Пока искусственный интеллект просто помогает человеку писать код. Это ужеее, м, крутой рынок, большое развитие. Но когда искусственный интеллект начинает помогать исследовать, проектировать, тестировать, улучшать следующую модель, возникает петля ускорения. И именно эта петля, если это можно так назвать, может резко сократить время до общего искусственного интеллекта. И сегодня мы с вами посмотрим в самое сердце Кремниевой долины и в то, что происходит с AGI. То, что является невероятной фазой искусственного интеллекта, которую многие люди ждут, многие люди очень серьезно боятся, а многие люди считают, что это никогда в жизни не произойдет.
Буквально недавно прошла очень интересная дискуссия, и на ней была главный редактор The Economist Зенни Минтон Бедэс. И, а, мне кажется, она построила очень интересную дис-- дискуссию с двумя невероятными людьми, которые присутствовали на этой встрече. И на эст-- этой встрече был глава Anthropic Дарио Амодей и , а, глава и сооснователь Google DeepMind. Это подразделение, которое занимается искусственным интеллектом в Гугле. Демисс Хассабис. Очень известные люди. И важно, кстати, понимать, что все же это не просто как какой-то прикол, там, Гугла. И вот есть глава Гугла, который выше всего происходящего. Все же Демисс Хассабис - это невероятно известная личность в искусственном интеллекте. И вот эта редактор, она не просто задавала какие-то общие вопросы, когда проходит какая-то дискуссия, как обычно сейчас происходит на рынке. Если вот мы откроем, э, YouTube и начнем его смотреть и слушать. Интервью разные. Она постоянно давила на реальные противоречия, которые есть на рынке. Она все время говорила про сроки, которые люди называют некорректно, про деньги и стоимость всего происходящего. Она все время говорила про рабочие места, она говорила про геополитику. Она говорила про-- большой был блок по поводу, который касается экспорта чипов, а, рисков, которые связаны с тем, что модели могут вас обмануть и нас обмануть. А, доверие в целом людей, общества и роли государства в этом. Мне кажется, что это невероятно важная беседа, и эта беседа проходила в Давосе, и я хочу с вами-- и дальше было продолжение этого предыдущего разговора, э, в Париже, да. Точнее, это была, эта сессия, да, была продолжением их предыдущего разговора. И, э, в этой как раз таки сессии, которая была в Париже как продолжение этого разговора, А-- Амодей, Дарио Амодей сказал, что AGI - это общий искусственный интеллект. Э, то, что считается общим искусственным интеллектом. Мы должны с вами понять, что это некоторое понятие, очень абстрактное.
Никто до конца не понимает, что это такое, но, по сути, что считается, что это система, которая способна выполнять широкий круг интеллектуальных задач на уровне человека или выше, да. И, а не просто хорошо отвечать, там, в чате и даже не просто что-то создавать и программировать. Хотя я вот вспоминаю время, когда появилась первая версия, там, чата GPT, и Anthropic начал, появился, да, и Gemini появилась. И все же про AGI когда тогда говорили, как будто пропускали слой, который есть сейчас. Слой создания, а, систем с помощью искусственного интеллекта, да. До сих пор используется слово "агент", и я его не очень люблю. Вы знаете. Но оно все же используется. Вот раньше AGI - это было просто в-- невероятно везде повсеместно. Давайте разберемся просто на примере, вот, двух этих людей, которые реально являются, ну, серьезными лидерами мнений. Опять же, моя будет оговорка, что я вижу, как эти люди часто ошибаются. Я понимаю, что это очень относительная история - ссылаться на бесконечно этих людей.
