И там человек, который живет в Кремниевой долине, он будет считаться бедным, если он зарабатывает там в семье меньше ста тысяч долларов в год.
Потому что действительно, мне кажется, у молодежи есть такое, а, как бы, хотя фраза довольно старая, вот эта live fast die last, то есть быстрые деньги.
Что вот Бог создал людей разными, да, а Кольт сделал их всех равными.
Агент - это система, которая может автономно, независимо выполнять задачи, которые у человека занимают часы, да? И тогда идет уже значительная оптимизация труда.
И я устроился изначально программистом, за сто долларов начинал работать. Когда смотришь то, что сейчас происходит в мире с точки зрения технологий, какие проекты появляются, что делают обычные люди, какие они используют софты, программы, оборудование, что вообще происходит на улице, то всплывают постоянно огромные большие компании с огромными большими бюджетами. И мы с вами в прошлый раз обсуждали, там даже цифры были, там, семь триллионов, уже такие какие-то заоблачные цифры. И, а, вот то, что даже произошло сейчас за неделю, и то, где сейчас мир находится, опять же большие игры про это. Всем привет! Мы на канале To the Moon. To the Moon. Наша четверка неповторимая. С нами Таня, Саша, Эльнар и Саша. И сегодня мы погрузимся еще больше в различные технологические новости, в технологический мир.
На этой неделе Wall Street Journal выдал новость про то, что зумеры не хотят получать высшее образование, учиться в колледжах в Соединенных Штатах Америки и все больше хотят получить образование, такую быструю квалификацию, все, что касается стать сантехником, например, или электриком и делать что-то руками быстро. Что думаете на эту тему? Потому что очень интересная история, что в США, э, десять лет назад запустили огромную программу, что каждый человек должен иметь высшее образование. Мы как с вами, люди, которые родились в советском мире, не все родились в советском мире или все?
Я да.
Один с нами нет, Саша, нет. Сам ты, Саш. Саша самый человек Кремниевой долины. Вот. И, ну, по крайней мере, трое из нас родились в советском мире, а Саша все равно шел в ш-- изначально в школу. И с учетом физтеха это точно образование как бы оттуда идущее, да? То мы спокойно относились к тому, я, по крайней мере, из Беларуси, что в Беларуси, если ты не идешь получать хорошее высшее образование, ты идиот. Так вот, базово относились все. И волна в Соединенных Штатах, она немножко по-другому развивалась. И вот в этой новости этот акцент на то, что люди перестают, вот эта меняется система поступления в колледж, это очень интересный такой знак.
То, что происходит, особенно в мире появления и очень сильного развития технологий.
Меня удивляет выбор профессии сантехника, как бы при всем моем уважении. Я думаю, что ты сейчас скажешь, что они хотят быть блогерами или я не знаю, кем-то вот из этой сферы. Потому что действительно, мне кажется, у молодежи есть такое, как бы, хотя фраза довольно старая, вот эта live fast die last, то есть быстрые деньги, быстрая известность и сейчас мир-- быстрая, опять-таки, информация, кстати говоря, вот в рамках нашей сферы, что технологии идут так вперед, что тебе уже не нужно там сидеть часами в библиотеке, как я еще помню, сидела, получая первое из своих трех высших образований. Вот сейчас я даже не знаю, ходят ли люди в библиотеки, хотя я до сих пор хожу. Вот можно быстро все найти в Гугле, сейчас уже можно быстро найти все в чате GPT, но мне кажется, что нет ценности вот этой вот системы, системного мышления, которое дает классическое, там, например, университетское образование. Оно так выстраивает мозги, что потом ты можешь уже, как бы я там три раза, например, меняла профессию, что на это ты можешь нанизывать что угодно. Но вот интересно, почему там сантехники? А какая еще профессия была?
Сварщики там еще есть, электрики. Вот в эту сторону.
Ручной труд и такой довольно узкоспециализированный. Мне кажется, это еще один тренд, что будет как раз гораздо больше цениться какая-то такая немножко craftmanship, да, вот эта вот узкая специализация и большое количество знаний в определенной сфере.
Вот это интересно.
