Персональный интеллект Google меняет поиск, браузер и привычку работы с интернетом. Научная гонка за AGI становится более формализованной. Кто контролирует использование интернет-контента в AI поиске и на каких условиях? Мы сегодня поговорим об этом очень сильно. Крупнейшее многоязычное качественное исследование искусственного интеллекта от Anthropic. Ну, по крайней мере, они его называют крупным. И три миллиона сообщений в день в ChatGPT по темам зарплат.
И, конечно, очень много других новостей. Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости и инсайты из Кремниевой долины и по всему миру. Выходим каждое воскресенье и спецвыпуски по средам. Значит, с чего хочется начать? Хочется начать вообще в самом начале с того, что я-- все постоянно от меня слышат, что у нас выпуск уже какой? Сто первый, да? Что-
Сто второй.
А, сто второй уже. Что, эээ, мне не нравится, что у ChatGPT OpenAI неудобный интерфейс выбора модели и, соответственно, куча моделей, куча версий, непонятно, как их выбрать. Ну и тут опять они, никому ничего не говоря, поменяли, по крайней мере, в вебе, в вебе. Я напомню, что у них интерфейс приложения вообще свой, в мобильном приложении, наверное, он теоретически может отличаться iPhone от Android. Скорее всего, отличается. На macOS десктопное приложение у них отдельное и веб-версия у них своя, да. И вот в веб-версии они поменяли сейчас выбор моделей. Наверное, по мне он вроде как стал чуть удобнее, потому что я вроде как по умолчанию могу там выбрать, с какой моделью я работаю и какой модели, какой режим внутри. Потому что есть, получается, на самом деле, есть номер модели, дальше есть режим взаимодействия. Это вот есть instant, такой, типа быстрый ответ, думание и про. А еще есть-
Еще авто.
Еще есть он-- а, ты знаешь, что сейчас авто, почему его не назвал? Потому что сейчас авто, эээ, на-- а, нет, все же я говорю, кстати, про мобильное приложение. Так вот, авто на мобильном приложении и в вебе исчез. У меня в вебе авто нету. Вот я только что проверил. У меня в вебе авто, я его не вижу. А еще третий есть параметр — это выбор версии. То есть есть сама пять четыре, пять три, пять два, да? И тоже там сейчас его можно выбрать. То есть ты можешь выбрать, с какой ты работаешь пять четыре, пять три, пять два. Даже сказать, например, что я-- для меня базовая модель — это думать и вдумать. Для меня базовая модель — это максимальная heavy, например. Посмотрим, как оно будет вообще держаться и работать, не будет ли оно там внутри переключаться. У тебя это обновилось тоже, нет?
Да, появился конфигуратор выбора модели, и я так посмотрел на него одним глазом и сразу закрыл.
С самого начала как раз таки история про Google. И мне пока-- мне кажется, что Google невероятно сильно уходит в отрыв. Да, опять. Что он сделал на этой неделе? На этой неделе в рамках, мы уже рассказывали, кстати, про то, что у них есть такое понятие, как personal, personal intelligence. Масштабно так вот говоря, во всех их application они вот этот AI mode включили на сегодняшний день, развернули его еще шире, да? То есть есть AI mode в поиске, есть AI mode в различных приложениях, ну, внутри понятно, что приложение, там Gemini, есть AI mode в Chrome. А в том, что они начинают сейчас его, и они начали, они сейчас еще шире его сделали. То есть он есть в фотографиях, он есть в, уже более крутой в почте. И о чем они говорят? Значит, я сейчас приведу несколько примеров. То есть о чем описывает, что сейчас говорит Google? Google говорит, что, например, подбор товара на основе ваших прошлых покупок и вкуса, да? Или, например, техподдержка по устройству, даже если вы не помните точно модель, но она у вас была в чеках, то есть у вас был какой-то чек и техподдержка работает полностью. Они понимают, что это у вас. Или, например, они описывают кейс. Ну, это кейс, конечно, специфический, но все же. Они говорят, что можно порекомендовать еду в аэропорту с учетом ваших вкусов, зная, в каком гейте вы, вы-- из какого гейта вы будете вылетать и какое у вас время вылета. Или, например, они говорят, что мы под вас подстроим, например, какую-то персональную историю по поводу вашего путешествия вместо, там, топ десять, а на основе ваших, эээ, ну, вашей истории поиска, по крайней мере, того, что вы обычно ищете, да? Или они говорят даже: "Мы можем вам подобрать что-то интересное, типа как хобби или какое-то интересное действие на основе ваших интересов". То есть не надо вводить бесконечно свой кон-контекст. Исто-- еще раз, история выглядит круче. Понятно, что в Google у данных, данных у людей хранится огромное количество, даже у Apple пользователей. Как мне сказал недавно друг и как, кстати, вот наш один из спикеров Макс Григорьев, он сказал: "Ну, ты как бы хоть и Apple пользователь, но все же у тебя почта в Google основная, и ты пропускаешь через-- у тебя есть Google Drive большой, и ты все равно пропускаешь. У тебя вот там хранится". Я просто попросил его залить мне тут десять терабайт на амазоновские сервера, как раз скачав часть там данных с Google Drive.
И он мне на этой, на эту тему мне и сказал, что смотри, значит, нечистый пользователь Apple. И у них есть все ваши данные. Мне, конечно, эта тема очень нравится, но он меня все призывал мне поставить, кстати, приложение фото от Google, говоря, что оно гораздо, оно уже стало сильно круче, чем у Apple. Я в целом, возможно, не сомневаюсь, да. Раньше вот Apple сделала революцию в приложениях фото. Я помню, был такой момент, они прямо сильно рванули. Сейчас, возможно, у Android действительно круче. Не знаю. Ну, не знаю. Напишите, кстати, кто что думает и кто даже-- тут не вопрос любителей там Apple, Android, все же, кто шире чуть разбирается, кто пользователь и того, и того, например. Вот, э, но мне очень нравятся вот эти фишки, которые они предлагают. Я пользуюсь Google W-- Google поиском, во-первых, еще, да, все же. Я еще пользователь Google поиска, хоть у меня Safari, а не Chrome. Здесь меня должны закидать и заплевать. Вот, но так устроен мир. А, э, все же я пользуюсь Google поиском. И вот, э, подтягивание этой истории - это очень круто. Здесь вопрос: какой объем он может подтянуть, да, какое контекстное окно? Потому что я напомню, что ChatGPT контекстное окно моих поисковых запросов вообще во всем ChatGPT сформировать не может. И все же периодически, когда он мне делает рекомендацию на основе моих персональных данных, мне хочется его ударить или выкинуть, или я не знаю, что с ним сделать, потому что он даже меня может назвать женщиной или не понять, где я живу и нахожусь. Или если я еду в какую-то страну, сказать, что это моя самая любимая страна и мне надо туда ездить. Ну, то есть не пони-не, не понимая до конца, что это. И даже изменить контекст в одном диалоговом окне, я уже не говорю, я уже не го-- ну, то есть, не поняв смысл первоначальный, а потом там в серии дополнительных вопросов что-то поменять. А, но апдейт у них прямо серьезный и большой. А мы сейчас поговорим еще про то, что Google на этой неделе у них прям много очень анонсов. Апдейт большой. Эльнар, ты здесь, э...
Да, с персональным интеллектом, помнишь, мы же его обсуждали какое-то время назад, и тогда они раскатили его там в бета-версии для платных пользователей. А сейчас, видимо, эксперимент прошел хорошо, и они его раскатывают на всех пользователей в США и даже на тех, кто бесплатными планами пользуется. То есть, ну, просто обычные пользователи Гугла.
Значит о том просто, что, э, тестовая версия себя проявила хорошо, и компания решила раскатить это на большее количество людей. У этого есть явные плюсы, когда поиск более персонализирован. Но есть и минусы. Как ты говоришь, вот компания начинает владеть о тебе все больше и большим объемом информации, начинает пропускать его через себя, а это значит более персонализированная реклама. И, возможно, люди будут покупать те вещи. Ну, то есть, с одной стороны, это хорошо, когда тебе предлагают купить то, что тебе реально нужно, а с другой стороны, тебя могут заставить купить то, что тебе, может быть, и не сильно было нужно, да? Увеличивается потребление-
Да, и повлиять на тебя как раз таки запросами этими. То есть они знают, как на тебя можно манипуляцию сделать.
