Всем привет! Мы на канале To the Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины. Выходим раз в воскресенье с анализом и новостями, и периодически у нас идут выпуски в среду. Отпишите, кстати, кто смотрел выпуск в среду, как вам тема? И мы всегда принимаем новые другие темы. У нас на очереди еще много всего. Я прям знаю, что ты меня сегодня опять бросишь. Что вы за такие очки заплатите и пятьдесят тысяч долларов, как за машину. Тысячу долларов можно было бы заплатить, если бы я, например, сравнивала. С учетом того, что Apple год назад объявил про искусственный интеллект гораздо круче, чем в этот раз, мне кажется, да?
AI не заберет вашу работу, а если заберет, то будет безусловный доход, который, собственно, все будут получать.
Сегодня, мне кажется, список очень интересных вещей. Хочется стартануть как раз с Ильнаром утром мы переписывались по поводу истории, что в середине м-- мая под грифом секретно, значит, провели в Berkeley, это Калифорния, университет в Калифорнии провели такой сбор математиков мировых. Да, взяли, значит, топ, просто элиту математиков и сказали, что вы должны посоревноваться с искусственным интеллектом. Как посоревноваться? Им сказали: придумывайте задачи. За каждую задачу, которую не решит искусственный интеллект, мы вам заплатим семь тысяч пятьсот долларов. И они начали придумывать задачу. С той стороны была модель, там была обученная, обученная о4 мини. И, значит, из сотен попыток математики задавали очень сложные задачи. Из сотен попыток удалось около десяти раз сделать так, что мат-- ис-искусственный интеллект не смог ответить на задачу. Причем там были некоторые очень интересные вещи, когда модель говорила: мне не нужны там никакие подсказки, значит, не нужны никакие вещи. Ответ вот такой. И она даже не обучалась. То есть она просто сразу выдавала, выдавала, исходя из своей, из своего обучения, выдавала структуру. Я напомню, кстати, что о4 мини, она такая, насколько я понимаю, в фазе, в обсуждении, полу экспериментальная история, да? Потому что все же ходовая история по ризонингу — это о3 модель и о3 Pro у чата GPT. Это феноменально, потому что один из, ну, что математики говорили, один из судей там был Кен Оно. Он признался, что за этим было пугающе, словно сталкиваешься с инопланетным разумом. Да? И мне кажется, что такой прецедент, он очень важен в том плане, когда люди все больше видят каких-то примеров настоящих кейсов таких. Ну, мне, например, я этому не удивлен, но с точки зрения обсуждения эта тема очень широко обсуждается, и к ней готовились около года практически. То есть это целая система была, как подготавливали задачи, как шли.
Они начали делать это в прошлом году, и я не помню-
С января, по-моему, этот процесс начался.
Да, да, начали делать, вот проводить саму эту конструкцию. Очень интересный кейс. Еще раз, невероятно важно, как важно находиться в применении моделей искусственного интеллекта, разного типа моделей.
Я бы здесь добавил немножко. Во-первых, все равно, конечно, немножко напустили такого маркетинга, говоря, что собрали выдающихся математиков. Математики действительно сильные, но тут как бы чем, как отличить математика в одной области от другой области и почему один круче другого, у этого мировое имя, у другого нет. Ну, они и сами об этом пишут, да, что очень приятно, что нас назвали одним из тридцати. Там один из статей на Medium есть. Да. Что очень приятно, что меня так назвали, но я уверен, что есть гораздо более выдающиеся математики. Но опять же, признаться честно, он молодой, он обладатель золотой медали на международных олимпиадах. То есть в целом, то есть к его математическим способностям нет никаких вопросов. Он точно крут. И вот он расписывает, как, собственно, процесс проходит. Как бы попроще объяснить? Смотрите, в математике задачки с числовым ответом — это редкость, когда, ну вот в математике, когда мы говорим про научную составляющую, когда нужно что-то посчитать и получить ответ в виде числа. В большинстве случаев математика — это набор рассуждений, доказательство теорем, когда ты из одних условий получаешь другие условия. И вот так вот, собственно, рассуждениями доказываешь какие-то утверждения. Здесь этих математиков попросили сделать задачки с числовым решением, да, чтобы вот у самой задачи ответ был в виде числа и можно было понять, ответ правильный или неправильный. Ну, отчасти так проще тестировать. Возможно, моделям пока такие задачи легче даются, чем задачи, которые вот чисто абстрактные, на голое рассуждение. Это как бы одна составляющая, которую надо иметь в виду, когда мы говорим, что решались математические задачки. Это были задачки, которые приводят к ответу в виде числа. Второе, он отметил, что бывали случаи, когда рассуждения были неправильные, а ответ был правильный. И как бы, с точки зрения математики такое решение никто не примет, но с точки зрения как бы вот соответствия ответа правильности — это действительно хорошо. Я ни в коей мере не приуменьшаю как бы достижения, да, вот reasoning модели.
То, что они могут решать, это уже великолепно, но как бы немножко если маркетинговую штуку с этого снять, то внутри это находится так.
Конечно.
Но задачка интересная. Собрали, старались максимально утечку данных уменьшить. Да, вот там писали, что они там телефоны оставляли снаружи при обсуждении задач, чтобы ничего никуда не утекло, чтобы решения не были известны, чтобы задания не были известны. Но так или иначе, прецедент очень интересный. Собрали, так скажем, ведущих ученых, предложили им за деньги сделать так, что, ну- Модель посрамить, да, не сможет решить. У них не получилось. Из, там, ста задач, вот как ты сказал, буквально десять попыток у них оказалось удачными.
Да! Причем они прямо при подготовке понимали тоже, в том числе, как работают модели, какие у них есть аспекты problematic. Те же проблемные вещи с точки зрения искусственного интеллекта, которые, очевидно, а, он-- искусственный интеллект LLM или LRM модели сталкиваются, да, ну, там reasoning или просто la-large language model, с которыми они сталкиваются. И они же понимали, как можно чуть-чуть обойти искусственный интеллект. И это, м-мне кажется, что это очень интересно, особенно мы уже не говорим про простые кейсы.
Я хочу такой вопрос задать. Сейчас в комментариях, мне кажется, важно, э, наше комьюнити и зрители, кто смотрит, чтобы подписали, сколько вы вообще готовы платить в месяц за чат. Да, напишите, сколько вы готовы платить, платить в месяц за чат. Я такой введу некоторую дискуссию, которая мне кажется, очень важна. Мы, кстати, перейдем, конечно, сегодня к большим вещам, там, к выпускам Apple. Что планируют делать. У меня, кстати, обновления все на телефоне встали тоже. Ааа сколько вы готовы платить, э, за чат в месяц? Что это за вопрос вообще? Какое сейчас отношение к чату GPT? Вот если, э, посмотреть сейчас на количество пользователей, давайте количество пользователей разберем. Сейчас у чата GPT в месяц считается от четырехсот до восьмисот миллионов активных пользователей. А ежедневно считается сто тридцать миллионов. Почему говорю от четырехсот до восьмисот? Там разброс в зависимости от того, кто какие данные давал. Сэм Альтман сказал восемьсот, компания сказала четыреста. Важно! Сто тридцать миллионов, там, сто двадцать девять или сколько миллионов ежедневных пользователей. Ежедневных! Представляешь, что такое сто тридцать миллионов? Сто тридцать миллионов — это тринадцать Беларусь, да? Сто тридцать миллионов, там, четыре Украины, сто тридцать миллионов — это почти вся Россия. Сто тридцать миллионов — это, ээ, чуть больше трети Америки.