Поэтому я всем все время рекомендую невероятно сильно самим разбираться в искусственном интеллекте, по-настоящему его использовать, пробовать, не пробовать какие-то системы на хайпе, а изучать, изучать, изучать и внедрять это каждый день, да, в свои реальные настоящие жизни. Не посвящать этому десять-пятнадцать минут в день, а внедрять каждый день. Итак, AGI. Значит, у Дарио Амодей, у него линия достаточно жесткая. Он считает, что окно создания AGI в несколько лет выглядит очень реалистичным. И потому что он это объясняет тем, что на сегодняшний день кодинг - это все, что связано с разработкой софта и исследования в области искусственного интеллекта, это исследования по созданию са-самих систем искусственного интеллекта, они ускоряются уже сейчас. А Демисс Хассабис, другой ли-- с другой как бы стороны, у него линия очень осторожная. Он говорит, что кодинг и математика действительно ускоряются, но полноценная научная изобретательность, там, физический мир, эксперименты или, как считается, создание какой-то умной, например, игры, какой-то суперкрутой, как го, например, когда-то была придумана. Что роботы и постоянное вот это различное обучение, пока оно, э, пока эта тема не закрыта. То есть если говорить по-настоящему, да, про физический искусственный интеллект с точки зрения роботов, ну, действительно, эта тема не закрыта. И вот разница между ними не в том, верят они в AGI или не верят. Я вообще считаю, что это как бы демагогия уходить в эту сторону, там, верить в AGI или верить, еще есть такой термин ASI, другого уровня система, да. Здесь важно, что оба человека считают технологию огромной. Разница в критериях, да. Амодей смотрит на практическую способность такую выполнять работу, ускорять разработку моделей, а Хассабис смотрит на более высокий уровень. Это способность задавать правильные, например, научные вопросы или строить гипотезы, или проверять их в реальном мире. И вообще очень много всего, как бы всех ссылок с точки зрения AGI идет к тому, а, в какой момент времени искусственный интеллект смотри-- сможет сам делать просто невероятно какие-то суперкрутые исследования. И мне кажется, опять же, до сих пор это некоторая популистика, потому что это бесконечный поиск, наверное, будет происходить AGI. Напишите, кстати, что вы на этот счет думаете, да? Мы просто бесконечно можем дискутировать и спорить. А сейчас или не AGI, да. Мы сейчас находимся во времени, когда можно создавать какие-то невероятные уже системы с помощью искусственного интеллекта. А как бы такое ощущение, что этот искусственный интеллект, он как бы, ну, это же не AGI, это что-то, что-то чуть-чуть странное, да? Значит, в рамках этой беседы вообще, которая происходила, и я вам буду на ней, там, приводить некоторые вещи.
Значит, а, модератор сразу вот эта вот главред, она сразу-- редактор, да, она не главред, она редактор, экономист. Она, у нее было изначально заданное название тематики, что название беседы "День после AGI". Значит, и, а, она возвращает как раз таки Амадея, как я сказал, к его прошлому прогнозу, что модель, способная делать почти все, что может сделать человек уровня нобелевского лауреата в разных областях, может появиться к двадцать шестому, к двадцать седьмому году. И вот, значит, мы уже в двадцать шестом году, а все еще, значит, не стоите на этом прогнозе. У меня у вас вопрос: вы считаете, что модель может делать как нобелевский лауреат или нет? Потому что, с одной стороны, модель, по-моему, может, может делать гораздо больше, чем нобелевский лауреат. А с другой стороны, есть модель, которая вещи делать не умеет и не сможет. И здесь вопрос стоит, а нам надо точно вообще мерить AGI как систему точного клонирования, копирования человека. Это если как посмотреть в роботах, я-- бесконечно показывают, например, я даже как-то сделал предоплату в этом роботе, но мне до сих пор не дали возможность его купить. Была реклама в этом роботе абсолютно дурацкая, я считаю. Там стоял робот, который пылесосит обычный ковер. Я всегда говорил: зачем мне робот, который пылесосит ковер? Мне не нужен робот, который пылесосит ковер. У меня есть робот-пылесос, который оптимизирован под это, делает это с сумасшедшей скоростью, строит невероятно крутые карты. То есть он для этого создан. Мне не нужен робот человеческого вида для того, чтобы пылесосить ковер. А также как мне не нужен робот человеческого вида для того, чтобы помыть туалет. Или мне не нужен робот человеческого вида для того, чтобы охранять пространство. Или мне не нужен робот человеческого вида, который мне какие-то подсказки делает или что-то помогает. То есть мне не нужен, мне даже не нужен робот человеческого вида для того, чтобы собаку выгулять. Мне нужно какое-то устройство, которое может, например, в теории это сделать, которое может мне мешок с землей принести или, там, растение пересадить. Я уже не говорю про промышленных роботов, да? Но если мы рассматриваем даже робота общего, который где-то выполняет какой-то объем работы, то, во-первых, кто сказал, что он должен быть один? А не их, не знаю, там, пять, десять дома, что абсолютная норма может быть. То есть нужен ли он один? И вот здесь вот история, мне кажется, с AGI, она очень фундаментально стоит. То есть мы действительно хотим получить копию как бы человека и постоянно мериться параметрами и никогда в жизни это не сделаем, никогда не получим человека. Про это я рассказываю на своих других каналах. С точки зрения развития человека и духовного развития человека. Но даже если гипотетически себе предположить какую-то такую, значит, возможность, а нам это надо или нет? Потому что сегодняшняя система с точки зрения, например, объема знаний, очевидно, современные искусственные интеллекты, такие модели, как ChatGPT или Anthropic, они переплюнули человека в знаниях далеко вперед, да, любого нобелевского лауреата в знаниях, в скорости, в вычислениях, в подходах и во всем остальном.