Именно так. То есть если они знают, что ты в ка-какие-то даты ты совершаешь, например, импульсивные покупки или после возвращения откуда-то, там, из командировки или еще откуда-то ты совершаешь какие-то импульсивные покупки, тебе просто будут их подсовывать, зная, что ты сейчас, у тебя был там длинный перелет, например. Вот ты вернулся, значит, тебе нужно какие-то вещи показать, которые, вообще говоря, тебе не нужны. Но компания знает, что у тебя есть с этой стороны слабость, и начинает пушить тебя какими-нибудь рекламными объявлениями. Причем еще зная весь контекст, до которого она может дотянуться. А, понятно, что информации очень много, да? И там не всю информацию онлайн будут обрабатывать, но такой профиль человека вполне можно составить по определенному объему данных, сохранить его в каком-то кластере этого пользователя и, собственно, показывать для него таргетированную рекламу уже там по каким-то триггерам, по каким-то событиям, которые возникают. Поэтому, э, с одной стороны, хорошо, да? С другой стороны, не очень, но это то, куда мы движемся.
Да.
Как бы кто к этому ни относился, мы уверенными шагами идем в эту сторону. Объемы информации, которые о нас компании обрабатывают, становятся все больше и больше.
Скорость обработки становится все больше и больше. Поэтому остается только принять и надеяться, что плюсы перевесят минусы.
Интересная, кстати, вот вещь дополнительная к тому, что ты сказал, написано по поводу окна. Они пишут, что это не просто-- они хотят решить проблему, которая называется, ээ, упаковка вот этого всего полностью контента как бы в основу запроса. Это не просто иметь доступ к вашим данным. И, например, есть, есть проблема, когда там, хоть там и миллион токенов, кстати, у них
Миллион токенов, кстати, у них. Но ты не можешь просто взять пдфку, собрать весь свой кон-контекст, который вот она читала, да? Как я вам говорил, что у меня там какое-то космическое количество разных файлов и отправить по нему запрос. Так система, ну, не хватит места. То есть у них, они говорят, что они идут к с-- к истории, когда модель использует, они называют это такой tool use dense retrieval и long context. И они говорят, что для реаль-- ну, для, вот для этой реальной персонализации система динамически собирает нужные куски данных в рабочую память модели. И вот здесь история была к тому, чтобы, а, основная, то, что вот я и говорил, как она из, условно, когда у тебя не миллион токенов, там, а сто миллионов токенов, как она понимает вот эти основные рабочие куски. То есть вот это основная часть. Хотя, по сути, на этом и построена, построены текущие все модели, да? Они же, когда дают ответ, они тебе и должны дать самый важный как бы ответ. Вот ризонинг сделать. Ну и по идее, наверное. Кстати, кстати, по идее, если бы была возможность у человека доплатить денег, например, и чтобы она еще больше дообучилась на твоих данных, вот это мне было бы, мне бы лично это было бы интересно, да? То есть если бы она чуть больше бы обучилась, потратила бы больше времени, потратила бы на это чуть больше вот этого резонинга такого, сложила, разработала какую-то там архитектуру или как-то данные переупаковала и понимала, в какие моменты куда обращаться. Хотя на это, конечно, потребуется время. И здесь следующая история, которая есть, это, э. Здесь мы сейчас вернемся, кстати, к Гуглу, да? И по поводу того, как он и где, и что раскатывает, и то, что сейчас происходит с Великобританией, это как очень показательный пример большой на мир. Я думаю, что это везде сейчас история будет, будет делаться, да? Есть такое понятие opt out Гу-- Гугла ЭИ, Google ЭИ, да?
И до этого я хочу как раз таки сказать по поводу понимания, э, вот этих осл-- там, вот самого понятия исследования, да, человека. Тут, значит, Antropic говорит, что они сделали самое большое, вообще самое большое исследование поведения людей. И якобы проанализи-- ну не якобы, а проанализи-проанализировали. Ах, целых, замечу, опросили! То есть людям задали. Они базово говорили, что там четыре сек-секции вопросов, да? Ах, целых восемьдесят тысяч человек. И мне, Лена, вспоминается, да, что мы примерно в рамках полугода опрашивали полмиллиона человек и опрашивали их в месяц. Ну, в месяц у нас сто тысяч, больше ста тысяч было регистраций, ну и там приближенно шестьдесят, семьдесят, восемьдесят тысяч анкет мы делали уникальных. Плюс мы, понятно, что опрашивали еще дополнительный трафик текущий, который есть, который люди, которые обучаются, там сотни тысяч человек, и мы их опрашивали по пятидесяти, там, пяти, шестидесяти вопросам достаточно в разных срезах. А плюс люди, которые учились, опрашивали еще по целому набору вопросов, желая у них получить настоящую информацию, как люди пользуются системой. И здесь у меня возникает вопрос: у людей, у которых находятся десятки миллионов пользователей. Ну, у Antropic хорошо, у них не семьсот миллионов пользователей, но все же у них сотни миллионов пользователей, на самом деле не десятки. Они бы могли десятки миллионов человек опро-опросить достаточно детально, и люди с удовольствием бы им ответили, потому что есть миллионы людей, ярых пользователей Antropic, так же как ярых пользователей Gemini, так же как ярых пользователей чата GPT и X AI уже есть миллион, миллионы пользователей. Grok, да? Grok. Я уже не говорю, я уже не говорю, там, про китайские системы. И эти системы могли бы уже выставлять огромные исследования широкого диапазона. И здесь возникает момент или они это не умеют делать, ну, просто вот у них нет такой продуктовой задачи исследовательской, хотя они здесь этим хорохорятся. Я сейчас расскажу, что они сделали за исследование. В целом, там есть неко-- несколько интересных цифр, там есть несколько интересных цифр. А, или они, наоборот, не хотят опрашивать людей, потому что им придется, опросив, там, например, пять миллионов человек, показать какую-то проблему, с которой сталкиваются люди, и показать ее наружу. Потому что это всегда вопрос. То есть, есть же компании, которые мы думаем, вот, значит, эта компания, почему она у меня не спросит какое-то. Она не спрашивает некоторые вопросы, потому что она их знать не хочет. То есть они не хотят сталкиваться с тем, что придется эту информацию открыть. То есть эта информация появится. Так же, как огромное са-- количество са-- порталов, которые данные собирают. Там, Booking, например, да, по отелям собирают. Они же не все вопросы спрашивают. Есть вопросы. Booking, кстати. Booking... Так все же я назад могу свои числа выбрать. Booking максимальное количество вопросов задает разного типа. И они пытаются, пытаются докопаться, да, до ответа, но они потом пользователю не показывают, кстати. Они докапываются, но мы потом видим агрегированную шкалу. То есть мы видим общий балл и видим развертку, там, семь, пять, десять параметров. И дальше все остальные вещи надо искать через отзывы. Ну, сейчас у нас есть чат GPT, который может просканировать две тысячи отзывов отеля и все же найти там разные моменты, хотя делают это очень специфическим образом, но все же может. Но они нам не показывают детали. Они вот, это важно. Airbnb, например, вообще, по сути, не показывает сильно детали. А почему не показывает? Ну, потому что если они начнут показывать все детали, то у-- их кли-их клиенты скажут: "Слушайте, мы не хотим, чтобы такие вещи выкладывались. Мы не хотели бы". Вот это, это всегда вопрос вот этого-- грани, да? Amazon. Тань, правильно? Amazon мы с тобой посмотрим.
Там есть отзыв такой, рейтинг у товара, три-четыре каких-то ответа и-
Не, ну почему?
До конца информации нет.
Ты же можешь подробно все отзывы прочитать, если уж тебе прям.
Ну ты должен читать их. Но, Тань, смотри, в современном мире информация структурирована-
Ну так надо просто сразу нажать на одну звездочку и посмотреть. Я знаешь, как делаю?
Я так делаю.
Я смотрю одну звездочку и пять. И у меня-
Я тоже так делаю.
Примерно складывается впечатление. А еще круто фотки реально посмотреть.
Я тоже так делаю.
Которые люди сделали.