Ну, основная проблема, которая вот в этой статье подсвечивается, она же с чем связана? Что человеку, если он хочет получить высшее образование, ну, по крайней мере, вот там статья про Штаты, вот сейчас вот про Штаты немножко, да, необходим достаточно большой кредит. То есть образование дорогое. И получается, что, во-первых, человек попадает в некоторые долги, когда он начинает учиться, потом он учится там в течение там пяти-шести лет, после этого попадает на рынок, где на рынке труда он, ну вот человек, не обладающий опытом, а на рынке вроде как много сейчас людей, которые, собственно, уже обладают опытом, но меняют работу с одной на другую. И вот в этой конкуренции человеку очень тяжело находиться, а на него еще кредит давит. И таким образом получается, что его образование занимает не пять лет его жизни, а пять лет плюс время на поиск новой работы. Плюс надо еще отдать кредит за вот обучение, которое было. И вот поколение Зумеров, да, как их в статье называют, они, не готовы вроде как там тратить такое количество лет своей жизни для вот какой-то потенциальной карьеры, которая может у него когда-то случиться. Это первое. А второе, я так понимаю, еще сильная изменчивость мира тоже на это влияет. То есть человек делает ставку, там, условно, на десять, пятнадцать лет вперед с учетом вот всей этой истории. Иии это приводит к тому, что вот выбор падает на профессии, которые можно освоить достаточно быстро, да? И вместо, там, десяти лет с кредитами у тебя может быть один-два года, ты сразу начинаешь работать. Насколько я понимаю, сейчас по этим специальностям работу найти не так сложно., не такая большая разница в зарплатах, по крайней мере, там, на короткой дистанции, и у тебя там со старта нет кредита, да? И там есть в статье даже пример, что человек, там, в двадцать пять лет, вот он говорит, что: "А я вот уже дом свой покупаю, потому что, там, у меня нет кредита за обучение". С одной стороны, эта позиция, ну, мне понятна, мне кажется логичной. С другой стороны, вот при той тематике, которую мы обсуждаем, у нас же что получается? Мы говорим, что вот AI, вот он уже генерит картинки, вот он уже работает со звуком, вот он уже там, пишет музыку, что, он заменит весь такой повторяющийся труд, который, собственно, можно заменить. А люди как раз, получается, уходят вот в профессии, которые с большой вероятностью, как кажется, могут быть заменены, ну, условно, роботами, да? И такой двунаправленный тренд, если честно, мне тоже до конца непонятно, как к нему относиться. На короткой дистанции, да, наверное, это работает. Вот на длинной дистанции мне совсем не очевидно.
И здесь, Тань, твоя позиция по высшему образованию мне, честно, гораздо ближе.
Я хочу сказать такую одну интересную вещь, что, интересно вообще мир меняется сильно. То есть мы-- я, например, получал высшее образование, не имел никакого понятия, не было никакой связи, по сути, сильной между высшим образованием и той работой, где я буду работать прямо сильно, потому что очень сильно рынок менялся в то время. И я устроился изначально программистом, за сто долларов начинал работать, хотя у меня было очень сильное образование в программировании. В Штатах в 2005 году, если бы ты закончил университет или 2004-м, ты бы ну это смешно было. Ты всегда получал бы гораздо больше сразу же в то время программистом и гораздо больше получал бы, чем сантехник и чем электрик. Хотя сантехник, электрик здесь и так в целом высокооплачиваемая работа относительно для нас. Она, конечно, не высокооплачиваемая. И там человек, который живет в Кремниевой долине, он будет считаться бедным, если он зарабатывает там в семье меньше ста тысяч долларов в год. Вопрос в том фундаментальное, что сейчас, появилась эра, когда появилось огромное количество программ онлайн-образования. Я много этому, в том числе посвятил. В то же время к чему ведет, когда появляется очень большой выбор? Большой выбор, во-первых, делает сложный выбор. Первое - очень сложно выбрать, а второе - появляется очень много разного качества. И мне кажется, на сегодняшний день вообще становится очень сложным что-то выбирать. Когда, Таня, говоришь, люди не выбирают блогеров, мне кажется, что если выбрать, сделать ставку более точной, то лучше выбрать и стать электриком и сантехником, чем стать блогером. Я сейчас говорю не про системно-- не про высшее образование, а как про труд базовый, небольшой с точки зрения такой, длины в жизнь. Может быть, может быть, я абстрактно, конечно, сейчас говорю. В целом, конечно, получение хорошего настоящего фундаментального системного образования — это сильнейшая основа, в том числе с тем, когда ве-- огромное количество людей заявляют, что люди, значит, не будут работать, что все будет делать AI, что вот появится AGI, и все полностью исчезнет. И мне кажется, как раз таки такое сильное развитие мне университет позволил, получить, мне кажется, очень сильную основу, такую сильную базу. Ну, тема, на этой стоп-
тема-- , на это стоит обратить внимание сейчас, потому что тренд, который, вот волна, которая идёт, она же не-- это же не то, что Wall Street Journal, значит, какой-то ноу-хау нашёл. Это значит, чтооо некоторый тренд будет происходить в течение следующих пяти, десяти, пятнадцати лет, при том, что он смешан вместе, с тем, что происходит на технологическом рынке. И в рамках, н-новостей технологического рынка, вот, есть обсуждение.