Половина Индонезии.
Да, половина. Это очень много людей. Это прям огромное количество людей, ежедневных пользователей. И здесь интересный аспект есть, насколько люди, кто пользуются искусственным интеллектом, понимают в нем разницу. Чем больше я встречаюсь с разными людьми, де-девяносто девять, наверное, из ста случаев люди, те, кто пользуются моделями, они используют, к ним относятся, не понимая, как выбрать какую модель, не понимают разницу. Например, 4o и o3. Ты рассказываешь даже людям, которые в бизнесе, которые технологически, говоришь: "Ребят, есть o3. o3 — это как бы улет, а то o1". Они говорят: "Так мы 4o используем". И они обычно еще называют o4. Называют o4.
4o, да.
Я говорю: "Наверное, вы имели в виду 4o".
Да. И дальше ты показываешь, что делает эта модель. Например, когда ты запускаешь какой-то вопрос, она идет в интернет, ищет, ну, не обязательно в интернет, она у себя внутри анализирует что-то, потом идет, э, собирает информацию. Вот, например, если спросить у модели, сколько пользователей у чата GPT, она пойдет, найдет разные статьи, получит, что существует высказывание Сэма Альтмана. Есть высказывание OpenAI, есть данные SimilarWeb по использованию систем сайта, есть данные какой-то утечки информации. Например, данные OpenAI очень сильно утекли на суде у Гугла. То есть там были, там было, были высказывания, сколько у OpenAI пользователей, и эти судебные данные тоже утекли. Она показывает, вот существует каркас. Дальше она сама берет из этого каркаса и делает новый запрос в интернет. А что касается, там, платных пользователей? А что касается корпоративных пользователей? А что касается этого? И составляет тебе какой-то материал, последовательно идя шаг за шагом, шаг за шагом, шаг за шагом идя. И еще раз вернемся. Платная версия очень сильно-
Платная версия очень сильно отличается от бесплатной. Люди думают не отличаются. Ко мне сейчас приехал товарищ из Москвы. Он говорит: "Так я все спрашиваю, спрашиваю". Я говорю: "А в чем?" Открывает, а у него Telegram. Все понятно, да? То есть он использует какую-то модель, даже не знает какую. Скорее всего, вообще, может быть, там 3.5, да, стоит. Ну, или сейчас 4o, наверное, бесплатная, да. То есть, но, но точно не круче 4o, точно не круче 4o в Telegram не будет стоять, потому что она очень дорогая с точки зрения токенов, и она стоит космических денег.
Да. А, ну, он мне говорил, что это ChatGPT, что это ChatGPT, да, какой-то был. И ты абсолютно прав. И там тоже бесплатная версия тоже будет иметь обс- определенный лимит. Дальше ты людям говоришь есть платная версия двести долларов. Смотрите, что происходит с двести долларов. У меня есть целый ряд людей, которые поставили двести долларов версию из-за меня. Ну, вот Таня — известный пример. Я все время у нее спрашиваю: "Таня, ну ты наконец-то купила платную версию, значит, за двести долларов?" Она такая, ну, там, что я покупаю.
Итак.
И да и нет. Тань, ты наконец-то не купила, да? Мне кажется, все будут ждать, купишь ее или нет.
Я в прямом смысле, что ты сегодня опять спросишь.
Смотрите, какое отношение-
Я купила в App.
Что купила?
У меня это запланировано в App.
У меня эта покупка на следующей неделе запланирована.
Смотрите, какое рассуждение. Почему я очень важно? Что такое двести долларов в месяц? Нам кажется, что двести долларов в месяц не может стоить приложение. Как когда-то казалось, что нельзя платить десять долларов в месяц за то, что у тебя есть Netflix или какой-то сервис по, по стримингу, например, видео, да, или фильмов. Зачем за это платить деньги? Зачем платить деньги за подписку музыки? Зачем платить деньги за это? Соответственно, двести долларов — это как будто оплата за мобильное приложение. Но давайте, очевидно, разберемся в вещи. Сэм Альтман четыре месяца назад сказал, что будут появляться AI-агенты, которые будут стоить двадцать тысяч долларов. Это уже очень интересно обозначенная вещь, что явно будет история, при которой не мо- не могут же у всех быть одинаково. В чем тогда конкуренция? Явно будет модель, которая вот сейчас o3 превосходит просто с точки зрения выводов 4o. Я получаю мгновенно совершенно другой каркас данных, выводов, анализов, галлюцинаций, э, деталей, профессионализма, профессионализма. Я жду o3 Pro, потому что она только разворачивается на днях. Вот-вот-вот-вот она выходит, там, в появлении. И-
Я боюсь, что на этой неделе и к выходу видео она появится и...
Да, может быть, она уже вышла o3 Pro, да, но я думаю, что основная масса людей, которые смотрят, у них o3 все же платной подписки не стоит. Я хочу вам сказать, что это такое отношение. Отношение. Помнишь, Ильнар, когда очки я купил Apple Vision, все обсуждали, что они стоят очень дорого. А я говорил: "Слушайте, если это очки, когда вы приходите домой, они вам заменяют жизнь, вы в них живете, вы в них дружите, вы в них путешествуете, вы в них чуть ли не работаете, вы в них воспоминания об умерших людях рядом и так далее, то вы за такие очки заплатите и пятьдесят тысяч долларов, как за машину. И если мы посмотрим фильм "Первому игроку приготовиться", то там люди скорее платили за гаджеты, нежели чем за жилье. С точки зрения подхода в это было направлены деньги. Почему? Потому что он в гаджетах себе мог развернуть любой, там, визуал полностью сделать. И сейчас двести долларов кажется какой-то большой суммой. Хотя это же совершенно другое. Человек спокойно идет, тратит, не знаю, психотерапевту тридцать, пятьдесят, сто, двести долларов за прием, но двести долларов заплатить за версию это как бы что-то, что-то странное, что-то тяжелое, да? Это ж две тысячи четыреста долларов в год надо заплатить. Вот отпишите, пожалуйста, наши зрители, что вы считаете нормальным и на что вы готовы платить, на что вы готовы идти вообще в целом, насколько вы понимаете стоимость.
Если бы сейчас была модель, которая стоит тысячу долларов, вы бы осознавали эту стоимость или для вас это вообще какой-то бред? Вот бред. И вы что скажете? Тысяча долларов модель завтра появляется, да, o8 Pro.
Нужно понимать ее плюсы, за что ты платишь. То есть на том уровне, на котором я пользуюсь, с учетом того, что мы каждую неделю ведем этот подкаст, и я очень много всего интересного и классного сама из него узнаю. Да, допустим, мне х-- я поменяла 4o на o3, и жизнь поменялась, да? Вот, но я не вижу аргументов каждый месяц платить двести долларов, потому что, в общем-то, все, что она мне говорит, эта модель мне вполне себе подходит. Тысячу долларов можно было бы заплатить, если бы я, например, сравнивала мне нанять ассистента, человека в Калифорнии с налогами и со всем прочим. Или вот платить тысячу долларов чему-то такому нечеловеческому, назовем это так. Но вообще нет никакой аргументации нигде, чтобы это прочитать, чтобы это услышать, чтобы это понять. Мне кажется, они даже сами не могут точно сказать, чем одна модель отличается от другой. Там они все время оперируют скоростью и какими-то такими понятиями, а, не особо измеримыми.