Значит, это очень важно. И у них как раз таки в этой дискуссии разговор начинается не с "какая модель лучше", да, а с проверки вот этой самой агрессивной гипотезы. Мы уже находимся в точке, где такие топ лаборатории, как Anthropic или как OpenAI считают, что-- или как Google, да, как DeepMind считают, что AGI практически как бы у него горизонт в несколько лет или некоторая далекая философия. Но все же мы остановимся на AGI, да? Я хоть и
Да, я хоть и говорю о том, что не надо там делить, но мы остановимся на AGI, потому что все же AGI - это какой-то там высокий сверхискусственный интеллект. И, конечно, это не искусственный интеллект, который показан в фильме, не знаю, Oblivion или даже, наверное, не искусственный интеллект под AGI понимают, который показан в "Первом игроке приготовиться". Хотя, наверное, они к этому где-то и ведут.
То есть может ли появиться такой искусственный интеллект? Значит, Амадей не говорит, что точная дата гарантирована. Да, вот это очень важно. Он отвечает, что его прогноз, вероятно, не так уж далек, и он вписывает простую, но очень, очень мощную такую достаточно цепочку, последовательность, что модели становятся сильнее в программировании, затем они становятся-- вот, мне кажется, это важнейшая вообще цепочка, да? Модели становятся сильнее в программировании, затем они становятся сильнее в исследованиях искусственного интеллекта. Это ускоряет создание следующего поколения моделей. Ускорение следующее, ускоренное вот это следующее поколение еще сильнее ускоряет следующее. И получается вот эта вот петля развития, о которой я говорил. Кстати, я буквально, мне кажется, несколько недель назад снимал ролик и говорил ролик о том, что Anthropic как раз таки сообщил о том, что у них сегодня большой кусок кода пишется все же уже искусственным интеллектом, тем искусственным интеллектом, который сам принимает решение, что писать, когда писать. И сам себя развивает. И честно скажу, наверное, если бы у меня сегодня было бы неограниченные токены или неограниченный доступ к модели, в частности, не просто одной сессии, а я бы мог одновременно управлять множеством сессий между собой легко, то, по сути, наверное, многие системы, которые я сам сегодня делаю, я вот недавно выкладывал у нас на YouTube-канале в тузмуне информацию, прямо очень детально разбирал кейс. Супер крутой, мне кажется, кейс в коммерческой части бизнеса. Так вот, посмотрите, кто не смотрел. Ну и пишите вообще, что вы на это-- на тему этого кейса думаете, какие вы еще кейсы хотите бы снять, да? То, конечно, я бы уже сейчас ставил бы систему, которая сама бы себя развивала, развивала и развивала. Вот у меня сейчас есть очень серьезный кейс, который я хочу создать большой, только абсолютно без программистов, без никого. Очень большой кейс, да? Прямо и реклама, там, и сайты, и лендинги, и лиды, их постобработка. И зван-- ну, короче, очень много всего. И встроить это в некоторую уже свою существующую инфраструктуру. И я понимаю, что я это буду создавать исключительно с помощью кодекса и клода. Здесь важный аспект, что, то есть с помощью искусственного интеллекта я где-то его чуть-чуть корректирую, да? Я был бы даже не против, чтобы он сам по себе скорректировал или периодически ко мне приходил за какими-то, может быть, мелкими аспектами, но скорее советами нежели, ну, какими-то некоторыми небольшими микро корректировками, нежели чем за прямо настоящими техническими заданиями, да? И, значит, как раз таки вот Дарио Амадей, объясняя вот этот вот, вот эту историю, которая касается петли развития, он говорит, приводит пример Anthropic, что часть инженеров говорят у них в компании, что они больше не пишут код в прежнем смысле, что модель пишет код, человек редактирует, проверяет, там, где-то что-то направляет, ходит вокруг кода.