Оно, много описано то, что Microsoft вместе с-- Microsoft с точ-- вместе с OpenAI вкладывают безумные деньги, там, больше ста миллиардов долларов в создание суперкомпьютера. И вот, Саша, я хотел у тебя спросить., вот смотри, они вкладывают в суперкомпьютер и говорят: «Делают суперкомпьютер, который никогда-никогда никто в мире не делал», да? И говорят, что это там на горизонте, условно, там, пятидесяти лет вообще поменяяяет весь мир происходящий, и что у них просто там unreal, что, вот эти суперкомпьютеры, которые делаются параллельно, они, ... Это же что-то другое, там, нежели AGI. И насколько это изменит жизнь обычных людей? Вот. Или меняет сейчас уже жизнь обычных людей?
У компаний, как OpenAI и DeepMind, да, то есть OpenAI, можно сказать, уже как часть Microsoft, а DeepMind как часть Google. У них, задачи стоят, которые, с которыми никто больше в мире не сталкивается, честно скажу., из приватных разговоров я узнал, что, например, Gemini — новая модель Google, новое поколение, не то, которое вот они, полтора, версию полтора на-- объявили, а новое поколение, оно не может быть-- , для него нужно такое количество видеокарт, которые нельзя на три-- которых как бы дата-центры не рассчитаны на такое, на нужное количество видеокарт. Да? То есть там другого рода проблемы., то есть там возникают как бы проблемыыы. Ещё, ещё, наверное, многие, наверное, про это мало гов-говорят, но, у-- на их уровне уже строится такая большая инфраструктура. Они делают своё оптоволокно, грубо говоря. То есть Infiniband. То есть есть, есть как бы Ethernet — это стандартное интернет-соединение, да? Потом есть как бы Infiniband. Это, как я понимаю, тип соединения, тип провода, который, который разработали в Nvidia. А у Google есть своё решение, и, насколько я понимаю, оно часто лучше, чем решение от Nvidia. общем, у них, инфраструктурные челленджи, с которыми никто больше в мире не сталкивается.
А что значит, Саша, извини, а что значит? Вот просто пояснить, тем, кто нас смотрит. Что значит наличие чего-то выше
интернета?
Да. То есть, даже, там, такой маленький стартап как Hixl, да, то есть кот-который я возглавляю, сталкивается с этой проблемой. То есть, проблема в том, что, модели тренируются, что, что тренируются достаточно, большие модели, то есть, м-м-миллиарды, сотни миллиардов параметров, иии эти модели, они не влезают как бы на одн-на один компьютер, грубо говоря, да? То есть нужно использовать много компьютеров. И для того, чтобы модель тренировалась распределён-распределённо, нужно обязательно, чтобы, было соединение, которое позволяет эффективно распределять данные. И непосредственнооо на масштабах уже таких компаний, как Google и Microsoft, непосредственно скорость передачи данных является одним из конкурентных преимуществ также.
И что в итоге будет с, с тем, чтооо большие компании, они владеют, совершенно другой инфраструктурой вообще, да? То есть, вот опять же, была сейчас новость о том, что ин-Nvidia открывает дата-центры в Индонезии, там против неё формируются различные коалиции. Значит, компании, там, кто там, Qualcomm, Intel, значит, говоря, значит: «Мы что-то своё будем делать». Насколько вообще кто-то-- и они говорят: «Мы там какую, не знаю, сделаем фонд отдельно, в этот фонд вольём, там, пять миллиардов или десять миллиардов». Но ты понимаешь, что там люди вливают десятки, сотни миллиардов. И это как, это, мир какой-то сейчас абсолютно других больших корпораций. Вот с точки зрения изменений ещё раз людям. Я почему говорю изменения людям? Вот я сейчас нахожусь практически в центре Соединённых Штатов, в штате Колорадо, да? И проехал сегодня, был там от Денвера в Колорадо-Спрингс. В Колорадо-Спрингс был восемнадцать лет назад на фабрике по производству, кстати, в полупроводниковой промышленности Semiconductor Equipment Automation. Мы здесь делали-- я руководил проектом, внедряли, софт, там, производили LCD-панели. Но суть в том, что на улице всё выглядит очень, ну, вот, вот мне кажется, восемнадцать лет назад там так же всё было, да? Насколько вот эти большие, опять же, вот суперкомпьютеры, большие вот компании, которые в такие огромные игры играют.