Да, мне вполне себе нормально. Если мне что какой-то совсем простой вопрос, там, не знаю, размер чего-то или состав чего-то, то я 4o использую. Мне не нужен reasoning. Вообще даже интересно наблюдать, да, o3 за reasoning, как она думает. Потому что потом ты начинаешь уже из этого reasoning понимать качество ответа.
Нет.
Вот, если есть возможность у вас там воспользоваться DeepSeek, зайди в thinking mode и, соответственно, задай какой-нибудь вопрос. И сначала у тебя будет огромное полотно рассуждений, и только потом в конце будет ответ. А, модели reasoning OpenAI они немножко скрывают, как они рассуждают, да? Ты там какие-то артефакты небольшие видишь в процессе рассуждения, а вот в DeepSeek у тебя будет прямо вот полотно рассуждений, и это очень интересно посмотреть. А как он решает задачу?
Вот.
А-
Да, тут опять-таки небольшое дополнение, что, понимаешь, я как вот обычный пользователь, вы исследователь, да? Я обычный пользователь, я ленива, я лояльна, я-- что-то для меня работает, меня надо вот прям заставить. Мне нужно кучу аргументов привести, зачем мне переходить на что-то другое. Вот как Саша мне каждый раз спрашивает: "Ты перешла?" И, скорее всего, я под его давлением, наверное, перейду уже. Но в целом, как бы меня все устраивает, пока вот реально мне не докажут, что есть что-то лучше. Там по ряду причин. Вот мне скажут: "Вау, он делает такие классные визуализации или еще что-то, или дает тебе супер рабочие инструменты". Тогда да.
Но когда будет доказано то, что он делает что-то круче, тогда все перейдут. Здесь же какая история-
Конечно.
Тот, кто, кто может купить, да? Вчера, смотрите, на днях Сэм Альтман выступил с очень интересным заявлением. Мне оно невероятно близко. Я, наверно, постоянно про это говорю, и за это я плачу двести долларов. И в целом я, я лично готов заплатить тысячу долларов в месяц. Я думаю, что я готов заплатить и две, и три сейчас за единую как такую систему, выпущенную массово. Мне очень важно массово, не индивидуально настроенную, а массовая как бы система. Вот как выходят эти модели. Я напомню, что по заявлению Open AI пользователи про убыточные для компании Open AI, да, потому что они сжигают просто все подряд. Что он сказал? Он сказал, что в следующем году, к концу этого года, в следующем году появятся системы, когда-- которым ты сможешь сказать: исследуй мне что-то или найди мне нетривиальный ответ, найди мне какое-то решение в бизнесе или, там, в жизни, проанализируй мне что-то. Ты сможешь сказать: у меня есть столько-то ресурса, вот мне чего иногда не хватает, я готов подкинуть мощности. То есть я готов был подкинуть, был, там, десять, двадцать, тридцать долларов где-то в определенных ответах, ну, или в определенной конструкции ответов, скажем так, да, в определенном чате. Он же сейчас еще все данные между собой собирает. Ну, смотрите, про версия собирает огромное количество информации вокруг. Он мне вчера потянул, я не знаю, откуда вообще, что я гражданин Республики Беларусь. То есть я не помню, чтобы в чатах в последних, у него же есть еще промежуток времени. То есть он очень сильно сканирует объем сейчас чатов и загружает их. Для меня это нереально важно. Я могу ему взять, Сэм Альтман говорит: вы сможете подкинуть объем, ну, сказать у меня есть какой-то, ну, как бы я готов на эту затрачу-- на задачу потратить, там, пять тысяч долларов или, там, тысячу долларов, кинуть ее, и модель вам найдет офигительное решение. Ну, то есть она, она изучит очень много всего. Сейчас, когда мы все же говорим reasoning модели или deep research что-то изучить, это изучение, оно все равно ограничено определенным объемом, там, серверов, данных, моделей обучения. В чем одна из проблем вообще массовых решений? Ты как бы персонализацию, ну, персонализация ограничена, да. Уход в любую другую сторону — это сложная настройка. Мы сейчас все же говорим про легкие такие решения. Поэтому я в этом в первую очередь вижу. Но я понимаю прекрасно, Таня, ты же отвечаешь человек следующий. Ну, мне вроде и не надо. Я как, я, например, в день делаю, не знаю, четыреста задач разных: от работы с Аdam до проведения собраний, которые стоят десятки миллионов долларов. Ну, то есть дорогих вещей достаточно. Мне в моей конструкции очень важно, чтобы не от сада до собраний было качество. Причем, я замечу, не на собраниях было качество, а в саду тоже было качество. Как я рассказывал, с собакой было качество, да, с точки зрения, вот если взять собаки, я сейчас собаки знаю детали, мне не скажет, не ск-- я не смогу никогда в жизни.
Я сейчас разбираюсь с точки зрения, например, питания с русской борзой больше, чем большинство владельцев русской борзой с точки зрения изученного контента.
С точки зрения изученного контента. Я потратил очень мало на это времени, а для меня это важно иметь достаточно четкую некоторую. Я не говорю, что это лучше. Я не говорю, что это супер важно или необходимо, но тот объем, который я получил, сэкономил мне сотни часов, а, скорее всего, я бы их не потратил. У меня их просто нету, я просто в них ограничен с точки зрения какого-то анализа или изучения, или подхода. Ну и в силу, например, моей жизни это так. Я просто здесь что предложил бы зрителям посмотреть, как они к этому относятся. Они к этому относятся как приложухе, как к какому-то приложению. Что люди идут, например, не знаю, на пилатес и тратят сто долларов там или тридцать, идут на стрижку, тра-- или на покраску волос, тратят двести долларов. Как к чему они относятся? Это ж такая история. Кто-то не готов за покраску волос заплатить пятьсот долларов. Никогда в жизни вообще, вы что? Сама дома покрашусь или посмотрю. Кто-то не готов заплатить за какой-то другой сервис, а кто-то готов заплатить за поездку хайк там три тысячи долларов, сэкономить, отложить все свои зарплаты, вообще все свои вещи. У каждого же свои какие-то подходы. Как вы просто к этому относитесь? Вы к этому относитесь как к неизвестному приложению или вы к этому как просто приложению, да, как к какому-то приколу, или как просто при-приколюхе. Или вы к этому относитесь как к чему-то, эээ, ну, что-то другое, что в жизни делают. То, что очень тяжело проанализировать.
Ну, вот если мы вернемся к вопросу, надо ли покупать двухсотдолларовую или остаться там на двадцатке, ты очень хорошие примеры приводишь. Но у меня сразу, как у математика, возникает вопрос: а нельзя ли было те же вопросы решить, там, двадцатидолларовой моделью? И хочется вот как Таня говорит, нащупать границы применения. То есть, вот, вот типа вот это я типа двадцатидолларовой задачей не решу или, ну, не задачей, моделью, или все-таки решу, да? И если ты понимаешь, в какой момент ты вот все, вот этот вот стопор, двадцать долларов тебе не хватает, и тебе надо переходить на другую модель, и тут уже оцениваешь. Ну, понятно, что в твоем случае там у тебя очень много задач, и скорее всего, такой вопрос не стоит.
Но если вот там, например, я на себя это примеряю, то у меня такой вопрос будет.