И, конечно, мне кажется, на сегодняшний день огромное количество инженеров осталось даже-- отстало, даже тех, которые используют там системы искусственного интеллекта для создания кода. Потому что, наверное, сегодня там чуть ли не сто процентов мира использует это среди программистов. Хоть что-то, да? Хоть что-то. Надо быть очень странным человеком, чтобы это не делать. Но основная масса людей все равно это использует как бы на каком-то десятом этапе, да? То есть это не когда система искусственного интеллекта сама себя создает, а вы поддерживаете ей определенные некоторые условия, как, например, робот-пылесос. Я же все же роботу-пылесосу не описываю, не рассказываю, как убирать мне помещение. Вот это очень важно, да? То есть он сам построил полностью карты всех пространств, и, по сути, он уже сам принимает решение, когда и что пылесосить. То есть сегодня не, не сильно развита система, которые сами определяют, когда выехать, где что полностью посмотреть, где что сделать. Но, по сути, современный робот-пылесос, он сам полностью все делает. Он сам уже себя мо-- сам себе моет тряпку, он сам чистит ее, он сам меняет, дополняет воду, он сам высушивает эту тряпку, да? Он сам чистит сборник полностью с мусором и щетки все уже сам чистит. Это же невероятно! То есть еще раз это выглядит как бы типа простой вещью, но мы не указываем ему, а что сделать. Он делает это сам, он сам распознает. Современный пылесос, он сам, на самом деле, распознает, что он не домыл грязь, да, или не дочистил ковер. И по идее, он где-то вам может сигнализировать: "Слушайте, я тут приехал со средством, помыл ковер, - потому что есть пылесос, который моет со средствами, да, - я не смог отмыть. Вы здесь должны дополнительно помочь". Но вы им уже однозначно не управляете, да? И мне кажется, что это, ну, важная конструкция. Амадей говорит, что модели могут быть на расстоянии шести-двенадцати месяцев от того, чтобы делать большую часть, что возможно почти всю работу инженера по разработке программного обеспечения. И, как говорится, end to end, да, от начала до конца, то есть от полной постановки задач до ее результата. Но он сразу здесь добавляет, что важное ограничение, что не все части цикла ускоряются искусственным интеллектом. И есть много проблем, связанных с чипами, с производством чипов, с физическим расположением дата-центров. Все, что связано с временем обучения модели, все это не ускоряется мгновенно. И поэтому даже если, соответственно, кодинг сам по себе ускоряется, инфраструктура остается тормозом реального мира, да? Здесь, конечно, вопрос, как это связано с тормозом AGI с точки зрения инфраструктуры, потому что мы говорим все же про внедрение где-то. Ну, понятно, что есть города и огром-- большая часть мира, она не так уж покрыта хорошим искус-- интернетом, да? О каком искусственном интеллекте типа, типа можно говорить? Но, но все же.
Значит, Хассаби соглашается, что прогресс в кодинге сильный, как я сказал. Но он говорит, что наука сложнее Если система предложила, например, химическое соединение там или гипотезу в физике, нельзя просто нажать какую-то кнопку из серии "проверить". Нужны эксперименты, нужны лаборатории, нужно время, иногда годы. И поэтому, по его мнению, путь к полноценному общему вот этому искусственному интеллекту и путь к AGI не сводится к тому, что модель хорошо пишет код. Мне кажется, это очень важная конструкция, которой тоже гипотетически можно поспорить по поводу исследований, потому что мы видим, что огромное количество исследований, которые вроде были доказаны и сделали в научном мире, потом оказываются ненастоящими и неверными. Когда появились новые исследования, да, или какие-то новые доказательства. Здесь вопрос а надо ли вообще некоторые вещи доказывать, которые делает искусственный интеллект? Надо ли вообще это делать? И я вспоминаю, где-то два месяца назад, когда я так начал более менее серьезные системы делать, не каких-то микро агентов, да, какие-то более менее софты искусственного интеллекта, которые можно, где можно назвать искусственный интеллект сам сделал AI native, да, с программного обеспечения. То, о чем говорит Илон Маск очень много, создавая MicroHard. То я помню, когда ты ставишь какую-то задачу и система для того, чтобы сделать какую-то, например, серьезную там отчетность или решить серьезную интеграцию, ей надо было чуть больше дать зада-- ну, требования, например, писать. Сейчас системы достаточно серьезны для того, чтобы сами что-то изучить, сами посмотреть и сами провести исследования. И мы видим огромное количество кейсов. Даже есть специальные сейчас уже платформы, где искусственный интеллект, модель или написан какой-то софт, на самом деле какой-то код, это