Чтооо-- насколько это влияет на изменения в мире сейчас или повлияет на изменения реально?
Опять же, мне здесь очень сложно сказать. Я, я хочу, чтобы-- я хотел, может быть, больше рассказать как бы, кто как это, вот, может быть, больше пояснить более широкой группе з-- , слушателей, да, как, как это устроено. То есть сейчас, ресёрч поменялся в двадцать первом году, что OpenAI, Anthropic и Google, они больше не выкладывают научные работы по масштабированию своей модели. То есть, о-- то есть, скажем так, широкая группа исследователей искусств-- в сфере искусственного интеллекта понимает, как натренировать модель качества, как у ChatGPT. Databricks это сделал. Я как понимаю, «Яндекс» также заявил, что они это сделали., нооо когда мы говорим про модели, как GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4 Vision, Gemini 1.5, последний Opus — модель от Anthropic, которая находится на совершенно другом уровне, я думаю, мы не знаем даже- , я думаю, что мы не знаем, как эти модели на самом деле получены, да, на ком количестве данных они тренировались и как они тренировались. И нужно понимать, что GPT-4 Turbo — это уже достаточно старая модель и GPT-5, я как понимаю, выйдет, в этом году. Иии покааа-- и можно сказать, чтооо OpenAI находится на, впереди, там, скажем, скажем, впереди такой публичной науки на два-три года впереди.
С точки зрения обывателя вот эти новости, они вот на что наталкивают? На то, что, скорее всего, просто Microsoft вот по этой новости готовит инфраструктуру для развития ещё большего размера моделей. Да, когда они вкладывают, там, 100 млрд долларов в создание дата-центра и суперкомпьютера, который может всё это обсчитывать, это просто значит, что вот текущие модели, скорее всего, уже упираются, ну, или скоро будут упираться в имеющуюся инфраструктуру. И эту инфраструктуру необходимо расширять, да?
И вот в этой новости как будто бы мы видим как раз вот шаг в эту сторону.
100%. И, тут нужно понимать, что в случае Microsoft это такая сложная организация, как и Google. И есть как бы инфраструктурная организация, которая хочет продавать лопаты, да? А есть, организации типа OpenAI, которые производят лопаты, и они хотят, и Microsoft хочет победить на всех уровнях. То есть это возможность-- то есть AI — это возможность для Microsoft полностью задоминировать рынок cloud и как бы поглотить в каком-то смысле весь рынок, да, в себя, то есть победить у Amazon и победить у Google, победить у Oracle и у, и у других компаний. Иии они делают всё возможное для этого на всех у-- на всех уровнях. Они через, OpenAI создают лучшие в мире модели, они строят лучшую в мире инфраструктуру по надежности, они строят самую большую инфраструктуру в мире., и они подхо-- я-- то, что я вижу в их AI стратегии, они, так сказать, х-х-холистиклей подходят к этому. То есть они пытаются победить на, на всех уровнях. А-а-м, наверное, в эту тему важно добавить, чтооо пока в generative AI продажи GPU, да, сильно превосходят как бы revenue, которая сделана с помощью этих GPU. То есть поэтому, мне кажется, поэтомууу Microsoft пытается победить на всех уровнях.
Ну и, видимо, стоит ожидать, что остальные игроки, по крайней мере, вот если мы говорим про три основных — это вот Google, Amazon, Microsoft. Google и Amazon тоже скоро, ну, либо объявят, либо, там, не объявляя, начнут развивать, расширять свои дата-центры, чтобы не оказаться случайно за бортом, да? Чтобы не оказалось, что большего размера модель сильно обошла то, что у них было, а им пока некуда инфрак-- инфраструктурно развиться. По сути, компании полу-получают такую, ну, н-н-не патовую ситуацию, ну, хотя, можно и патовую ситуацию, когда им необходимо обязательно делать то же самое, что и сейчас Microsoft будет делать.
Точно! То есть точ-- то-то есть, да. То есть точно пока это выглядит, ка-- что каждая компания пытается впечатлить индустрию количеством GPU, которыми они вос-- которые у них есть., та же самая Meta, заявила, что они купили очень много GPU. И я думаю, что со временем мы увидим, что после вот этих инфраструктурных, после этих инфраструктурных вложений, они
будут делать фокус на сервисах.