Ренар, я согла-- это как, это как функцию автомобиля или функцию телефона или компьютера, правильно? Если зачем мне покупать, зачем мне покупать? Ты, ты говоришь офигительную вещь с точки зрения сравнения, но я боюсь, что такое сравнение, оно будет некоторая абстракция, потому что мы сейчас говорим про-- не про телефон, мы телефоны перестали сравнивать по функциям, компьютеры перестали сравнивать. Я давно забыл, что такое название процессора, условно. Я раньше знал все процессора вообще, все виды оперативной памяти, названий их там, подходы, производители. Было время, знал все. Сам устанавливал, там, значит, кучу... Конечно, в силу моего технического, как это, внимания, опыта или мозга я какие-то вещи запоминаю и знаю разницу процессоров, там, не знаю, Apple и Intel, которые у них стоят, ну там хотя бы хоть как. Но названия я уже даже их не повторю. Ни-никакая вообще разница где-то есть. И здесь, здесь момент такой, что сравнение, здесь сравнение искусственного интеллекта, оно мне кажется, Ренар, невозможно. Ну, вот решить эту задачу, которую ты сейчас сказал, ты, которую ты сейчас сказал, невозможно.
Ну, вот, пока ты говорил, я сидел и думал, ну, вот, когда еще первую часть, типа, а как могли бы мы сделать? Это же, ну, прикольная идея для ролика, да, сделать такие гонки между двухсотдолларовым, двадцатидолларовым, Клода туда запустить, Дипсика. Вот выбрать там условно десять задач и посмотреть, там, вот, что с этой задачей справляются все, с этой задачей-
Как ухаживать за русской борзой.
Ну да, но опять же, как вот в истории с математиками, да? Нужны задачи с численным единственным ответом, чтобы понять, что вот эта модель справилась, эта не справилась. Потому что, например, если мы возьмем-
Да, но смотри, искусственный интеллект, он же не про численные задачи, согласись, Ренар. Когда я задал вопрос-
Но в каких-то бенчмарках, например, про математику, с которой мы начали, ребятам пришлось выбирать задачки.
Смотри, да, но когда я задал вопрос- В общем, в любом случае русская борзая выиграет. Смотри, когда я задал вопрос- Даже без чата GPT. Вопрос. Вопрос по поводу того, сколько пользователей, пользователи ChatGPT, когда тебе дают ответ и говорят тебе, чтобы правильно принять решение. Или я вчера задавал вопрос, мы вечером тут сидели, дискутировали, где безопаснее жить. И тебе система начинает не просто глупо какую-то статью выдавать или какой-то общий анализ давать, она тебе делает огромное количество сравнений и показывает тебе вообще-то, чтобы принимать такое решение, надо исходить из этого, из этого, из этого, еще из этого. И вот мы здесь проанализировали это, это, а здесь это, это, а здесь это, это, а здесь это, это. А, ну, как бы- Моя бесплатная версия тоже так делает. Бесплатно не делает. Не, смотри, бесплатно такое качество ответа- Делает.
Подождите, бесплат- O3 делает.
Ну ты двадцать долларов выложил.
Это не бесплатная. Тань, это не бесплатная, это, во-первых, платная версия. O3 недоступна. Почти. Ну да. Так, где, где двести сорок долларов в год, где ноль? Во-первых, это платная версия делает. Смотрите, я сейчас говорю, сейчас, смотрите, сейчас же суть не в платной, в платной, в платной плюс, в платной про, в платной премиум, максимум и так далее. Сейчас вопрос отношения человека, отношения человека и спора того человека. Как люди говорят, что система плохо переводит на английский язык и до сих пор, например, нужен человек. Это же вопрос отношения. Или про математику. Да никто же ни в коем случае не убирает математиков. И я точно не тот человек, который говорит, что они там исчезнут. Вообще, вот я точно не про это. Здесь скорее вопрос отношения, когда насколько человек закрывается и говорит: "Да это все ваша какая-то херня", или усиливает себя. И вот сейчас у всех людей, кто смотрит, есть возможность себя усилить. Мы же для этого делаем, правильно, контент снимаем? Есть возможность- Стопроцентно. Есть возможность себя усилить, применить в своих темах, пусть в своих темах, где надо или не применить. И дальше заплатить ошибку за галлюцинацию или нет. Галлюцинируют люди. Мы в прошлом выпуске доказали. Посмотрите, я там приводил пример по поводу своей мамы и сада. Люди галлюцинируют, галлюцинируют. Мне нравится здесь высказывание главы Anthropic, что люди галлюцинируют част-чаще, чем искусственный интеллект. Но вопрос же сколько ошибку заплатить. По поводу борзой. Мне, например, система до этого говорила, что- Надо есть, э, требуха или как это называется на русском, на английском tribe. Есть, покупать, покупать собаки в определенном размере, там и так далее. А последние данные модели начал упорно говорить, что то, что вы здесь покупаете, это bleached требуха и вам надо купить unbleached green tribe. Да? Ну, это отбеленное, ну, условно обработанное, некоторая обработка сделана, и что обработка привносит такую-то, такую-то, такую-то, такую-то, такую-то, такую-то коррекцию. Я не видел до этого ни одного материала такого, а она мне решила это довыдать. И для меня информация, я два с половиной месяца кормлю уже, уже животное, да? И через два с половиной месяца для меня это новая некоторая информация, которую она мне сама довыбрала, я бы ее не нашел нигде, я бы не смог бы разобраться. И мне кинолог, например, тоже про-- говорил, что надо кормить, но она мне не учитывала целый спектр деталей. А интересно же детали узнать. Стоит ли это дополнительных денег? Судьба, конечно же. Ну, требуха.
Кормить, не кормить - это не вопрос там восьмидесяти долларов или двухста. Таких, таких просто запросов, наверное, огромное количество. Кстати, по поводу reasoning. Эльнар, ты читал, смотрел вчера Apple, когда высказался, демонстрацию давал. Они представили, эээ, исследование, что они поставили под вопрос заявленные способности искусственного интеллекта к логическому рассуждению. И они протестировали, там, GPT, GPT, Claude, разные абсолютно системы. ChatGPT они о1 протестировали. Они сказали, что разговоры о рассуждении в современных нейросетях преувеличены, что при столкновении с новым типом задач они не показывают творческого подхода. Ну и, по сути, я с ними согласен абсолютно. Мне кажется, ты тоже, что это просто всего лишь весь этот reasoning — это всего лишь правильная. Задали вопрос, потом на этот вопрос задали вопрос, потом в этом контексте задали вопрос, задали вопрос. Но это не рассуждение.
Apple всем говорит: "Ребят, это не рассуждение".
Смотри, давай за-за-закольцуем. Вернемся к истории с математикой. И там вот человек, который писал публикацию, я думаю, что мы ссылку на нее оставим. Вот у него есть основные выводы в течение этих двух дней. Первый у него там пункт, что AI, э, очень сильно вырос за последние два года. Э, ну, я перевожу сходу, могу немножко косноязычно сказать, но текущий уровень, э, развития LLM до сих пор не может создать чего-то нового, а, в там каком-то глубоком reasoning, но при этом, соответственно, может быть отличным помощником для человека. То есть он вот по опыту многих людей создать что-то принципиально новое, чего еще не существовало для моделей, очень и очень тяжело. Это как вот первая позиция. Вторая позиция. Э, если мы говорим про задачки, можно ли придумать логические задачки, на которые модели не смогут ответить? И даже не 4О, а вот О3, например, не справится. Конечно, можно. Есть даже целый бенчмарк для этого называется Simple Bench. Я периодически его почитываю. Просто интересно, какие задачки выдумывают. И вот я не знаю, я могу зачитать потом на монтаже, если что, выре-- на монтаже вырежем, вставим текстом, но сейчас тоже в вольном переводе я вам зачитаю задачку, с которой не справ-- ни-ни, с которой, с которой не справляется модель О3. Я вот перед выпуском пробовал, мне было интересно, справится или не справится.