нельзя сказать, что это искусственный интеллект, какой-то код. Он ставит, например, запросы и нанимает людей на реальную работу. Ну, это же, по сути, абсолютно элементарно. Может ли обычно написанная процедура там функция отправить запрос на сайт о покупке времени людей для того, чтобы человек приехал и починил, например, туалет? Ну, может. Наняла ли она его сама или не наняла? Ну, как бы, надо ли для этого искусственный интеллект делать? Да непонятно. Я могу написать код, который не связан ни с каким искусственным интеллектом, поставить, не знаю, камеру, которая будет следить за тем, грязное у меня не грязное какое-то помещение. И если помещение грязное, система будет заходить и отбирать, не знаю, десять человек на работу, чтобы кто-то приехал и почистил это помещение. Ну, очень простой кейс. Какое к этому имеет отношение искусственного интеллекта? То есть мы должны понимать, что программное обеспечение и до этого нанимало людей. Да? Сейчас это как бы очень сильно преувеличивается, что вот якобы тут был агент, который нанял там курьера или сделал какое-то исследование, но это вообще мелочи жизни, да? Значит, кстати, самый важный тезис, который ставит Хасаби, чтобы я вам вспомнил, сказал, что высшая научная способность — это не только решать существующую задачу, а придумывать правильный вопрос, теорию или гипотезу. И это не выглядит закрытой способностью, которая сейчас есть. И вопрос, как он решает, это выглядит закрытой способностью или не выглядит? Потому что для меня становится большим вопросом люди между собой. То есть мы же сравниваем людей. Посмотрите, что в мире людей происходит. Люди одновременно ходят в церковь, крестятся и целуют иконы и при этом говорят, что они абсолютно материальные люди и верят только в физику и в науку. Как это тогда может происходить? То есть мы все же, когда говорим, что это Нобелевский лауреат этого уровня AGI, то мы какой AGI говорим, который все же ограничен или не ограничен в своем восприятии. И вот этот AGI если начнет рассказывать обществу о том, что существует то, что Архангел Михаил настоящий, а не выдуманн--
Настоящую, а не выдуманный персонаж. А как к этому будут относиться люди? И какие доказательства люди будут требовать?
Значит, здесь проявляется ключевая разница вообще во всех этих рассуждениях, в их рассуждениях, в моем рассуждении. И все же на этом канале я добавляю свое мнение тоже, что Амадей, он смотрит на практическую производительность, что если система делает работу, например, сильного интеллектуального работника какого-то и ускоряет разработку искусственного интеллекта, это уже почти как бы вот этот уровень AGI. Да? Хассабис, он смотрит шире, и он, ну, то, что, по крайней мере, по этой дискуссии можно видеть. Опять же, он не спорит по поводу AGI, что он говорит, что мы движемся туда, но считает, что как бы что-то отсутствует. Да? Опять же, что вы здесь считаете? Мне кажется, что вопрос очень большой.
Да? Значит, редактор вот эта, которая экономист, она вообще подводила к вопросу, сможет ли модель искусственного интеллекта и вот эти современные лаборатории закрыть эту петлю. То есть не просто помогать человеку, а сама ускорять собственное развитие, да, через разработку следующего поколения искусственного интеллекта.
Мы должны говорить о дне после ИИ. Но давайте поговорим о замыкании цикла. Каковы шансы, что у вас появятся модели, которые смогут замкнуть цикл и, так сказать, обеспечивать себя энергией? Потому что это действительно ключевой момент для подхода "победитель получает все". Вы по-прежнему считаете, что мы к этому придем, или это будет более привычная ситуация? Обычная технология, в которой последователи и догоняющие могут конкурировать.
Ну, знаете, я определенно не думаю, что это будет обычная технология. Как уже сказал Дарио, есть аспекты, в которых она уже помогает нам в кодировании и некоторых аспектах исследований. Однако полное замыкание цикла — это, на мой взгляд, неизвестная величина. Я думаю, что это возможно. Возможно, для этого в некоторых областях потребуется сам по себе сильный ИИ. Опять же, там, где все сложнее, не так-то просто быстро проверить свой ответ. Есть такие области, которые относятся к классу задач NP-трудных в сильном смысле. Так что как только вы начнете получать больше данных, я, кстати, включаю в понятие сильного ИИ физический ИИ и робототехнику. Работа, все в таком духе. А еще у вас есть аппаратное обеспечение. Это может ограничивать скорость работы систем самосовершенствования. Но я думаю, что в программировании, математике и подобных областях это точно сработает.
И тогда возникает более теоретический вопрос: каков предел возможностей инженерии и математики в решении задач естественных наук?