Значит ли это, чтооо наличие-- то, как сейчас и то, куда идет мир сейчас, как меняется, этооо ведет к появлениюоо новых платформ, в том числе новых-- может привести к появлению абсолютно новых операционных систем и новых систем, на ко-
И новых систем, на которых всё будет раз-
Да, я, честно говоря, думаю так: что все ждут агентов. Под агентами мы подразумеваем системы, которые могут выполнять достаточно большой блок задач, knowledge worker, да. То есть у knowledge worker, у типичного, есть ряд задач, и я как предста-- моё определение агента. Агент — это система, которая может автономно, независимо выполнять задачи, которые у человека занимают часы, да. И тогда идёт уже значительная оптимизация труда. И так как пока технологии не достигли этого уровня, иии, ну, по крайней мере, Сэм Альтман обещает, что GPT-5, эт, уже предоставит эти возможности.
Пока GPT-5 ещё нету, пока нету этих агентов, к-большие компании инвестируют в инфраструктуру, для вот этих агентов, грубо говоря.
Я просто понимаю, вижу, мы вот-- я много включен в некоторые решения с точки зрения работы, там, в продажах, CRM или в маркетинге, или финансах. Иии вот мы с одной командой уже точно больше года, продумывая, например, некоторые продукты, смотрим следующим образом, чтооо у меня есть ощущение, что может появиться в рамках AI-платформ, появиться как новая операционная система, на базе которой я смогу развернуть уже абсолютно свой, свой интерфейс или своё приложение. И это не будет относиться к, там, приложению на, на macOS или для iPhone, для Android. Или это будет для Windows, или это будет просто какой-- ну, как, как веб-сайт. Это будет что-то совершенно другое. То есть, по крайней мере, те, тот UX/UI или тот такой юзер-- ну, вот по крайней мере, тот user experience, который мы сейчас смотрим в рамках CRM-систем, можно будет собрать чуть ли не на базе, так, условно ChatGPT. Я условно сейчас говорю, да. То есть ты понимаешь, что тебе не нужна другая система, тебе достаточно некоторый интерфейс, обращение, получение информации или голосом, или в виде текста, а не его даже визуальное решение. Вот это очень, ... Я думаю, что операционная система, может появиться совершенно новый уровень чего-то.
Я тут слышал в закрытых кругах на прошлой неделе, что, Dell, например, сейчас выпустит AI-компьютер, иии люди обсуждают, а как можно на базе, например, такого AI-компьютера сделать так, чтобы программировать в AI мог-мог не миллион, там, ML-программистов, а могли программировать все. Ну и услов- ну, условно, очень быстро включиться в инфраструктуру, не имея, там, у себя DevOps, не тратя по пять, 10 часов, там, или 15 часов на разворачивание инфраструктуры, а там через пять-10 минут, например, запустить некоторый слой систем, да. И это, это говорит о совершенно другом масштабировании. Но опять же, мы упираемся в дата-центры, в оборудование, в наличие, кто и кто производит, кто имеет доступ к фабрикам.
Ну, здесь, Саш, на самом деле движение в две стороны идёт, да. Есть вот развитие в сторону вот этих гигафабрик, гигадатацентров от крупных компаний. А есть ещё движение вниз, в сторону демократизации всего этого. Это вот компьютер, от Dell, да, который предустановленный может быть, там, преднастроенный быть. Также вот была новость, что NVIDIA выпустила чат RTX. Да, это такая получается абстракция, которую можно поставить на Windows и на ней настроить, запустить какие-то LLM. Ну, если железо позволяет запустить их локально и, там, привязать их к своей текущей какой-то, ну, базе знаний, наверное, неправильно сказать, к своим каким-то файлам, да, чтобы эта LLM работала локально, изолированно от остального интернета на вашем компьютере. Понятно, что, как бы программисты это и так могут сделать. Но другое дело, что NVIDIA выпустила демо такой утилиты, с помощью которой практически любой человек сможет у себя на компьютере эту штуку запустить, да. И если, например, вам не хочется выпускать данные в свет, там, в сторону Anthropic, OpenAI или куда-то, то можно всё это локально на своём компьютере достаточно просто будет поднять, да. Поэтому здесь движение получается в две стороны. С одной стороны, мы развиваемся в сторону каких-то огромных моделей, а с другой стороны, даже вот там скоро, возможно, на телефоне будет возможность запускать какие-то модели, с достаточно хорошим, таким перформансом, да.
И вот если про агентов говорить, про которые Саша говорил, ну, мне кажется, в эту сторону эта штука тоже может развиваться к таким локальным офлайн-агентам.