Но ты когда едешь в отель, е-- ты, например, едешь в отель, и есть достаточно стандартная история. Например, тишина. Мы знаем, что в Booking нету, нету, например, понятия тишины. Но вообще тишина — это очень обсуждаемая история. Насколько в номере тихо. И у тишины есть много параметров разных. Во-первых, какая сторона тише не тише у отеля, там какой этаж не этаж. Есть еще улица. Вот я сейчас нахожусь в Каире, да, в Каире, и мне дали такой типа модный номер, но он выходит на Нил. Из-за того, что он выходит на Нил, я в целом об этом, ChatGPT меня об этом предупреждал. Все номера, выходящие на Нил, шум, музыка с лодок, там с шумной улицы и все. Часто лучше иметь вид хуже, но у тебя не будет шума. Да, вот и эта история, она определена, она известна во многих отелях, во многих городах. Мало того, сегодня современный искусственный интеллект ее подтягивает, но мы не видим этого параметра, мы не видим этого параметра. Потому что если будет параметр, ты отель поставишь окей, а дальше все начнут этот шум ставить, автоматически кликать, да? Потому что сейчас мы его видим в отзывах. Но люди, люди забывают. Не все люди пишут супер развернутый отзыв, когда тебе дают структурированные ответы, нормализованные, да? Вот по структуре идут тебе и правильно дают. Booking, кстати, круто, достаточно нормализованную информацию собирает. То если они выведут этот параметр, у тебя так будет.
У тебя в отеле, например, будет девять, а тишина будет один.
Понимаешь, люди пишут отзывы, когда обычно что-то очень плохое случилось, а когда все было классно, типа даже лень проставлять эти звездочки.
Смотри, Тань, у отелей все же, например, у Booking достаточно, Booking известен сильной системой отзывов. И если у них в отеле стоит в основных, в основных городах, да, существуют некоторые города проблемные. Если стоит отель девять точка ноль, и у него сто плюс отзывов, то это реальный рейтинг. И люди все же ставят. Люди все же делают рейтинги и рейтинги работающие. История в Booking. Есть система, где ты права, да? Мне тут товарищ вчера рассказывал, что, например, в Индии, в ряде мест, там, рейтинг в Google Maps у ресторана ни о чем не говорит, потому что они научились это накручивать, например, научились накручивать. И вот вопрос всегда. Например, Яндекс, отзывы у Яндекса в местах в Москве достаточно рабочие были с точки зрения ресторана.
В Booking тоже. Знаешь, Саша, вот я, например, и мои знакомые, наши с тобой общие, попали на Гавайях на Новый год, остались без крыши над головой, потому что Booking дал, забронировал. Но.
Бывает.
И у меня такое было тоже ночью в Риме. То есть я вот зареклась пользоваться этой системой.
Всегда бывает история. Смотри, всегда бывает история. И здесь ChatGPT, кстати, делает ошибки, потому что, например, я когда выбирал отель, у меня сейчас очень много отелей в моей поездке, и когда у тебя среди двух тысяч отзывов находит два шума, два отзыва шума, и он на них фокусирует твое внимание. И потом у меня в какой-то момент я говорю: "Слушай, а сколько было отзывов?" Он типа говорит: "Два". И ты такой: "Мне эта информация не интересует". Потому что когда у тебя с тысячи отзывов два шума, у тебя эта информация. Но смотрите, мы не про это, мы все же там не вопрос качества работы, не работы отзывов, системы всего. Сейчас все к тому, что, а надо ли выводить эту информацию, надо ее опрашивать. Возвращаясь к антропиковскому исследованию, вопрос стоит в том, эти системы сейчас не собирают многие данные. Из-за чего? Из-за того, что они, эээ, не мо-- не, ну, как это, не, не умеют, там, их менеджеры не хотят делать эти исследования или из-за того, что они не заинтересованы в том, чтобы эти данные собирать и выводить. Я бы, конечно, поставил бы большой момент здесь, потому что им, они сейчас не могут врать. Ну, то есть это не компании, которые могут себе ложно сообщить данные, их вызовут в Конгресс, попросят у них, попросят у них этот отчет, там, и все. В Конгрессе в США их просто поломают на лопатки. Тут недавно увидел, как один конгрессмен в США взял стакан Старбакса самого последнего напитка, самого популярного. Ну, все знают, да, наверное, рил-- рилсы и мемы.
Раньше, значит, кофе - это кофе, а сейчас
Значит, кофе - это кофе. А сейчас модная тема, и у тебя там, тебе надо сказать шестнадцать слов для того, чтобы заказать что-то в Старбаксе. И он вот показывает стакан в Старбаксе. Ну и он, у него, у этого, там есть известный достаточно клипмен, не помню его фамилию, но я его знаю визуально. У него так руки, уже руки трясутся, все. Он, значит, стоит с этим стаканом и читает внутри ингредиенты, значит, этого карамелизино-- карамелизированного латте, там, со вкусом ванили. Там ту-ту-ту-ту-ту. И он, и он говорит, что это, там, восемьдесят пять процентов дневной нормы сахара. И вот, ну, на эту тему он читал и говорил. Поэтому, поверьте, такие исследования их взорвут. Но что интересно в этом, в этой теме? В этой теме есть такая история, когда показывают у людей такое понятие пар свет-свет, тень, да? Ну, из серии положительно-отрицательно. И вот, например, люди, люди в объединении показали, что э-- пятьдесят процентов экономия времени vs восемнадцать процентов ложная продуктивность. Интересные такие вещи есть, да? Когда некоторые-- кто-то говорит, например, что мне, там, система экономит время. А есть восемнадцать процентов людей, которые при этом, при, в этой, в этой-- пятьдесят процентов против восемнадцати, да, которые в этой паре говорят о том, что на самом деле вроде как бы ты время экономишь, но у тебя есть ложная продуктивность.
Это личная оценка, да, Саш, получается, тех людей, которые отвечали на вопросы?
Ну, люди, люди заполняли, да, люди заполняли-
Ну вот, значит, там еще выше показатель.
Достаточно серьезный, серьезный отчет. Но смотри, смотрите здесь, на самом деле, о чем они говорят, и я прочитал достаточно неплохо это исследование, ну, изучил его, да, там очень много данных. Они все же говорят о том, что они смогли неплохо взвесить эти баллы и неплохо собрать и формализовать. Я, кстати, неплохо разбираюсь в исследовании в больших этих опросах, да? И в том, где выводы работают, а где нет. Потому что есть некоторые ответы на вопрос, которые на самом деле являются ложно достоверными, да? И они никакого, никакого решения там не принимают. Это я помню. Помнишь, Эльнар, у нас был такой вопрос: компьютер у вас в семье общий на семью или свой личный? И у людей, например, если был компьютер свой, свой личный на семью, то вероятность покупки обучения и вообще вероятность их обучения онлайн сильно увеличивалась. Ну, прямо взлетала, там, больше, чем в два раза. И это была точная достоверность. То есть если люди так отвечали, они на этот вопрос достаточно реально говорили. И все же у огромного количества людей до сих пор в семье общий компьютер один, именно как компьютер. Я-- потому что все же обучение онлайн, онлайн-обучение, оно требовало часто, ну, по крайней мере, программированию и техническим вещам, оно, конечно, требует компьютер. Или есть такой показа-- пара такая: эмоциональная поддержка шестнадцать процентов против эмоциональной зависимости двенадцать процентов.
Очень интересная пара, мне кажется.
Реально очень интересные все показатели.
Да, очень интересные. То есть с одной, с од-- да, с одной стороны, у тебя есть-- поэтому я говорю, исследование в целом неплохое с точки зрения его качества выработки, да? Мы сейчас поговорим. Antropic еще выложил качест-- оценку AGI. Это вообще очень круто. А, не Antropic. Google, Google, Google. И это очень крутая тема. Очень, да? Они, мне кажется, сделали невероятную тему. Но вот здесь тоже все же они молодцы, там, с точки зрения выводов. Но опять же, меня восемьдесят, восемьдесят процентов, ой, восемьдесят тысяч, восемьдесят тысяч человек смущает. Мало того, кстати, они эти восемьдесят тысяч человек изучили по ста, сейчас вам скажу, сто пятьдесят девять стран и семьдесят языков. И когда я вижу такую разброс, я всегда смеюсь с него, да? Это мне напоминает вот эти исследования, статистика, когда, значит, выкладывали там в России или Беларуси, да или в Штатах везде выкладывают. Мы опросили, значит, людей, и эти люди высказались по поводу, там, войны Трампа, например. Ну, что-нибудь независимое скажу для русского языка. И там, и, значит, я в кон-- я сразу же листаю, и там написано тысяча семьсот пятьдесят человек. Я такой: "Ну, ребят, ну, ну, как бы...". Потому что если вы восемьдесят тысяч поделите на сто пятьдесят девять и раздель-- и вы понимаете, да, число. То есть это меньше тысячи человек в стране, это ни о чем. То есть в современном мире вы могли нор-- мало того, это все же выборка людей, которые сидят в системе и еще используют, и еще эту систему используют, да? И это исследование очень специфическое. Вот AGI сегодня Google то, что описал, они сделали более корректно. Еще пары скажу. Или Нара дополнит здесь. Улучшение решений двадцать два процента vs надежность тридцать семь процентов. И кстати, здесь это единственная пара, где минус сильнее, чем, чем плюс. То есть у тебя то, что система тебе улучшает решение и надежность. То есть все же люди до сих пор по поводу надежности говорят, что что-то ненадежное, ненадежная история. Значит, экономическое усиление двадцать восемь процентов vs вытесление, вытеснение с рынка труда восемнадцать процентов. Ну и есть еще одна пара. Одна из основная такая - противоречие. Это, по сути, это противоречие. Тридцать три процента, что люди обучаются, и то, что семнадцать процентов - когнитивная атрофия.