У кого, кстати, получалось делать такие системы похожего рода. Вот, например, у меня в одной из систем была важная история. Я хотел, чтобы разные люди: в-- и коммерческие люди, и редактора, и маркетинг, чтобы они могли сообщать об ошибках системы, например, через Telegram или через WhatsApp. И сообщая об ошиб-- ошибках системы, чтобы эти ошибки появлялись в определенном бэклоге, и кодекс Клод сам себя перезапускали. Неважно, там, по API или вообще по, по таймерам внутри решали эти вопросы. Опять деплоили, ну, разворачивали код и исправляли эти ошибки. То есть, по сути, убрать человека в разрешении разных этих ошибок и поставить огромное количество разных контролеров внутри от людей до каких-то оркестрированных агентов, управляемых до написанного прямо жесткого функционала. Это не агенты каких-то написанных программ, которые сами себя тестируют и сами себя полностью проверяют. Например, если у меня на сегодняшний день разные мои системы присылают небольшое количество триггеров, если что-то поломалось или сделалось. Но можно ли сделать так, чтобы система как бы этот цикл весь бесконечно решала? Сама ходила и решала, ходила и решала сама. Где-то она вовлекала человека, где-то она вовлекала кого-то другого. И, кстати, здесь самая важная история — не исключайте человека. Зачем исключать человека до конца? Человека надо рассматривать точно так же, как мы рассматриваем и рассматривали до этого. Есть аспекты, где человек необходим, есть аспекты, где человек не необходим. Когда придумали беспилотные такси, там, не знаю, десять или пятнадцать, пятнадцать лет назад и начали его развивать, все же понимали, что человека внутри нету. Да? Ну, нету и нету. Спокойно, очень к этому, абсолютно спокойно к этому относиться. Ровно так же, как большое количество такси ездит с рулем. Вот недавно появилось, там, наверное, уже полгода в Сан-Франциско и в Лас-Вегасе появилось такси Zoox. И это такси, это от Амазона проект. Да? Они-- оно без руля, да, полностью без руля, оно без, понятно, без педалей. Это не Ягуары, которые ездят у Waymo. Но понятно, что раз у Waymo, это проект Гугла, ездят Ягуары в одном из самых сложных городов мира с точки зрения Сан-Франциско по езде, то, очевидно, Гуглу не будет никакой проблемы поставить туда не Ягуар, у которого не будет руля, там, не будет педалей. Ровно так же, как каждый день бесконечно, так как я живу, там, пять минут от офиса Теслы, здесь ездят Tes-- Tesla Cybercab без зеркал заднего вида. Да? Но там до сих пор сидит человек и до сих пор есть руль. То есть это все пока микро, микро параметры некоторые. Значит, важно, что вот когда мы говорим про закрытие петли, это не мелочь. Все же, да, когда мы говорим про настоящее закрытие петли, где сама система полностью взаимодействует, полностью работает, полностью фундаментально ведет бизнес, полностью что-то развивает, то есть функционирует абсолютно независимо. То есть, представьте, есть какая-то компания, какой-то банк или какая-то структура, или система, которая функционирует абсолютно без человека. Но структура более серьезная. То есть не-- все же не пылесос, который там где-то доехал, а все же какая-то более серьезная система с разного, с разной, с разнонародностью процессов, да, с разными особенностями процессов, с разными: и оффлайновыми, и онлайновыми, разными. Это, конечно, не мелочь, потому что это разделяет, по сути, два мира. В первом мире искусственного интеллекта какая-то технология, где, там, конкуренты, значит, двигаются, догоняют друг друга. Значит, рынок распределяется между странами, между этими компаниями разными. Пользователи выбирают, какой продукт использовать. А во втором мире Там, где закрытая петля, возникает вот этот вот порог, когда какой-то победитель забирает большую часть рынка. И я глубоко убежденно, про это много раз говорил, что если кто-то достигает AGI, то, по сути, он просто исчез. И, кстати, Амадей очень серьезно этого опасается, да. По поводу Anthropic. И здесь тему я хочу одну, по-моему, поднять, что есть сомнения на рынке, смогут ли какие-то независимые модельные компании выжить, пока все расходы на вычисления очень сильно растут. Гиганты вроде Google, Microsoft имеют очень большую серьезную инфраструктуру. Ну, понятно, да, Apple, Meta, Alibaba имеют, там, большие облачные мощности, большую дистрибуцию. Смог-- могут ли вообще кто-то еще, может ли развиваться вообще, какие-то компании могут ли развиваться, даже такие большие операторы, как Booking.com или, там, не знаю, могут ли развиваться какие-то поисковые небольшие операторы, какие-то локальные в какой-то стране? Или вот у тебя эти огромные гиганты, они начинают пожирать все, забирать просто все полностью. И модель отвечает как бы, есть понятие экономической кривой, он отвечает через, через нее. Он говорит, что, по его словам, если есть экспоненциальная связь не только, не только между вычислительными ресурсами, то, что называется compute в искусственном интеллекте, а когнитивной способностью модели, но и между способностью модели и выручкой. Он говорит, что, ну, он говорит как раз таки, что эта связь присутствует, да, и что выручка Anthropic от нуля до $100 млн, там, в 2003 году выросла до $1 млрд в двадцать четвертом году и до десяти миллиардов в двадцать пятом году. И его тезис, он говорит по следующему, что есть-- если компания умеет делать лучшие модели в выбранных направлениях, то доходы начинают догонять масштабы затрат.