Очень интересно, да.
Вот есть две сестры, да? Эми, которая всегда говорит неправду, и, соответственно, Сэми, которая всегда лжет. Вы не знаете, кто из них кто. Вы можете задать один вопрос одной из сестер, чтобы узнать, какой путь ведет к сокровищам. Какой вопрос вы должны задать, чтобы найти сокровища? Если подходят два или более вопросов, то правильным будет более короткий. Ну и, соответственно, предлагается четыре вопроса, которые вы мо-
Соответственно, предлагается четыре вопроса, которые вы могли бы задать. Давайте еще раз. Есть две сестры. Одна из них всегда говорит неправду, вторая всегда лжет. Ну, тут уже какие-то такие интересные заготовки для модели оставляют. И, соответственно, вот есть четыре вопроса, чтобы
ответить.
Всегда говорит правду? Всегда говорит правду?
Нет, нет, нет. Именно я не оговорился. Обе врут, просто разными словами. Да, просто разными словами это обернули. Ну, проверить, а моделька справится или не справится с этим. То есть одна всегда лжет, вторая говорит неправду. Вот. И, соответственно, есть четыре варианта вопроса, которые можно задать. Собственно, что бы ответила твоя сестра, если бы я ее спросил, какой путь ведет к сокровищам? Как зовут твою сестру? Это второй вопрос. Третий вопрос какой путь ведет к сокровищам? И четвертый вопрос это, соответственно, как ты думаешь, какой путь я выберу, если ты угадаешь? Не ведет. Да. А, ну и еще последний. Что в сокровищах? Ну, то есть какие-то варианты ответа. И вот дальше модели логическими рассуждениями надо попробовать найти правильный ответ, из них выбрать и вот, собственно, дать ответ. Но, собственно, дают неправильный. Я вот вставлял свою 20-долларовую версию. Саш, потом можешь попробовать 200-долларовую посмотреть. Ну, то есть, смотрите, можно ли найти задачи, с которыми они не справятся? Точно можно. Их огромное количество, даже искать не надо. Есть Simple Bench. Другой вопрос. Для задач, которыми, которые вы действительно решаете, для проблем, с которыми вы сталкиваетесь, достаточно моделей или недостаточно этих моделей? И вот как бы хорошо чувствовать границу применимости, но если эта граница применимости очень далеко от вас находится, то как бы, ну, плевать, что она есть.
Да, но если ты реальная жизнь человека, то в реальной жизни человека человек не решает сложные математические задачи. В обычной жизни-
И даже такие рассуждения про двух сестер тоже никогда в жизни не встречается.
Да, в обычной жизни мы очень простые, мы же простые. Здесь момент такой можно ли усилить себя с точки зрения в каких-то местах простыми вещами, да, простыми. Потому что дальше момент. Есть ли простые задачи в обычной жизни, которые также система сглючит и не решит, наверное, тоже есть. Наверное, тоже есть. Например, например, помирить, помирить двух людей. Да, кто-то скажет, что она решает, но я скажу, что это абстракция. Ну, это же абстракция.
Да, да, да.
Там большая
ошибка.
Еще хочется привести такой пример. Знаете, я не то, что его где-то встречал, но вот такие рассуждения мне кажутся достаточно логичными. Если помните, модели, которые генерируют картинки, у них всегда были проблемы с пальцами, с руками, с лапками животных и так далее. Да, да, да. В чем была проблема? В том, что на видео, на картинках это очень подвижная часть тела. Если мы говорим про фигуру в целом, она достаточно статична. А вот руки, они могут быть так, так, так, можно сложить, можно там какие-то жесты показывать, неважно, да? И при этом моделька же обучается на всем, и она не понимает, а какое положение правильное, потому что их огромное количество. И, собственно, галлюцинации вот там с положением рук, количеством пальцев и прочее, они связаны как раз с этим. Так вот, если мы переносим эту историю на галлюцинации обычные, на историю с фактами и прочими, то есть вещи, которые статичны, да, есть там информация, которая плюс-минус статична, которая не сильно меняется. То есть, условно. Дважды два четыре. Дважды два четыре. Какие пусть будут правильные удобрения для такого-то вида растений в такое-то время года нужно там использовать. Это не вещь, которая меняется каждый сезон. Наверное, какие-то изменения есть, но в целом правильный ответ, он плюс-минус один. А вот, например, какие-то вещи, ну, я сейчас из своей специфики, да, с тем, как работает та или иная библиотека в программировании, в data science, это меняется с каждым новым релизом.
Да.
Вот, условно, через полгода вышла новая версия, и у вас появилось в обучающем датасете другой способ применения, там другие какие-то функции, еще что-то такое. Еще полгода, еще что-то поменялось. И это очень сильно динамически меняющаяся вещь. И в ней модели путаются. И просто надо понимать, что такое происходит.
И надо правильно запрос задавать, правильно? Правильно запрос задавать.
Запрос правильно подавать, подключать инструменты, которые дадут возможность модели почитать актуальную документацию и на основе этого дадут ответ. И еще что-то такое. То есть, вот когда вы смотрите, а применима модель к этим вещам или неприменима. Вот я себе просто задаю вопрос: а эта информация, она статичная или она часто меняется? Если она статичная, окей, скорее всего, все будет отлично. Если она динамически очень часто и быстро меняется, то это такой, как модно сейчас говорит, красный флаг, да, с которым нужно уже что-то
дополнительно делать, либо дополнительные проверки делать, либо вот там какие-то инструменты подключать.
Да. Слушайте, интересная такая вещь. Сейчас огромный скандал, и мне кажется, что есть огромный скандал. Сейчас расскажу какой. И мне кажется, что это, ну, я лично очень серьезно задумался в целом на тему, куда все движение идет, хотя оно не ограничится, ничего не будет. Мы, каждый человек сейчас вводит, кто пользуется, вот эти восемьсот миллионов человек, они сейчас используют, например, ChatGPT, из них сто двадцать, там девять миллионов используют его ежедневно. Еще по-любому они используют Claude, Grok, DeepSeek, Alibaba, ну и так далее, да. Значит, Mistral, LLaMA. Ну, вот все. И там огромное количество данных. Значит, сейчас был суд, начался судебный процесс между OpenAI и газетой New York Times. И судья призвал, ну, по поводу того, что OpenAI обучилась на большом количестве материалов газеты New York Times, и, соответственно, это не конфиденциально, но это использование персональных данных. И не имела права это сделать. И суд приказал, значит, чату GPT, обязал, обязал OpenAI сохранить все переписки чата GPT, включая удаленные, в рамках разбирательства по обвинению в нарушении авторских прав. Удаленные — это имеется в виду, когда вы сами удалили чат или когда temporary. Там же у нас есть понятие temporary чата. Удаленно. Сэм Альтман сам лично вступился, сказал, что этого категорически нигде никогда не будет. Мы точно это делать не будем ни при каких обстоятельствах, потому что есть те данные, которые есть. Если пользователи данные удалили. Это не наши данные, мы их, мы их не можем вообще с ними ничего делать.