Кстати, по поводу здесь, мне кажется, что когнитивная атрофия гораздо выше, чем обучение.
Да, Саш, сто процентов.
Я думаю, я и, я бы лично бы сказал десять-девяносто, да? Потому что мне кажется, что в стра-- если чем меньше развитое обучение, чем меньше доступ к обучению, чем меньш-менее развито обучение, чем меньше вкладывается денег в учителей и в доступ к учителям, тем больше будет когнитивная атрофия, да? Кто-то со мной, может быть, поспорит и скажет: "Да нет, в развивающихся странах это будет усиленно". Но все же есть такая же история, что говорят, что современные системы искусственного интеллекта, они помогают обучению в странах с маленькими деньгами, с отсутствием доступа к системам обучения, с плохими преподавателями. И, по сути, чел-- люди учатся внутри в этих системах, но они привыкают бесконечно их использовать. И все же при этом у меня есть другая прямая модель. Да, вот моя дочка учится, ну, у меня там трое из четверых детей учатся в школах, но старшая дочка - это такой более показательный все же пример. Она учится в десятом кла-- Э, в десятом классе. Иии, а, им запрещено, там, тотально. То есть она вообще не подходит к чату GPT иии не открывает его и старается его не открывать ни при каких условиях. Они, кстати, могут открывать его, они могут открывать чат GPT, но у них есть прямо ограничения, что они могут использовать, что они могут делать. Их приучают не использовать. Ну, потому что ты-- э, мне, например, уже сейчас, вот если бы я сейчас пошел бы куда-то учиться, у меня бы, мне кажется, была большая проблема. Э, я не знаю-
Ну ты знаешь, что это хорошо, когда накладывается уже чат GPT на какую-то базу. Мы же все-таки росли-
Да, да.
В классическом образовании, у нас уже выстроены какие-то структуры в голове, а это получается, у людей даже нет возможности эти структуры сформировать, сразу за них кто-то думает.
Да. И одно дело ты, мы в оффлайне, я накладываю чат GPT, не знаю, я учусь фортепиано, и я использую чат GPT дальше, чтобы узнать, не знаю, про композиторов, музыку-
Да, да.
Теорию музыки и так далее.
Дополнительные источники.
Или я там работаю в саду, сажу, сажу растения, и я использую дополнительно. Или я рисую-
Но он не играет за тебя, не сажает за тебя. То есть-
Да, да, да.
За коров то нет
.
Я рисую, да. А вот, а вот типа, а вот типа рисовать. Или, знаю, там у нас училось больше десяти тысяч детей. Я своих детей никогда не хотел отправлять на обучение, хотя у меня там как-то дочка попала там на-- но это скорее я просто по приколу ее записал и не считаю это на самом деле полезным образованием, когда ты идешь, и ты начинаешь, например, рисовать, рисовать с помощью компьютера или рисовать с помощью, а, промптов, да, промптов, то это, ну, другая тема. И вот я, например, много очень рисую, и я узнаю там про краски, про опять же кучу всякой теории всего остального. Я использую чат GPT, он мне сильно помогает. Но, но при базовой, если, например, я буду работать над акцентом и буду работать, использовать чат GPT, ну, как бы, ну, опять же, наверное, все же над акцентом ты будешь, будешь говорить, да. А просто над языком или там буду учить математику, наверное. Вот это будет большой вопрос сейчас в современной теме. И или буду готовиться к экзамену по правам и буду учить чат GPT. Вот это будет большой вопрос. Вот, а, про Anthropic, Ильнар, про это исследование что скажешь?
Исследование классное. Ааа, оно все равно вызывает у меня некоторое отторжение, когда я его читаю. Знаешь, из той серии: вот люди дали такой ответ, да? И здесь надо вот под звездочкой держать то, что ты сказал, всего лишь восемьдесят тысяч человек. Ты не знаешь, какие это люди, но всегда себя останавливаешь, что, ну, какие-то люди дали такие ответы. Я не, не всегда с ними согласен. Вот как ты говоришь, там, про атрофию когнитивные и прочие штуки. У меня тоже другое ощущение. Но как бы в целом, вот большое количество людей, относительно большое количество людей дают такие ответы. И посмотреть все равно интересно. По поводу обучения я бы здесь что еще хотел скинуть. Во-первых, с другой стороны, да, вот смотрите, когда я получал права, когда вот мы в школе ходили, там, на автодело и прочее, тогда всегда считалось, что сначала надо научиться ездить на механике, а вот на механике научился, потом на автомат пересаживаешься. И предполагалось, что вот когда ты ездишь на механике, у тебя там, собственно, понимание автомобиля, прочие вещи гораздо глубже ты начинаешь это понимать. Но при этом как бы, вот если взять последние, я не знаю, пять, десять, пятнадцать лет, испытывают ли люди, которые сразу на автомате начали ездить, какие-то проблемы? Ну, очевидно, нет, да? Потому что механика сейчас никому не нужна. И начинать с механики, ну, только те, кто там, не знаю, автогонками занимается, по бездорожью ездит или еще что-то такое. То есть только специализированная часть. И здесь может оказаться так, что вот обучение с ИИ и обучение без ИИ - это тоже может быть чем-то похожим. Через, я не знаю, там, десять, пятнадцать лет мы будем смотреть как на аборигенов людей, которые как вот сейчас начинают учиться с механики, чтобы потом вот лучше понимать автомобиль. Но, с другой стороны, у тех же Anthropic было классное исследование. Ссылку тоже можно будет предложить по поводу того, а как-
-предложить по поводу того, а как, эээ, использование ИИ влияет на джунов. Ааа, они провели очень прикольный эксперимент. То есть, ну, н-н-на начинающих специалистов. Они собрали некоторое количество программистов начинающих, ааа, дали им задание поработать вот с какой-то там библиотекой, да, ну, чтобы с какой-то технологией, будем так говорить. Ааа, убедились, что они в этой технологии не разбираются и дали им задание, что вот, используя эту технологию, нужно выполнить вот такие-то задания. Разбили их на группы. Одна группа хардкорная, ээ, ничего не дали. Можно пользоваться по старинке Гуглом, можно читать документации, разбираться, попробовать решить эту задачу, там, самостоятельно, по старинке, как это происходило, я не знаю, там, пять лет назад. Другой группе, соответственно, дали пользоваться, ээ, ИИ как консультантом. То есть к нему можно было обращаться с вопросами, если что-то непонятно, еще что-то такое. И еще группа, которой сказали, что, ну, как хотите, так и используйте. Можете хоть чтобы он там за вас все написал, условно говоря. Но всех предупредили, что в конце будет небольшой тест как раз по этой технологии. То есть помимо того, что они выполнили задачу, после этого их еще и через опросник проверили, насколько они, ну, что-то хотя бы усвоили. Вот о-отвечать на вопросы опросника можно было только самостоятельно. И тут уже вопрос возникает: а что в голове у-
Осталось
...людей осело? Ну и тут как бы, да, абсолютно очевидный вывод: у тех, кто, ээ, не самостоятельно делал, а, соответственно, просто делегировал это, ээ, Claude коду, да, потому что антропоики проводили, они Claude пользовались, ничего в голове практически не осталось.
Да.