И еще раз, что на сегодняшний день все большие компании, которые разрабатывают искусственный интеллект, и он создан только благодаря тому, что кто-то это субсидирует.
Знаете, мы пытаемся начать с нуля. Это безумие. Но я уверен, что если мы сможем создавать лучшие модели в тех областях, на которых мы сосредоточены, то все будет хорошо. И знаете, я бы сказал, что, по моему, это был хороший год как для Google, так и для Anthropic. И я думаю, что у нас есть кое-что общее. Дело в том, что обе компании или, по крайней мере, исследовательские подразделения обеих компаний возглавляют исследователи, которые сосредоточены на моделях и решении важных мировых проблем, верно? Для них ориентиром служат сложные научные задачи. И я думаю, что именно такие компании добьются успеха в будущем. И знаете, я думаю, что в этом мы с вами сходимся.
Мы можем сколько угодно с вами говорить на тему того, что компании оценены как-то некорректно и так далее. Но этот рынок вообще случился только из-за того, что его кто-то субсидирует. Так же, как когда-то Илон Маск дал деньги в OpenAI, и потом Microsoft дал деньги в OpenAI. И Амадей говорит, что и Google DeepMind, и Anthropic объединяет одна невероятная вещь, что исследовательское лидерство и ориентация на сложные научные проблемы как некоторую Северную звезду. Кстати, по поводу OpenAI я сегодня делаю упор вам на Anthropic и на Google DeepMind, но я напомню, что OpenAI в целом делался для того, чтобы сделать AGI и сделать еще открытый AGI.
Сделать еще открытый AGI. И буквально какой-то момент времени, по-моему, полгода назад мы с Максом Григорьевым снимали выпуск про культуру в Кремниевой долине, в этих компаниях, прямо культуру этих компаний. И там было обозначено, что OpenAI вообще рассматривает всех людей как хомячков, по сути. Почему? Потому что они делают модель, они делают AGI. Они для того, чтобы люди сейчас пользовались и вопросы себе на ответы получали или какого-то создали, не знаю, микро агента,
да?
Никто не хочет создать лучшего чат-бота. И даже более того, лидеры OpenAI об этом говорят, просто их не слушают. Они говорят, что мы не здесь для того, чтобы чат-ботов и Soros строить. Мы строим, а, AGI, общий искусственный интеллект. Вот.
Да, общий искусственный-
Они строят общий искусственный интеллект. OpenAI основалась как компания, которая строила бы AGI в противовес Google. Потому что Google уже в принципе начал в середине десятых, а, работу над этими, над этими моделями и так далее. И несколько ресерчеров поняли, что это будет опасно, если Google будет единственной компанией, у которой будет в руках этот AGI. И чтобы, чтобы сделать противовесом, чтобы создать какой-то противовес, доступный другим людям, не Google, а, для этой технологии они пошли и основали OpenAI. Это-- они не собирались строить чат-бота, они не собирались строить видео редактор, они не собирались никаких продуктов выпускать. Это был, это был, была лаборатория, которая занималась исследованием в сфере искусственного интеллекта с целью построить общий искусственный интеллект. Они по-прежнему этим занимаются. То есть их просто никто не слушает. Они об этом говорят. Да? Это, это-- у них нет задачи выпустить какой-то продукт. И поэтому, когда они не выпускают очередного какого-то продукта, не стоит в этом удивляться.
А, что видно сейчас из действий OpenAI, что, и то, что говорят люди изнутри, что они очень серьезно переключились на коммерцию, на то, чтобы не потерять рынок, на то, чтобы выиграть вот в этой гонке сейчас IPO, SpaceX, Anthropic, OpenAI для того, чтобы получить деньги. То есть такое ощущение, что вот эта Северная звезда, она якобы рядом там где-то не стоит. Но мне тяжело об этом судить, потому что мне кажется, что надо целыми днями находиться в OpenAI, надо целыми днями находиться в Anthropic, надо целыми днями находиться в Google DeepMind для того, чтобы по-настоящему это понять. Потому что иначе, ну, очень тяжело сделать.