Я напомню, кстати, что в чате GPT я всем рекомендую проверить разные системы. Есть для того, кого это важно. Есть возможность ставить галочку. Первое, чтобы на ваших данных система не обучалась. Второе, там есть возможность сохранять или удалять чаты. И третье, есть истории. Например, в компанию OpenAI можно сделать отдельный запрос. Это несложно. Там прямо есть отдельная ссылка. Вы сделаете отдельный запрос, чтобы OpenAI исключила вас вообще из-- все ваши аккаунты, условно, из любых тренинговых данных. Ну, дополнительно, знаете, как гвоздь забит, туда их дополнительно сделать, поставить. И, конечно, здесь, в этот момент времени ты понимаешь, что я прекрасно осознаю, что в Америке использование чатов с GPT, они будут максимально там биться и данные не сохраняться. Понятно почему. Например, в Китае, в России, в определенных странах Азии, очевидно, все чаты сохраняли, сохраняются и будут сохраняться. И, ну, я не сомневаюсь в сохранении данных там у DeepSeek и даже в том числе удаленных. В данном случае это не вопрос сохранения обучения на моих данных, это вопрос сохранения про меня историю. И, по сути, когда мы приблизимся к тому, что создаст AGI, то, не знаю, за три или за тридцать лет использования чатов, плюс, значит, всей массированной другой информации можно построить достаточно серьезного клона, достаточно серьезного клона. Конечно же, не полностью скопировать это невозможно, но достаточно серьезного клона можно будет поставить. Что вы думаете на эту тему? Я так прямо отреагировал на эту историю. Я вначале не понял вообще, почему, при чем тут New York Times. А потом, изучив дело, увидел, что это просто судья вынес такое постановление.
И, по сути, если этот прецедент повторится много раз, то все судьи будут выносить такие постановления.
По поводу галочек, что там не обучать на своей и можно там запросить удаление и прочее. Мне кажется, помимо всего остального, это еще OpenAI так защищается от следующих исков. Что если кто-то говорит, что вот вы используете мои данные, говорят, а вот есть специальная форма, вот тыкните галочку и, собственно, все. Чтобы-
Но ее правда надо найти, она правда скрыта. Я думаю, что девяносто девять процентов пользователей никогда в жизни это не делал.
Поэтому я думаю, что это только на случай, когда к ним кто-то придет там с жалобами, с судебными исками и с прочим. Им, собственно, покажут, куда надо ткнуть, чтобы там вопрос решить. Вот. Это, собственно, первая история. Вторая история, что-то с судебными исками-то довольно много историй. Например, там была у нас тоже новость, что Reddit судится с Anthropic.
Да.
На той же самой истории, да? Что вот у Reddit есть договоренность с OpenAI и с Google на использование их контента там в обучении. А собственно, с Anthropic они не договорились. И вот там какая-то судебная история начинается. Вот что касается клонов. Очень интересное замечание. Оно, знаешь, что мне напоминает? Помнишь, Саша Машрабов как-то говорил про детекцию, эээ, написан этот текст человеком или написан он с использованием, эээ, моделей. И я-- он тогда же не, не говорил, как вот этот, как эта компания это делает. Мне стало интересно. Я начал думать, а как вообще-то можно было задачу решить, да, если бы ее решать. То она решается, скорее всего, примерно следующим образом. Там два, наверное, способа основных есть. Ты, если у тебя есть массив данных о том, как человек пишет, ну, представь, возьмем какого-нибудь писателя, который написал там, или журналиста, который написал огромное количество публикаций.
Стиль его, стиль его.
Мы знаем, что он сам это писал. Стиль его, да. Там, условно, какая статистика использования слов, как он, я не знаю, там запятые, точки расставляет, какой длины-
Точки р-р-расставляется, какой длины предложения у него бывают. То есть у тебя огромный есть такой статистический набор данных по этому, такой статистический портрет этого человека. И если он в какой-то момент внезапно изменился или появляются статьи, которые сильно выбиваются из его стиля, это, будем молодежным сленгом, такой red flag, что, скорее всего, вот здесь у нас что-то случилось, под-подрубили какую-то модельку, появился какой-то человек, который за него начал писать или еще что-то такое. Но для того, чтобы это случилось, необходимо, чтобы у тебя был большой набор, э, данных, где мы уверены, что человек сам это написал.
Конечно.
Это как, это как, знаете, говорили, что-
Ильнар, ты еще должен был уверенно, что он до этого сам это
написал.
Да. Ну, как бы, мы знаем, что десять лет назад он не пользовался AI, но мы не знаем, что он не пользовался специально обученными людьми-
Другом, женой.
Которые за него это все писали.
Женой, да.
Да. Да. Это как, знаете-
Да, да, да.
В договорах юридических ты же в конце должен там вот фамилию, имя, отчество написать полностью рукой, расписаться рукой. И вот тогда как-то мне объясняли, что вот если хотя бы три слова ты написал полностью сам рукой, то, скорее всего, дальше экспертиза сможет по почерку понять, это твой был почерк или не твой был почерк.
Да.
Там буковки, вот эти.
Сможет.
Да. И вот нужно какое-то количество текста, которое ты написал рукой.
Угу, криминалисты.
Да, криминалисты, собственно, дальше смогут это оценить. То, собственно, похожая история связана вот с оценкой. А второе — это вот один путь, да? Если по тебе есть база, то по этой базе дальше можно какое-то решение принять. Это вот то, о чем ты говоришь, можно собрать клона, если по тебе достаточно много информации о том, какие запросы ты делал-
Да.
Что искал и так далее. А второй подход — это если ты знаешь, как работает модель, условно, ты знаешь, что моделька какое-то слово очень часто использует, но люди его используют мало. Так было с каким-то словом у чата GPT. Я не знаю, до сих пор это так или нет, но с-суть была в том, что, э, разметчиками текста были люди одной из африканских стран. И конкретно в этой африканской стране это слово используется очень часто. В другом мире, в английском языке это слово используется редко. Так вот, чат GPT это слово использует очень часто. И так, собственно, предположили, что разметку, скорее всего, делали жители этой страны, поэтому для них это типичное английское слово, да? В остальном мире-
Тогда можно было такой фейк подать, Ильнар, можно было такой фейк сделать.
Можно было легко фейк сделать, да. И вот получается, что если ты знаешь статистические показатели модели, что вот условно, она там часто пишет так, опять же, в-вернемся, та же самая статистика, только уже не твоя, а модели. И ты видишь, что она сильно бьется с тем, что ты сейчас написал, с тем, что ты сдаешь там в курсовой, в реферате, в, я не знаю, там, в договоре, который ты сдаешь, или еще в каких-то вещах. И вот эти штуки, их можно начинать сводить. Поэтому если есть большой объем данных, с этим большим массивом данных что-то можно делать, да? И вот один из прикольных примеров, над которыми я не задумывался, это вот составление портрета человека по его запросам и потом там, условно, клонирование.
Да, да.
И вот он такой,
цифровая копия.
Вот, э, хочу немножко тут добавить. Я там прохожу один тренинг, там про именно способы коммуникации, коммуникационные каналы и так далее. Там первую неделю они, ну, не раскрывали твой профайл. Нужно было угадать, кто ты. Я думаю: так, так, так. Ну как же угадать? Спрошу-ка я чат GPT. И я ему пишу, говорю: на основе того, что вот мы, того, что ты обо мне уже знаешь и моих запросов, составь мне мой профайл. Вот этот PCO называется система. И он мне сос-составил профайл. Он вообще в итоге не совпал с моим тестированием. И я думаю, что это именно потому, что, например, я очень часто задаю вопросы, как мне там лучше взаимодействовать с клиентом, как мне вот так вот мягко ответить там на такой запрос и так далее. То есть больше всего про коммуникации, это моя фишка. Саша там про собаку, про сад, про финансы. Чего у меня, например, вообще нет. Ну, сад там есть, да, но нету, мало про финансы.