Про эту технологию они ничего не узнали. Ааа, даже несмотря на то, что задачу они смогли решить. Ээ, те, кто соответственно, делают все самостоятельно, потратили больше времени, потратили больше усилий. Ааа, не все, по-моему, я сейчас детали не помню, но не все, по моему, даже з-смогли задачу решить. Но при этом опросник они прошли гораздо лучше, потому что в голове эта вся история осела. Также хорошо себя проявили те, кто использовал Claude как консультанта. Кто не просил готовых ответов, а кто как бы учился вместе с ним, разбирался в деталях, пытался понять и дальше потом, соответственно, либо свой код скидывал на проверку, либо там еще как-то. Ну, то есть больше, ээ, внутренних вложений в эту историю было. И здесь как бы, с одной стороны, абсолютно очевидные результаты, да? С другой стороны, как раз вот к истории с атрофией когнитивных способностей. Если вместо того, чтобы разбираться, делать самостоятельно, мы начинаем какие-то вещи делегировать прям полностью, то да, происходит атрофия когнитивных способностей в этом направлении. Уже не хочется делать самостоятельно. Уже ты каждый раз думаешь: "А, ну вот сейчас скину". Хотя это очень похожая задачка, ты ее опять начинаешь скидывать. И как бы с этой истории слезть обратно бывает достаточно тяжело.
И вот тут как бы абсолютно явный эффект.
Мне кажется, чем больше будет улучшаться все эти и агенты новые появляться, тем хуже это будет становиться. Сейчас еще пока эти инструменты не идеальны, а вот когда они станут идеальные, тогда все пропало.
Да, здесь вопрос про то, что, ну, вот эта история все же, что одно дело, когда мы рационально используем искусственный интеллект и когда у тебя есть база, есть понимание. Вот как Таня сказала, что ты накладываешь на базу. Просто вопрос, что люди понимают под базой. А другое дело, когда людям это, ну, как бы человек не понимает эту основу, да? И здесь или его надо ограничить в школе, да? Его надо так же, как были всегда люди, которые списывали или, там, прогуливали, а были, кто не списывал, не прогуливал, неважно, там, его ограничивают, не ограничивают. Просто он сам такой внутри. Да? Человек как человек. Или у него так в семье ему там говорят, или еще что-то и так далее. Здесь вопрос этих правил разных. Я как раз таки просто читал, вот это была прямо статья огромная, в которой говорилось, как плюс очень сильно наличие искусственного интеллекта, увеличение образования как доступа к образованию в огромном количестве стран. А другой момент получается, Эльнар, то, что ты сейчас рассказал с точки зрения написания кода, когда вроде как задачу решают, а на самом деле внутри не понимают огромное количество деталей. И потом что с этим будет происходить? Это здание будет стоять на самом деле через двадцать лет или стоять не будет, оно упадет, потому что там не решили вопрос внутри. Вот эта, эта история, да, ну, здание — это просто понятный пример. Да? Понятно, что там есть огромное количество других правил, но все же это понятный пример. Да? Или как с точки зрения медицины, действительно ли там заложили и учли какой-то вот этот тонкий нюанс и тонкий компонент? Действительно ли его учли? Действительно ли его поняли? Да? Действительно ли это ограничили? Мало того, в медицине ты сразу же понимаешь, что раз у тебя эта система, которая все же сможет галлюцинировать, то есть она не стопроцентная, то текущий искусственный интеллект для этих задач в целом не подходит. Базово не подходит. Он, он дополняет, он дает дополнительные возможности, он усиливает человека, но он не подходит как конечное, как конечное решение. Потому что в конечном решении может не произойти, как вот сейчас выложили видео небольшое. Я н-надеюсь, мы его найдем и покажем. В ресторане в Калифорнии, ээ, робот был, который там ездил, что-то делал. Этот робот взбесился и начал танцевать бесконечно, просто дергаться. И там, значит, его сотрудники пытались выключить и утихомирить, значит. Ну и люди это все снимали, да? Он там, значит, руками вот так вот двигал бесконечно, да?
И, иии делал огромное количество действий разных. Ну и здесь, и здесь момент, да, что может сделать вот эта машина. И хорошо, что там вроде как бы никого не повредило. Но вообще-то это опасная история, да? Когда ты даже так можешь двигать руками, это уже все, это уже аварии, это уже, там, разбитое, разбитое что-то. И люди могут повредиться однозначно и иметь большую достаточно проблему. У нас сегодня еще есть две, две невероятных темы, которые надо прямо услышать и рассмотреть. И к теме HR мы сейчас вернемся. История первая, значит. В Великобритании начали обсуждать тему для того, чтобы сделать такое понятие, как opt out от AI Google. В чем основная конструкция? Ну, они говорят, что Google доминирует в поиске. Ну, что очевидно, там, в Великобритании больше девяноста процентов. И тема какая? Они считают, что, ааа, сайт имеет право отказаться от AI индекса Google, при этом остаться в поиске. Это очень интересная тема. Да, как понять вообще, что такое AI индекс и как выдаются разные summary, и как это все происходит. И тема сама по себе, ааа, она вроде такая как бы непривлекательная, и-- но на самом деле она нереально важная. То есть это затронут вообще новый контекст происходящего, что будет дальше происходить. Есть крайние темы. Например, в Нью-Йорке одна из, м, один из-- одна из политиков вынесла на рассмотрение акт о том, чтобы запретить вообще выдачу ответов у модели в определенных темах, например, в теме медицины или в теме психологии. Но ладно, в медицине и психологии там есть тема, там есть тема science и инженерия. Вот и поэтому очень такой, ну, такой. Это как интересно? Выдачу ответов, что это значит? Ну, или юридических ответов. Это значит, что вы не то, что получаете ответы, вам там пятьсот дисклеймеров пишут, ограничений, да, по поводу того, где вы не можете это использовать. Вам ответ не дает система. То есть вы у нее спрашиваете, например, какой-нибудь вопрос, который связан с медицинским, а вам система говорит: "А я вам вообще этот вопрос не дам". Но мне кажется, что это такое вообще просто жесткие, жесткий бред и трэш, да? Это как идти против мира вообще всего. Потому что очевидно, очевидно же, очевидно же, будут модели просто в других странах, которые будут на эти вопросы отвечать, они уже на них отвечают. И это просто потеря гонки. Никогда в жизни это не согласуют, там, на уровне правительства, но это такая грань. А есть уже реальная история, да? Это вот тема, которая с этим opt-out у британского правительства, и они просят, кстати, там ввести у них прямо четыре блока мер разных. И по поводу того, как там и как ранжируются, как выдается, как ранжируется, какой контент вообще туда берется в целом с точки зрения выдачи, ааа, потом как экраны бьются различные и как данные вообще передаются внутри, да? И там одна из тем, которую они, во-первых, там стояла в запросе, то, что по умолчанию, ну, они даже это не обсуждают, что там при отказе от Гугла данная исто-история должна автоматически трансфериться в другую систему. Это, кстати, прикольный закон, да, что все системы должны поддерживать трансфер данных между собой. То есть, условно, если ты работал в Google поиске, у тебя есть история поиска и при переходе на другой браузер Google обязан передать всю твою историю в другую систему. И на-- это, кстати, тема очень, очень классная, да? То есть, если ты работал в одной системе, ты имеешь возможность легко между этими системами видоизменяться. Вот.
Ильнар, у тебя есть в этой части что добавить вот по этой британской истории?
Интересно, будем наблюдать. То есть исключение сайта из AI индекса - это, видимо, связано с тем, что вы-- AI Гуглу, по крайней мере, не мог использовать данные с этого сайта. Вот. Но, как бы, скорее всего, Google приведет к тому, что будет ранжировать выше тех, о ком он больше знает. Вот. Иии-
Да, но они как раз таки сказали, что вы должны не-не-не. Вы должны, значит, это нормально все учесть, и такого не должно быть. Да? То есть, вот. Ну, есть же тема, что Европа очень сильно просит раскрыть им бесконечно алгоритмы. Да, там она просит мессенджер раскрыть, там, поиски, все остальное. Ну и тут бесконечная борьба, да, вот эта американских систем с Европой. Такой как показатель некоторый вот запросов таких, где они куча деталей просто. Они говорят: "Да слушайте, вы просто хотите влезть в наши протоколы и, ээ, вред нанести людям, значит, и больше за ними следить". А эти, наоборот, говорят: "Вы следите". Ну и короче, вот такая, это знаешь, как мне хотелось сказать: "А вы не хотите как регулятор убрать вот эту историю, всплывающую с помощью кук? Значит, сделать так, наконец-таки, чтобы у меня это не всплывало вообще нигде". Вот. И я не знаю, какую-нибудь одну галочку кликаю, и меня больше ни один сайт в мире не спрашивает про куки. Вообще просто ни-
Спрашивает про cookies. Вообще просто не спрашивают. Я не знаю, есть такая галочка, может быть, какой-то, ну, наверное, может, какие-то браузеры есть, да, есть, где есть такая галочка.