А что-- ну, а давайте вот ещё такую историю обсудим. На этой неделе CNBC сообщила, что огромное количество звезд подписало петицию по поводу использования интеллектуальной собственности в рамках искусственного интеллекта. Там, Билли Айлиш, от Билли Айлиш, Мадонны, Стиви Уандера, Кэти Перри, кого там только нету., и наличие, опять же, с, там, суперкомпьютеров говорит о том, что контент, ну, м-- я-- у меня есть ощущение, что скоро станет непонятно, контент кем сгенерирован. Хотя я вижу огромную сложность в этом, вижу огромную, большую сложность. Вот это желание ненастоящих людей слушать, типа, всю информацию, например, получить в ChatGPT или как, например, не слушать наше видео. Кто-то скажет: «Зачем мне его слушать? Я возьму 30-40 минут, вырежу текст и в чате с GPT мне сделают некоторую сводку». Но если вам нужна сводка, тогда человек просто идёт в новостной канал и читает сводку новостей, да., здесь же включение вместе с реальными людьми. Вот чтооо, какой сейчас тренд или в целом, что будет происходить с таким движением? Вот у тебя, Таня, например Ты создаешь бесконечное количество интеллектуальной собственности с точки зрения дизайн пространств, да? Или, например, Саша, а, в целом, а Саша с другой стороны, Саша сейчас со стороны, он сказал там небольшой стартап, но там абсолютно уникальная группа людей в мире, когда делаешь создание как раз таки на базе искусственного интеллекта визуалов.
Ты как сама относишься, например, к тому, что видишь ли ты в этом проблему как человек очень сильно в творчестве?
Я тебе могу сказать, что я пока что проблемы не вижу. Я, конечно, не знаю, как далеко это может зайти. Там, лет через пять, десять, да? Но пока вот у меня есть как бы свой, а, с-- алгоритм определенный создания интерьеров, и там задействовано очень много таких моментов, которые, я уверена, что пока что, а, не способен там никакой artificial intelligence создать. Например, я очень много общаюсь с клиентом, я смотрю, какой-то его психологический портрет. Я пытаюсь там подобрать цвета, основываясь на своем визуальном опыте, который там, знаешь, это всегда стык, стык клиента, моего там вкуса, моих каких-то идей, которые, я уверена, они нелогичны. Понимаешь? Все креативное, оно немножко алогично, соответственно, сложно в обработке как бы вот именно этой датой выстраивания алгоритмов. То есть очень много эмоций. Я всегда спрашиваю людей, как они хотят себя чувствовать в этом интерьере. То есть я не думаю, что, может, на каком-то базовом уровне, там, например, если дать задание создать спокойный интерьер, да, можно там понять, что там какие-то цвета определенные использовать, там, минимальное количество визуального шума и так далее. Но если делать это вот на уровне искусства высокого, да, я не думаю, что-- это, знаешь, как сравнивать фотографию, сделанную фотоаппаратом, да, и человек написал портрет. Да, понятно, что фотография похожа на тебя больше, но портрет, он передает настолько глубокую вообще энергетику, какой-то взгляд со стороны, вот эту вот личность человека, который этот портрет писал. Я уверена, что пока что не знаю, как дальше. В этом плане у меня нет опасений, что кто-то мою работу у меня заберет. Ну, то есть, опять-таки, возвращаясь к тому, что есть какой-то ручной труд, да? Когда ты там, не знаю, ювелир или художник, или ты в театре играешь, да? Люди же все равно ходят в театр, несмотря на то, что есть телевизор, там, и YouTube, да? То есть это все разные каналы восприятия. И я очень радуюсь тому, что скоро большое количество людей получит возможность создавать интерьеры на базовом уровне и жить в более красивых, более продуманных, эргономичных пространствах.
Но не у всех опять-таки будет доступ к высокому искусству.
И интересно, кстати, по поводу интеллектуальной собственности, что ты ж-- ты вот делаешь просто большое количество проектов, и у тебя какая-то способность создавать огромное количество разных пространств. При этом я вижу, как ты черпаешь информацию из большого количества источников с точки зрения книг и всего, всего. Даже мы тебе вот подарили на выходных, в воскресенье с Полиной нашли тебе в антикварных магазинах книги про, про, про дизайн и про архитектуру. То есть почему мы их ищем? Мы понимаем, что какой-то рисунок или какой-то человек новый, или какой-то, оно может на что-то новое натолкнуть. То есть, по сути, мы же все воспринимаем большое количество различного пространства и в целом пользуемся интеллектуальной собственностью, якобы интеллектуальной собственностью других людей, якобы. Но все равно дальше ты пропускаешь через себя и ты создаешь что-то свое, свое собственное.