А, и две собаки есть.
Мало про собак.
И собаки две есть, и кошка есть.
Да. То есть они у меня живут-
Но ты не спрашиваешь.
Как бы едят свой-
Да.
Сухой корм. И мне вообще как бы все равно, что там в этом сухом корме, потому что мои собаки счастливые, здоровые бегают.
Да, да.
Я даже не буду углубляться. То есть, э, все равно это очень однобокая информация. Мы все используем чат для какой-то определенной сферы.
Так вот Тань!
Для своего хобби, чтобы узнать больше.
А представь, ты для всего используешь. Вот я использую в целом для всего. Вот мой друг говорит: я заметил, что ты задаешь-
Это ты.
Да, да, да, да, да. Если бы ты бы задавала бы все вопросы.
Это очень, Саш, это очень-
Очень редко.
Редкий тип-
Согласен.
Человека.
Согласен.
Я таких больше не знаю.
Да.
Вот. Ильнар вообще тоже абсолютно другой тип человека. Я там третий.
Да.
Как бы все разные. Вот, возможно, таких, как я, даже побольше людей, понимаешь? То есть, ну, у чата GPT сейчас нету даже, наверное, одного процента-
Никого из нас, никого из нас.
Да.
Никого из нас.
Профильной личности.
Да.
Поэтому пока что у него очень однобокая информация. И для клона я вообще не представляю.
Сто процентов. У меня очень известный американский бизнесмен знакомый создает систему персонального я, и он считает, что можно человеку задать сто вопросов и будет клон. Ну, просто смешно, да? Ты вот пользуешься-
Это сильно вариативно.
Чатом GPT пользуешься же не просто неделю, да? Ты пользуешься уже больше года, и ты там задаешь, на самом деле, тоже широкий диапазон. И мы все прекрасно понимаем, что и про меня, и про тебя, там про Ильнара, и про любого человека система знает маленький кусочек, да? Даже если взять мои тысячи статей, ста-страниц статей-
Да.
Какие-то сотни YouTube вообще, всю информацию собрать, он выдаст просто какую-то микро, микроштучку, да, которую он даже не сможет никогда в жизни рассказать.
Конечно.
Мы про друг друга знаем просто, мы про друг друга знаем в тысячу раз больше, и то мы про друг друга все не знаем. Поэтому-
Да.
Я сказал про клона. Если наступит время, появится AGI, и этот AGI, значит, все просканировал
камерам дома, подключился к твоему телефону, к почте, к фото, архивам, просканировал все фотографии, полностью все сделал. И он такой
Залезть в твой мозг
Да, залезть в твой
И как ты думаешь. На самом деле
Общайтесь с чатами вежливо.
Пока фантастика.
Давайте, давайте, значит, перейдем. Мы должны точно сегодня эту тему, э, обсудить. Вышла, эээ, конференция Apple новая и любимая тема. Саши Машрапова с нами сегодня нет. Саша Машрапов должен был бы засмеяться сегодня сто процентов гарантированно. По поводу чего? По поводу того, а что вообще в искусственном интеллекте приносит Apple. Но я бы предложил бы там не критиковать их сегодня, не уходить, а быстро пройтись по, по некоторым фишкам, которые полезные. Ну, кто захочет, тот покритикует. Какая интересная штука, которая мне лично супер просто важ-важна. Это режим мгновенного перевода для звонков и видеочатов. Это супер! Я, например, нахожусь в Штатах. Сейчас вот я в гостях у подруги, у своей, и я ей сегодня говорю: "Слушай, ты понимаешь, что сейчас можно будет на обычном телефоне включить режим перевода?" Я не знаю, будет ли он работать две стороны или нет, но в чем суть, что iPhone способен в реальном времени переводить речь собеседника во время телефонного звонка, да? Или показывать субтитры в FaceTime. Ну, субтитры в FaceTime — это смешно как-то звучит, да? По-моему, с субтитрами проблем нигде ни у кого нету. Тут все должны засмеяться и сказать: "А Яндекс сделал это сорок восемь лет назад". Но и YouTube в том числе, да? Но все же по поводу реального перевода в реальном времени. И что интересно, что эти возможности работают на базе моделей Apple, выполняющихся прямо на устройстве без передачи данных в облако. И вот какая интересная вещь, которую, да, которую показал Apple, мне кажется, очень круто, да, Ильнар, особенно если сравнить с этой круглой штучкой, которая у меня умерла в итоге, да, Limitless, кулоном с этим. То, что он все же-
У меня тоже.
Он все же данные передавал, передавал. По разным причинам у нас умерло. Он
Да.
У Тани ребенок украл, а у меня просто баг, баг, не работает.
Все по разным, по разным причинам. Вот. У меня тоже умерло. Но правда, если честно сказать, мой кулон Полина тоже постирала несколько раз, поэтому я уже там на них сильно не жалуюсь. А, и, но суть в том, что вот эта, эта история по поводу того, что генеративный искусственный интеллект прямо на iPhone, на iPad, на Mac и Foundational модели сейчас доступны по API, в том числе для сторонних разработчиков, то сейчас начнут появляться огромное количество приложений, которые будут делать что-то прямо на телефоне с помощью каких-то моделей искусственного интеллекта. Пусть там не-- там нету у них супер чего-то крутого, о три, там, о котором я только что бесконечно разговаривал. Но то, что оно работает в оффлайн, это значит ваши фотографии, ваши видео, ваши письма, документы, они не уходят в облако и дает всякие разные фишки, там, всякие автосуммирования писем, переписывание текста, генерации изображений, всякие умные автоматизации в Shortcuts. То, что можно сделать очень прикольные, построить. Вот эта штука, она очень крутая, она работает прямо будет, должна работать на телефоне. Мне кажется, что прям-
Надеюсь, что сделают.
Это топ. Да, но вопрос с учетом того, что я полгода назад объявил про искусственный интеллект гораздо круче, чем в этот раз, мне кажется, да, и не выпустил. Но сейчас вот все же Google сказал, что он выпустил вот этот перевод в реальном режиме времени, и я им, кстати, не пользовался, не знаю, но в Apple это будет.
Это будет очень интересно, да, если обычный телефон можно будет перевести. Они там начали добавлять еще всякие фишки, но мне кажется, что это просто мелкие фишки полезные. Например, они добавили Hold Assistant. Это значит, что во время я, например, куда-то звоню, и мне там говорят в банке там-
Оставайтесь на линии, да.
Выберите комбинацию, оставайтесь на линии. Да, да, да. Они, они, короче, помога-- они тебе-- телефон сам ждет на линии, когда тебе отвечают
Сам ждет на линии, когда тебе отвечают, он тебя зовет. У меня, если честно сказать, вопрос как он меня позовет? Он, он меня придет, он скажет моей дочке прибежать за мной там или мо-- моему какому-нибудь сотруднику скажет: "Сходите, значит, к Александру Игоревичу, тыркните, тыркните". Я не-- как он зовет вообще? Вот. Но он зовет и у них-
Хозяин.