И вот я надеюсь, скоро появится такой закон, да, где у меня не будет, мне не надо будет вот это allow cookies делать, потому что у меня открывается окно, сверху открывается, я кликаю, трачу время, и, ну, это просто невероятный ужас. И здесь поддерживаю Илона Маска. Вот этот просто, э, п-м. Важная тема по поводу, э, которую, которую мы сегодня затронем с вами и, а, прежде, кстати, чем мы перейдем все же к этой теме по AGI, а ее, ее надо сегодня рассмотреть однозначно. Быстро я все же ее озвучивал у нас в предновостях. Быстро скажу, что, а, OpenAI выложила интересную тему. Они сказали, что каждый день, а, это официальная, кстати, официальная полностью заметка, каждый день почти три миллиона сообщений в день с вопросами про заработную плату. И, а, что-- чем эта тема сейчас интересна, сейчас расскажу. Вначале выглядит она такая, ну, очевидно, спрашивают про заработную плату, про бонусы, про их формирование, про детали. Но, но OpenAI говорит о том, что они сейчас получают, по сути, возможность, и они разрабатывают у себя свой индекс, и они вводят как бы workbench такой, да, который новый бенчмарк для задач рынка труда и полезный работникам. И, по сути, они говорят, что ChatGPT пять точка четыре, они сравнили ее с данными две тысячи двадцать четвертого года. А, с, есть система, которая показывает там всякие средние зарплаты и все остальное, и система выдает очень корректные, корректные числа. Это, кстати, тема очень прикольная, мне кажется, для всего мира с точки зрения вакансий, резюме, поиска, поиска работы и вообще увольнения людей и найма людей. Я напомню, помнишь, Ильдар, была тема больше года назад обсуждали, что OpenAI запустит свой портал для найма. Они так и не запустили его. Эта тема была, как есть, например, в России, там HeadHunter или там в Америке LinkedIn, есть Indeed и так далее. Да. Но, а, суть в том, что и OpenAI, конечно, явно к этому двигаются, но вот этот бенчмарк, он очень прикольный. То есть если системы искусственного интеллекта смогут круто определять вот эту тему вакансий, резюме, смогут это сделать, смогут достоверно называть заработные платы, какие-то сравнивать параметры. И возм-- это, это невероятно сильное движение в сторону того, чтобы совмещать вакансии, резюме между собой, с одной стороны. С другой стороны, конечно, создает еще больший хаос, да? Потому что, а, с одной стороны, это такой типа плюс, когда ты можешь рассматривать миллион резюме AI для того, чтобы найти себе людей. С другой стороны, это вводит в некоторую рандомность и на самом деле убирает настоящность и живость. Я просто вижу, как сейчас в огромном количестве компаний используется много этих систем и как некачественно они работают, да? Вот и о OpenAI я даже знаю с точки зрения их откликов, как у них работают порталы, как их отвечает их система. Она отвечает очень криво, и их HR на самом деле не автоматизирован.
Знаете, когда там стоит система, которая оказывает сервис людям, по идее, они, они же должны были бы в первую очередь сами со своей стороны оказывать сервис. Это не так у них. Я вижу, Ильдар ты хочешь здесь дополнить.
Я и хочу, и с другой стороны, немножко переживаю, что я сейчас из контекста немножко выведу. Но давайте попробую, раз мне все равно такие мысли постоянно приходят, ассоциации. Был такой сериал "Доктор Кто", по-моему, до сих пор еще идет. Но я вот смотрел его, когда университет заканчивал, там Дэвид Теннант снимается. В общем, BBC, фантастический научный сериал, такой околонаучный, так скажем. И там была одна серия довольно занятная, где он встречается с существом, которое за ним сначала повторяет слова. Ну, то есть я вот что-то говорю, и вслед за мной там через секунду все слова повторяются. В какой-то момент это, собственно, доходит до того, что мы начинаем с этим существом говорить одновременно. А потом это существо начинает раньше меня говорить то, что я хочу сказать. Да, ну, там довольно занятная серия, и в целом ощущения довольно интересные от просмотра этой серии у меня были тогда. Так что мне сейчас это напоминает? Вот люди спрашивают о зарплатах в какой-то отрасли. ChatGPT ищет эту информацию, агрегирует и вот выдает, да, он следует за рынком. В какой-то момент он будет вместе с рынком находиться и показывать абсолютно актуальные данные. А в какой-то момент рынок начнет следовать за тем, что ChatGPT показывает. То есть если он будет говорить, что условно сантехнику за такую-то работу надо просить столько денег, ну, люди начнут просить столько денег, и в какой-то момент мы можем оказаться в ситуации, когда ChatGPT ведет нас и указывает, сколько денег надо просить. Ну, это просто такие ассоциации, которые периодически у меня возникают про "Доктора Кто". Я еще пару серий назад хотел сказать, но все переживал. Думаю, мало есть зрителей, которые знакомы с этим сериалом, тем более с этой серией. А если вдруг знакомы, напишите в комментариях. Будет любопытно, помнит ли кто-нибудь еще это.
Это, эта тема хоро-- на самом деле хорошая очень как дополнение, точно как дополнение к тому, что мы сейчас говорили. И тема, наверное, рынка труда в отдельных каких-то выпусках будем рассматривать, может быть, какой-то спец даже выпуск или в наших выпусках, когда кто-то в этой теме очень сильно продвинется. Но опять же, вот эта история, которую сейчас выложил ChatGPT про запросы людей. Ну, во-первых, это показывает, что три миллиона сообщений в день, на самом деле это не такое большое число. Там на семьсот миллионов пользователей еженедельных, да? В то же время это приличное число. То есть у них, у них, я думаю, что ежедневных пользователей там меньше, наверное, чем четыреста миллионов, скорее всего, да, ну там меньше, чем в два раза, они бы иначе бы это число бы показывали. И все же это число, оно уже, оно уже неплохое. Плюс, я думаю, что огромное количество людей не понимают, что они могут сравнивать, что они могут делать, как они могут делать расчеты и так далее. И еще на что делает ChatGPT упор, что люди имеют возможность как бы посчитать, посчитать, сделать некоторую оценку своих часов. Потому что все же есть работы и страны, где очень тяжело проверить качество, насколько правильно выплатили заработную плату, как она была посчитана, какие были детали, все ли учли и так далее.