Даёшь что-то своё, да, своё собственное. Иии мне кажется, что при классном использовании, при хорошем течении этооо даёт, ну, я не представляю, чтобы у тебя эта работа забрала, да, у тебя. Даже, но даже если не использовать, там, высо-- слово высокое искусство, мне кажется, что очень много, ну, просто невероятное количество всего, точно будет, во-первых, делаться человеком, а во-вторых, я пока проблему с интеллектуальной собственностью скорее вижу в том, чтооо как смогут или не смогут что отличать. То есть смогут или не смогут что-то отличать, где это настоящий человек, а где это другой. И у нас вот целые дискуссии были. Мы с Сашей тоже много обсуждали и с Эльнаром много обсуждали по видеосъёмкам, чтооо вот я три месяца снимал видеоконтент с помощью, там, Generative AI, ааа потом отключил, потому что сказал, что оно диагностируется, да. Мне кажется, что оно диагностируется, там, YouTube, TikTok, Instagram. Мой друг сильно говорит мне: «Нет, это невозможно типа продиагностировать, это AI не диагностируется». Вот это, конечно, это может создавать различные прецеденты.
Саш, у тебя вообще какое мнение по поводу именно, интеллектуальной собственности? Что кто-то может презираться, например, что вы создаёте, ездите в пространстве интеллектуальной собственности. Хотя мне кажется, что вы создаёте новые вообще вещи для мира. То есть мне кажется, то, что то, что вы создаёте, не имеет отношения к интеллектуальной собственности как таковой, потому что вы создаёте абсолютно, ну, что-то, что-то новое, безумное, в хорошем смысле этого слова. Вот что я хочу сказать. В хорошем смысле. То есть вы как новые миры создаете, а не-- это не вопрос интеллектуальной собственности.
Это очень интересный вопрос. А-а-м, я как понимаю, что всегда... И тут, и тут же в первую очередь вопрос, да, не в-- не в том, как я на это смотрю, а в том, какое прецедентное право. Потому что до этого были уже, было много случаев, когда, грубо говоря, люди брали популярную, популярное изображение, немного его модифицировали и позиционировали как своё. И мне кажется, чтооо, и, и конечно, пока очень сложно сказать, как будет модель revenue, revenue share устроена. Но точно могу сказать, что те, кто смогут воспользоваться всеми этими новыми AI-тулами, да, они будут как бы более успешны в будущем, нежели те, кто просто будет ждать, что AI-компании будут часть своей, частью своего revenue делиться. То есть я предполагаю, что всё придёт к revenue share модели, но это уже, то есть так же, как Google делится, как, как я понимаю, Google и Facebook заставили делиться re-revenue с, новостными источниками. Я думаю, здесь будет что-то аналогичное, но при этом понятно же, что капитализация Google сильно больше, чем капитализация New York Times, да? Поэтому те, кто смогут стать новым Google, а не быть как бы New York Times, да, вот эти компании, кто будут использовать AI-технологии, они, преуспеют, и б-будет создано несколько триллионных компаний. А-а-м. Иии пока мы находимся на очень, на очень, очень, очень раннем этапе развития Generative AI, и пока нету ни одной предпосылки в том, что будет какая-то персонализация. Вот посмотрим на картинки. Midjourney имеет больше 300 миллионов revenue в год. Это уже большая компания. У Google есть своё решение Imagen, которым уже пользуются enterprise-клиенты. У Microsoft есть своё решение DALL-E. При этом нету ни одной системы, которая может позволить как бы художнику, например, да, сделать, а-а-м, модель под свой как бы, под свой стиль, да? То есть, например, появляется новый художник, их называют часто prompt-инженерами, и вот он хочет в каком-то определённом стиле создавать контент. И такого функционала из коробки никто не даёт на данный момент. И поэтому, мне кажется, мы находимся ещё на очень раннем этапе развития. То есть если есть какая-то типовая работа, то, скорее всего, Generative AI достаточно скоро сможет делать эту работу лучше, чем 90% людей.
Но как только речь касается персонализации, я думаю, AI буд-- AI значительно отстаёт от человека.