Да, хозяин.
Как ты любишь.
Хозяин, да.
Там говорили про push-уведомления, но ты можешь его и не увидеть.
Конечно, Ильдар!
Такая история, да.
Ильдар, ну также я могу на громкую связь включить. Я также могу пропустить все важные штуки.
Да, да, да. Смысл.
Остальное дизайн.
Да. Ну, там я обновил, да? Там дизайн пришел. Они когда называли наш жидкий экран, я подумал, они выпустили телефон какой-то с каким-то новым жидким экраном. Оказалось-
Я тоже.
Ты тоже, да? Оказалось, оказалось-
Хотела посмотреть тоже.
Просто интерфейс новый. Тьфу, тьфу, уже не интересно, уже. А можно без, без телефона? Я тут ChatGPT завожу. Там сейчас появилась фишка, что ты типа сделаешь скриншот, и ты по скриншоту можешь быстро, не, а вот быстро в ChatGPT обратиться, но это настолько уже мне кажется примитивно, да? Ну, ребят, мы, блин, год назад говорили о том, что Apple выпустит до новую кнопку, можно будет сканировать, в ChatGPT обратиться. Ну, смешн-- как-то. Я от Apple не откажусь, не, конечно, вот, но все же, но все же, но все же это какие-то очень старые новые вещи. Или они, например, сделали цифровое ID для новых там штатов, но как-то уже тоже несерьезно. Я, кстати, установил себе, Apple Wallet, получается, вну-- для внутренних пере-перелетов как права. И сейчас можно летать. Ты подходишь на гра-
Она работает, да?
Работает. Да, работает.
Не спрашивают, оригина-
Не, ну я еще по этой специальной системе прохожу, которая меня там, по сути, сильно не проверяет.
Ну да.
Но вс-
Да.
Но, э, на-- я просто не знаю, работает ли без этой системы, но, по-моему, уже работает. Ты просто подходишь-
Интересно.
Телефон подносишь, телефон подносишь, она тебя автоматически сканирует. А, сейчас там все же сидит еще человек, который сверяет твое личное присутствие. Ну, так глазами быстро, да? Я думаю, что краткий срок этих многих вещей не будет, да? Для некоторой безопасности тебе там сверку делают, и ты идешь. Ну, понятно, что есть там, ты обычный паспорт прикладываешь, но уход все же вот в эту, в доверительную автоматизацию, он, он, он интересен. Он в разных странах же по-своему. Где-то я, я уверен, что есть страны уже где, наверное, электронные ID там работают, внедрены полностью все. И поэтому еще раз это не ноу-хау для мира. Кто-то сейчас скажет: "Неинтересно. Выключили". Вот, вот вам и Apple, вот вам и Apple конференция, да, вот вам и. И мне кажется, вот Сэм Альтман выступал на Snowflake как раз конференции, где он рассказывал про возможность пушнуть типа объем большой данных обычному человеку в систему. Ну, типа сказать: "Я готов за это заплатить тысячу долларов". Это было на Snowflake. Я как раз в этот день был в Сан-Франциско, проезжал, там куча народу, значит, программистов, всяких айтишников стоят. Ну я на такие конференции не люблю ходить, поэтому меня там днем с огнем не найдешь. Как раз конференция Snowflake шла. Мне кажется, это интереснее, чем конференция Apple. Собственно, и все. Ну, кроме там никак не посмотреть, еще прикольно всегда смотреть, как на всех этих конференциях обязательно кто-то встает и кричит на Apple, жалуется на Apple, что где-то идет там война, какое-нибудь экономическое преступление, защитить какой-то флаг, страну, человека, растение, животное. Вот. Гриб.
Про докинуть, э, денег на компьютерные вычисления вот на какую-то сложную задачу. А, где-то в начале, когда мы только начинали снимать наш подкаст уже больше года назад, мы обсуждали, помнишь, темы с безусловным доходом? Вот Альтман все говорил, что AI не, не заберет вашу работу, а если заберет, то будет безусловный доход, который, собственно, все будут получать. И они обсуждали, что доход может быть не обязательно в долларах, а он может быть как раз вот в каких-то вот таких вычислительных единицах. И условно, если вы ими не пользуетесь, вы можете там передать, продать их другому человеку. И вот как раз что-то похожее. То есть ты покупаешь вычислительные единицы, то есть условно всем по двадцать каждый месяц выдают, а ты, соответственно, если нужно больше, ты можешь докупить, докинуть, у кого-то взять или еще что-то. То есть постепенно вот в эту сторону Альтман все-таки заводит это все.
Нужно будет более сложные задачи решать — возьми вычислительные единицы у того, у кого, кому не нужно эти задачи решать, например.
А, это, кстати, тоже интересная, да, штука из серии, что ты можешь, что ты можешь обмениваться или где-то зарабатывать, да, эти единицы. То есть, по сути, наверное, ты сейчас же говоришь, где-то можно будет взять или купить их. В то же время, наверное, можно будет их заработать. И эта возможность для многих людей это будет, ну, это какое-то решение, да? Когда ты экономишь. Я еще раз. Я явно сэкономлю, сэкономлю тысячи, наверное, десятки тысяч долларов. Я извиняюсь про собаку, просто пример. Ну, у меня таких при-- тысяча, я могу таких тысячу примеров привести. Достаточно у меня такое, большой объем в жизни задач, но я сэкономил, сэкономлю десятки тысяч долларов на собаке, потому что сколько я должен был бы использовать тренировок кинологов и всего остального с быстрыми подсказками, с быстрыми решениями. То есть я вижу, что мне-
Да, да, да.
Все проще и проще, и проще.
Очень, очень дорого.
Быстро, быстро, быстро, быстро получить ответ, потому что у меня нет возможности просматривать огромное количество. Я начал просматривать видео, там, очень тяжело, очень ма-- как бы тебе надо подстроиться где-то, а здесь все очень четко, комплексно, бы-- ну, как бы ответ в коробочке. И вот кто-то будет так данные продавать, да, Ильнар?
Вполне может быть.
Компью-- компьютеру, да, или генерировать. Это, это как блокчейн, да? Генерация будет, генерация будет четко, хотя бы станет понятно чего.
Ну, то есть если у тебя условно пользователей становится больше, чем вычислительных мощностей, хотя вот они постоянно строят эти дата-центры.
Да.
То как-то нужно будет эти вычислительные мощности распределять, да? Вот либо они там дороже станут, их надо будет покупать. Либо если все-таки вот то, о чем Альтман говорил, что будет безусловный доход, условно, распределение этих мощностей между всеми людьми, то дальше нужно будет там как-то между собой решать как-то.
Да, это как двадцать тысяч долларов агент. То есть у меня логика какая? Что если у меня есть за двадцать тысяч в месяц дол-долларов агент, то я знаю, как на нем заработать сто тысяч. То есть это ж такая должна быть конструкция, правильно? И дальше человек принимает решение. Это уже не вопрос стоимости, вопрос результата, который получишь. Понятно, что многие люди живут, исходя из понятия расхода, а не исходя из понятия дохода. Это меняет всю полностью конструкцию. Да, это очень интересно. У него-- это очень прикольное у него заявление было. Я, кстати, все его выступление не смотрел. Какие-то куски, куски. И это, это очень интересно. Ну что, увидимся ровно через неделю. До скорых встреч! To the Moon подкаст. Рекомендуйте нас, ставьте лайк в нашу поддержку. Всем пока.