То есть сейчас это дает возможность людям более детально проверить. Напишите, кстати, кто этим пользуется, кто делает такие запросы вообще, кто это делает? Значит, перейдем к другой теме. Что, значит, Google, Google DeepMind. Очень супер тема, прямо очень важная тема, потому что все постоянно называют AGI, там, значит, супер интеллект. Про него рассказывают, говорят, что это такое. Это некоторая абстракция, да? Мы знаем, было большое количество людей, которые заявляли, что он там чуть ли не к концу двадцать пятого года появится. Потом говорили, там в двадцать шестом году появится. Кто-то говорит, он будет через десять лет. Тут же кто-то говорит, человек, что он будет через год. А мы все знаем, что все люди, вот эти особенно большие люди, они говорят, чё хотят, значит, когда угодно. Вот пример большой Марка Цукерберга, значит, который компанию переименовал в Meta. Э, для того, чтобы с Facebook, для того, чтобы сделать Metaverse, а сейчас Metaverse полностью закрыл, да? Это, кстати, выложен как самый большой, самый огромный факап мира вообще технологического. И самое большое количество потраченных денег. Там восемьдесят миллиардов потратил. Ну, какие-то суммы, да? Хотя Цукерберг последний раз сказал, что если ему надо будет потратить двести миллиардов долларов в искусственном интеллекте на задачу, которая в итоге будет проигрышная, ничего страшного, да? Э, вот, но все же. Я в них, кстати, не вижу проблемы, что Metaverse не заработал. Действительно, это же вопрос движения рынка и появления разных вещей. Но все же озвучивание AGI, оно примерно в таком же, в таком же узле эзотерики. Так вот, значит, что у них за исследование? Интересно, да? И они, кстати, запустили одновременно хакатон, чтобы сообщество помогло построить нужные эти оценки у себя, да. Такой Kaggle, Kaggle хакатон запустили. Значит, их главная тезис, что сейчас вокруг AGI много разговоров, но мало хороших эмпирических инструментов. Поэтому трудно честно понять, насколько системы реально близки к человеческой общей интеллектуальности, да? Идея простая там: не спрашивать бинарно постоянно у людей это уже AGI или нет. И это то, что они сделали, это не новое определение, там, AGI в одну строку. В этом вся суть, да? А разложить общую интеллектуальность на набор когнитивных способностей, протестировать систему по каждой из них. Кстати, тема в целом интересная, потому что мне когда выкладывают модели и пишут вот эти бенчмарки, это выглядит, ну, реально, ты уже-- я просто, я уже перестал их смотреть. Тут Grok выкладывает, говорит: "Мы самые крутые в чем-то", да? Потом смотришь, что в общей оценке они очень сильно отстают, там, не знаю, от модели, от последней версии, там, Gemini или ChatGPT. И вот эти бенчмарки, они очень специфические, да? А здесь, вот, значит, э, разложить, вот, на набор когнитивных способностей и протестировать систему по каждой из них и сравнить результаты с распределением человеческих результатов. Вот здесь, кстати, интересная вещь, что они говорят по поводу чело-человека. Они сказали: "Хватит сравнивать IQ людей". Я, кстати, всегда вообще поражен, да, по сравнению людей по поводу IQ. Иии мне кажется, что это, ну, вообще жесткий булшитинг. Э, ну все же. Или, например, они сказали: "Не надо сравнивать людей по какому-то региону, там, использования и или сравнивать людей к-каких-то там, где-то, вот, супер обученных или вообще не обученных. И они выявили некоторую среднюю града-градацию людей со вторичным образованием. Это примерно люди, которые закончили школу полностью, там, одиннадцать классов, да? Там, средний-- то есть они начали искать более или менее среднестатистического человека на Земле. И вот с этим среднестатистическим человеком сравниваться, опр- опять убрав IQ какое-либо, да? Потому что задача же все же AGI - это не IQ. Кстати, там один из моментов очень крутых есть. Они сказали, что: "Ребят, если мы AGI даем калькулятор, то мы тогда сравниваем и человека с калькулятором". Это очень круто. То есть, вот, вот это мне кажется, что супер тема, да? Потому что вот это говорить, что это профессор. Подождите. Если вы дали профессору дать ком-- и профессору дать ChatGPT, то все же профессор вместе с ChatGPT он как бы круче ChatGPT профессора или не круче ChatGPT профессора, да? Иии, э, вот это очень, ну, такая хорошая, хорошая пометка, которую они там делали внутри. Значит, э, дальше что они идут. Они, значит, а, а, кстати, они прямо пишут, что фреймворк фокусируется на том, что система может делать, а не то о том, как она делает.
То есть они стараются не привязывать оценку к конкретной архитектуре
оценку конкретной архитектуре модели, что тоже, мне кажется, невероятно важно в современной де-действительности. И они выделили десять когнитивных, э, блоков, да? Они называют их faculties. И из них они пишут, что это базовые восемь строительных блоков и два составных, которые показывают, как несколько способностей работают вместе, да? Ну, я чуть-чуть озвучу так, чтобы запустить эту тему. Мне кажется, что в разных наших, э, выпусках мы будем эту тему поднимать. И, а, потому что эта тема очень интересна, да, и она будет двигаться, и посмотрим, что другие будут делать компании. Но все же. Значит, первое: восприятие — это извлечение, обработка сенсорной информации внутри. Они раскрывают следующее, что туда входит. я-- визуальное восприятие, там яркость, контраст, цвет, глубина, движение, формат. Затем распознавание объектов, да? Ну и там очень много всего идет: подсчет, понимание статистичных динамичных сцен, сегментация слов, насколько п-понимается текст правильно. Дальше аудиовосприятие. Туда же входит, вот в это восприятие. Это громкость, высота тона, различие звуков говорящих, локализация звука, сегментация речи, ритм, понимание речи, распознавание говорящего, понимание аудиосцен. Потом, а, распознавание текста как отдельная модальность для искусственного интеллекта. Различие символов, разбиение на слова, понимание языка и кода. И отдельно отмечены другие модальности вроде, там, нажали, ааа, запах, который есть, какая температура, мультисенсорность и так далее. Но они пока не-не включены в первую версию, там, таксономии. Почему? Потому что, ну, явно эта тема очень специфическая. Наверное, роботы уже там нужны, да? Но оборудование надо и вообще что-то другое надо. Вторая тема — это генерация, это производство выходов, то есть текста, речи, действий. И внутри там есть вообще генерация естественного языка, а, кода, а, речи с ясностью, грамматичностью, выбором слов, эмоциональной выразительностью, да? И, например, внутренне у них-- они да-- они даже отдельно выделяют, а, генерацию мыслей, внутренние мысли и рассуждения, которые помогают, а, принимать решения, да? Но они подчеркивают, что это скорее исполнение выбранного действия, а не про выбор лучшего действия. Дальше. Третья тема — это внимание. Сюда они включают, о, объем, а, туда они включают, э, выборность внимания, а, э, постоянность внимания и, ну и разные другие пара-параметры с точки зрения внимания. И они говорят, что, то есть не просто смотреть на что-то, а уметь держать фокус, игнорировать помехи, переключаться и одновременно замечать важные изменения среды. Вот это невероятно, мне кажется, крутая штука, да? И мы обсуждали буквально в нескольких выпусках назад рассказывали про аудио. Например, что происходит с речью, какие сейчас есть современные модели, которые пытаются в процессе разговора сразу же быстро отвечать. И вот, э, это очень интересная история, которая действительно показывает система AGI не AGI. Э, а, заметили, что чем больше-- я три пункта всего лишь назвал. Когда пункты называешь, ты понимаешь, что сейчас точно не AGI, да? Ну воо-- ну вообще не AGI. И какие-то кто-то фразы пишет, что уже типа есть AGI. Ты такой: "Нууу где?" Дальше обучение. Они включают, а, большое п-- количество разных параметров по поводу обучения. И кстати, мне нравится, что когда ты, значит, про это читаешь, там системам даже тяжело эту лексику, а, очень много таких терминов, которые на русский язык даже тяжело переводить. Они сказано, что для реально адаптивного поведения системе мало учиться только во время, а, при обучении. И, а, или внутри контекста. Желательно уметь учиться и у-- и удерживать новое знание во времени. Вот это очень крутая история, да? То есть не просто обучили где-то модель, не просто ваши данные хранятся о вас, не просто вы сейчас в контексте го-- в контексте, там, вот у вас окно какое-то было старое. Ну, вот в этом, в этом виде здесь идете. А что сейчас в пространстве изменяется? Где-то в другом месте вообще, если что-то, что-то поменялось, да? Что в этот момент времени тебе должны говорить. Вот когда прямо сейчас поменялось, тебе говорят: "Так стоять". Ты там спрашиваешь, знаете, безопасно на улицу выходить? Тебе говорят: "Подождите, мы тут данные, значит, обнаружили уже все. Или, там, судя по тому, что у вас где-то происходит, не работает". Пятый параметр — это память, способность удерживать информацию во времени. И они ее разделяют отдельно, там, семантическая, мировая, эпизодическая, а, м, перспективная. Они отдельно вызывают даже такой по-- отдельно разбирают такое понятие, как, э, на русском забывчивость, да? Забывчивость. И, а, очень много там всего-то она рассматривает внутри. И отдельно интересно, что у них вот эта забывчивость считается