Я бы тоже чуть добавил здесь. Смотрите, тут видится, ну, для меня, по крайней мере, да, два больших аспекта. Есть такой этический, есть, такой больше технический. Если мы говорим про этический аспект, то вопрос для меня, ну, достаточно сложный, да? , с одной стороны, понятно, модели обучаются на уже существующем контенте, да? И здесь вот как, Тань, ты можешь посмотреть на какую-то книгу с картинами, вдохновиться и на основе этого, создать какой-то интерьер. Это вот, может быть, немножко в эту сторону. А с другой стороны, есть опасность, что эти модели смогут прямо копировать человека. Ну, во-вот давайте вспомним пример с прошлого раза про книгу с Хабенским, да? С одной стороны, я могу там какую-то книгу озвучить тем голосом, который мне хочется, причём не своим, да, а какого-то известного человека. Если я этим пользуюсь сам, наверное, вопросов никаких не возникает. Если я начинаю на этом зарабатывать, то, скорее всего, это уже вот ближе к пиратству, ближе к воровству. И здесь этический аспект уже, наверное, страдать начинает. Если говорить про техническую сторону, да, то здесь, знаете, можно вспомнить,
Такую поговорку или пословицу, или, там, цитату, не знаю, как правильно сказать, что вот Бог создал людей разными, да, а Кольт сделал их всех равными. Такая же история. То есть, вот развитие технологий приводит к тому, что у огромного количества людей появляется возможность что-то делать, что-то создавать. Это может быть, там, писать музыку, это может быть создавать какие-то изображения, писать какой-то текст, стихи. На каком-то уровне. Понятно, что это не высокое искусство, но на каком-то уровне это становится доступно огромному количеству людей. Иии вот немножко в эту же сторону параллель. Я, увлекался шахматами в детстве довольно активно, сейчас тоже поглядываю. Вот как раз идет чемпионат, не чемпионат мира, идет, претендентский, э, матчи идут, да, отбор на, э, человека, который будет играть за мировую корону. И вот в шахматах есть тоже такая же фраза, вот как у Кольта, что в шахматы все играли по-разному, пока не появились компьютеры, а компьютеры всех сделали одинаковыми, да? То есть с появлением движков, м, уже твой талант не имеет значения, если ты им пользуешься. И то же самое в какой-то мере может стать и вот в написании музыки, в, э, написании картин каких-то, создании интерьеров и прочего. И вот в этом аспекте тут, скорее, все такая неизбежность, куда мы, наверное, движемся.
Но интересно, что в шахматы меньше людей играть точно не стало. Когда наличие компьютера, наличие онлайна и все, популярность выросла. А если ты играешь и тебя постоянно выигрывают и там скам, там, там начнут играть только компьютеры, этой системой перестанут пользоваться, да? Поэтому я, например, в шахматы играю достаточно много, играю только вживую, онлайн не играю. Мне нравится очень играть, но нравится играть вживую.
Онлайн просто неинтересно, да, то есть не, не моя история. Кто-то играет онлайн, поэтому только выросло. Вот это, это, кстати, очень хорошее, ну, мне, мне очень понравился пример. Классный абсолютно пример. Татьяна Цветкова, Александр Машрабов, Эльнар Шафигуллин и я, Александр Волчек. У нас разный опыт, хороший очень опыт в целом с точки зрения, эээ, насмотренности и реализации разных решений в мире. Э, три человека живет в Кремниевой долине — я, Татьяна и Александр. Мы находимся постоянно в Кремниевой долине. Кто-то очень сильно внедрен в AI, кто-то сбоку с точки зрения различных технологий. И мы будем стараться, во-первых, рассказывать про интересные вещи, которые в технологическом мире происходят, которые, конечно, большой упор сейчас, очень большой упор на AI, и, э, показывать не только какой-то простой анализ или инсайты, а делиться своим собственным ощущением и своим собственным проживанием в этой жизни. Поэтому подписывайтесь на канал To The Moon, э, скидывайте его своим друзьям и знакомым. Мы очень рады вас здесь видеть. Классно всегда увидеть различные комментарии и тоже интересные вещи вы можете привносить с точки зрения новостей или тех вещей, про которые вы хотели бы узнать. Эти вопросы, которые бы хотели бы узнать, можете спрашивать их здесь, в канале, на нас отдельно подписываться. Э, я, по крайней мере, и Таня, мы присутствуем тоже, в том числе в социальных сетях. Э, до новых встреч. Увидимся ровно через неделю, в пятницу, м, в шесть вечера, шесть вечера получается Минск, Москва, Киев. Вот примерно эта, эта часть в шесть вечера мы выходить будем в пятницу. До новых встреч! Вот я очень безумно рад, что, эээ, мы собрались вместе такой классной командой и близкими людьми. По крайней мере, мне вообще все очень близкие люди. Таня, Саша, Эльнар, большое спасибо. И мне, Саше, который сейчас в Денвере, тоже спасибо. Всем пока.