важной способностью уметь удалять устаревшее, ошибочное или нерелевантное. То есть когда система вообще, когда она должна забывать некоторые вещи, да? И о-офигительная тема, да? Когда ты миллион-- вот этих миллионы контекстов в окно даешь, и она говорит: "Ребят, вот это, вот это уже не надо, да, вот это уже не надо распознавать. То есть это уже нерелевантно". Или когда ты в одном контекстном окне с системой общаешься, уже в другой разговор перешел, да, и она как бы да-- очень четко понимает, что это надо забыть. Дальше есть reasoning. Большая тема рассуждения, но по reasoning, по reasoning пока более менее понятно, да, что это такое. Дальше у них есть метакогниция такая отдельная. Ну, на русский слово мне на-- метакогниция, оно явно как-то не переводится. Это знание системы о соб-собственных когнитивных процессах и умение их отслеживать и регулировать, да? И там знание своих ограничений, своих обучающих процессов, своих метаданных, метапамяти своей внутри полностью и, например, своих ошибок, своей стратегии обучения и всего остального. То есть понимание системы, как вообще я, сама эта система, работаю, да, взаимодействую. А вот это уже мы идем к системе как оружию, да? Здесь ты понимаешь, значит, вот этот пункт, мне кажется, вот этот слой, он, метакогниция, мне кажется, поэтому даже русского слова такого нету. Ну, метакогниция, мне кажется, современный термин. Он показывает, вот это уже AGI или что-то выше, да? Что-то, вот это что-то выше. Вот это с-- вот эти со-способности, они, конечно, нереальные, да? Потому что там есть, ааа- Как judgments of learning. Принять самому решение касательно обучения и какого обучения, да? Дальше есть отдельный пункт исполнительные функции - это там высший приоритет, способность для целенаправленного поведения, да? И они позволяют там всякие ставить планирование, ставить цели различные, конфликтные ситуации решать и так далее. Следующая есть большая отдельная тема это problem solving - решение задач, и это составная способность. Вот это, кстати, я выделял с самого начала, что есть некоторые составные способности, и она требует понять и представить задачу, вытащить релевантные знания, разбить задачу на всякие цели и так далее, да? И вот здесь решать problem solving. И есть отдельная тема, которая называется социальное познание. И включает в себя всякие, там, договориться, партнерство установить. И отдельно отмечено, что в некоторых контекстах вот это вот договориться и партнерство, они могут нести вред отдельно. Вот, соответственно, ну и у них там они дальше идут, всякие протоколы дают и все остальное. Мы уже не будем, э, здесь выпуск на это расширять. Я и так занял прямо сильно очень эфир этой историей, но она выглядит, мне кажется, что очень крутой. И вот это, вот это я бы назвал, эээ, эссе. Ну, я бы это назвал настоящим, настоящей какой-то проработкой, настоящим исследованием. Это не выглядит парфозным, а, опросником или анкетированием, или чем-то, что является вот этой как бы, эээ, ну, там две тысячи вопросов задали или посмотрели, как-то взвесили по параметрам. Я понимаю, что вот они поэтому сейчас делают хакатон, сейчас какие-то люди будут это делать. Кстати, Open AI там начал свои какие-то параллельные объявлять всякие исследования, штуки, да, может быть, в этой, в этой сфере. Там молодые два парня выступают, рилс рассказывают, хочется его закрыть сразу. Вот. И про них мы даже сегодня рассказывать не будем. А вот Google DeepMind. Всем, мне кажется, кто в этой сфере очень сильно смотрит, всем, кому хочется познать, что такое AGI чуть больше, исследовать чуть больше, мы, конечно, это впереди будем рассказывать. Мне кажется, кстати, надо переходить в название AGI уже чуть больше в плане не для хайпа, а для того, чтобы уделять этому внимание. Потому что, вот мне кажется, это базовое исследование брать даже из него, может быть, какие-то блоки и на их примере показывая было, мне кажется, будет классно даже у нас в наше-- в Tuesday Moon. Так резко в Каире потемнело, да? В нашем, в нашем Tuesday Moon что делать? Это когда кто-то что-то выпустил, сра-- смотреть его по этим взвешенным, по этим вещам. И я надеюсь, сейчас появится очень много автоматических каких-то историй, в которые можно будет загрузить и спросить, а насколько это AGI параметр, насколько он бьется вот по Google DeepMind статистике.
Если такое будет сделано, то невероятный плюс Гуглу, Google DeepMind и всему AI рынку.
Все, что измеряется, все улучшается. Как только это станет бенчмарком, по которому можно будет мериться, все модельки будут набивать очки и, собственно, улучшаться в этом направлении. Мне прям отдельно нравится, что Google вышел с этой задачей на Kaggle. Это значит, что большое количество людей начнут решать этот хакатон. А, помимо всего прочего, это значит, что мы увидим большое количество решений. Да, не все опубликуют свои решения, но, собственно, специалистам точно можно будет зайти, почитать, посмотреть, а как вообще эти задачи решаются, сколько очков они набивают и так далее. Помимо Гугла на Kaggle у NVIDIA тоже вышел большой конкурс, и это тоже отличная история. Это, во-первых, популяризация технологии. Ну, если мы про NVIDIA говорим. А во-вторых, соответственно, опять же, деньги в конкурсы. Энтузиасты точно могут себя попробовать поучаствовать. От Open AI конкурс, о котором ты говоришь, по-моему, там вообще Open AI обещается нанять тех, кто
Нанять, тех, кто лучше всех решит, эти, конкурсы к себе. Тут, конечно, понятно, они могут сказать, что никто не победил, но так или иначе, все равно достаточно интересная штука. То есть если есть специалисты в направлении-
Если вы крутой, если вы крутой, можете там делать, то они это увидят. Они сказали, что мы потом это увидим, да, внутри. Ты, кстати, заметил NVIDIA? Я хочу сказать один комментарий про NVIDIA, что это к слову, их акции, наверное, да? Это не является финансовой рекомендацией. Должен быть такой баннер. Но в целом с точки зрения NVIDIA и NVIDIA. NVIDIA, конечно, нереально крутые. Они сейчас выпустили свою операционную систему для инфраструктуры AI внутри, и они, везде абсолютно сейчас находятся, вплоть до того, что у них огромный совместный проект по выпуску в двадцати восьми городах США вместе с Uber автомобили. То есть вот NVIDIA, и я думаю, что мы их начнем видеть на кон-- на рынке, физиков, да, мы их начнем вот на консьюмерском рынке, то, что вот называется, мы их начнем видеть. И, горизонт очень близок. Они все же, да, они находятся вроде как в полном таком B2B секторе, как бы, вроде как следующий уровень. Но судя по их присутствию, по их, контрактам, по их вообще нахождению везде, да? Они тут Карпатому подарили, там, первый новый компьютер, который сделали вместе с Dell. Круто! Ты не видел, Ильдар, фотку, нет?
Отличный м-м-маркетинговый
шаг.
Да, лично Джейсон Хуанг подписал его. Да, да. Ну, просто они вот очень плотно везде. Ну, это они явно там товарищи, наве-- ну, работали вместе. Там написано, судя по тому, что написано на компьютере, они вместе работали и вместе фотка сделана. Ну и понятно, там, Карпат — это нереально, там, человек в мире AI и из-- с точки зрения имени, и, во всех компаниях., но факт остается фактом, что NVIDIA, конечно, прямо входит. Это, это не видеокарты когда-то, да? Это не что-то связанное с 3D. Это сейчас становится вообще совершенно другой мир, и воз-возможно, мы увидим их на рынке, вот как Tesla сейчас делает свой AI чип и планирует его выпустить к концу двадцать шестого года. Хотя сейчас заклю-заклю-заключили огромный контракт с NVIDIA, там, на их новое оборудование., и вот как мы видим, что компании Илона Маска, они просто везде распространяются. Я думаю, что NVIDIA — это игрок вот похожего, похожего класса. Да, возможно, даже они появятся и в космосе. Так вот, я бы даже предположил бы, судя по тому, где они.
Да, тут, что интересно по поводу видеокарт ты сказал., вот текущая конференция GTC 2026, которая сейчас вот, ну, закончится к моменту, когда выпуск выйдет, а сейчас она вот последний день, по-моему, идет., это одна из первых конференций, когда игровые видеокарты вообще не были представлены, а это долгие годы, ну, вот до последнего хайпа, основное направление, за счет которого NVIDIA занимала рынок, было впереди рынка и так далее. Поэтому они от этой истории все больше и больше, ну, как бы денег больше, понятно, в AI.
Конечно, так это сейчас же очень много производителей, там, памяти, да? Они там память для обычного ком-компов не собираются поставлять, потому что им выгоднее оттуда перенаправлять ее, все, что касается, там, сложного оборудования AI, да? И я думаю, что это пример NVIDIA, наверно, очень сильно то, что сейчас рассказываешь.
Да, и достаточно интересная история, что они открыты к нововведениям. И вот, мы как-то говорили, что они купили Groq, который с Q на конце, который вот мы с Cerebras всегда вместе называем, за двадцать миллиардов и уже на этой выставке представили свои серверные стойки, на которых, идеи из Groq уже были использованы. То есть они вот не только свои технологии развивают, но те, которые им кажутся интересными, покупают на рынке и достаточно быстро в свои продукты добавляют. Это позволит, ускорить inference, ну, ускорить работу моделей на оборудовании NVIDIA. То есть еще быстрее будут работать.
Всем большое спасибо. Увидимся ровно через неделю.