Значит, а модель, у модели есть позитивный сценарий, а, что мощный искусственный интеллект может помогать лечить рак, бороться там с какими-то болезнями очень серьезными, например, тропическими болезнями, что он может ускорять науку, лучше понимать Вселенную. Но мы все знаем с вами вообще, а, серьезные вещи, да? И это не декоративная часть, это история, которая, понятно, что необходима для того, чтобы не сводить разговор к страху. Это я сегодня видел короткий ролик, там создатель бывший LinkedIn и губернатор Калифорнии, они что-то обсуждали, и он рассказывал о том, что вот можно создать, значит, в Калифорнии там доступ к чат-боту любому человеку, к бесплатному чат-боту, который будет помогать ему там по медицине, по юридическим вопросам. И я подумал, это как будто старый рынок какой-то. Потому что на сегодняшний день все системы бесплатно уже доступны. С помощью по медицине, с помощью по юридическим вопросам, они уже-- по финансовым вопросам, по огромному количеству вопросов они уже доступны людям. Там еще был вопрос образования. Они уже доступны, потому что сегодня качество бесплатных систем, даже ограниченных систем, таких как Gemini, ChatGPT, даже бесплатных моделей, он превосходит, невероятно сильно превосходит свои результаты, которые были в самых продвинутых дорогих моделях два года назад, да? Может быть, он не превосходит в бесплатных моделях модели Pro, там, от ChatGPT, когда первая вышла, там, за двести долларов. И то, может быть, уже превосходит, да? Потому что там уже, ну, очень серьезный reasoning заложен, уже очень много всего можно делать.
То есть на сегодняшний день люди имеют доступ к невероятным вещам, и оно, оно уже присутствует. Как с этим тогда связан AGI, если про это говорить, да? Значит, вообще, если говорить про искусственный интеллект, конечно, будущее, вот этот негативный поворот через вот эти образы фильма, как Обливион, я сказал, да, а, если бы можно было спросить более развитую телевизацию, один вопрос, он бы спросил: как вы прошли вот эту технологическую подростковость, это Амадей про это говорит, или и не уничтожили себя, да? Это вот достаточно сильный, сильный образ, мне кажется. И технология уже стала мощной. Но понятно, что государство, институты, экономика, привычки, вот это все контролировать, обсуждение прав экономики, оно абсолютно незрелое. Мы сегодня видим невероятно вот эти дискуссии, которые идут, особенно в США, это очень сильно видно на тему слова, на тему слов, которые касаются неравенства, тему сравнения разных рас, предвзятости, в том числе, которая происходила, например, к белой расе в США, которая, по крайней мере, транслируется, что сам факт, сам факт этого сравнения, да? Сам факт наличия слова расизм. Это был выложен график Илона Маска, ну и вообще, в целом, был выложен очень много в иксе на эту тему сообщений, как увеличилось использование слова расизм за последние, там, десять, пятнадцать лет, как оно резко сменило линию в себе. Но это невероятная смена, просто, просто невероятная смена. И мы сейчас понимаем, что общество не научило работать еще с такими поня-- жить, взаимодействовать нормально с такими понятиями, как расизм, и использует это, в том числе, ну, в негативных некоторых историях. А параллельно у нас появляется с вами искусственный интеллект. Мы говорим про AGI, это, это такого другого рода проблема Что проблема расизма, она как не существует относительно сложности вопроса, того сложности вопроса, который на самом деле существует в AGI.
То есть мы получили огонь и еще не научились строить безопасные печи. Вот это мне кажется, очень хорошая риторика. И понятно, что существует огромное количество рисков, что когда автономная система становится умнее человека, когда начинается злоупотребление определенными людьми, начинается терроризм невероятный, там биотерроризм, кибертерроризм разного характера абсолютно. Очень сложные действия разных государств, авторитарные режимы и так далее. Мне, конечно, когда я сейчас смотрю некоторых лидеров, политических лидеров, которые высказываются из разных стран, где-то как-то вот сохраняется эта тенденция, которая в мире невероятно сильно есть, которую мы-- очень сильно описана и визуализирована, там последние семьдесят лет или последние восемьдесят лет. И ты понимаешь, насколько многие лидеры вообще не понимают, что сейчас происходит в технологической сфере. И что такое вообще искусственный интеллект. И вот этот вопрос, который хвастовство наличием, не знаю, ядерного оружия или хва-- хвастовство якобы какими-то внутренними, значит, технологиями, оно сейчас, на сегодняшний день, конечно, несопоставимо с тем, что вообще есть в искусственном интеллекте и куда эти системы проникают. Это не какие эти системы запустили дронов или какие системы перехватили какое-то оружие, а вообще куда проникают эти системы и что эти системы могут анализировать, что они могут изучать, что они могут делать, что они могут закладывать. Это, это не пятнадцатый, двадцать пятый, тридцатый кадр, да? Это не где-то кто-то, какой-то преподаватель что-то протранслировал. То есть это совершенно другая система вообще восприятия всего происходящего. Другая совершенно реальность всего происходящего. Значит, я-- одна из тем дискуссии, мне кажется, которая очень важна для людей, которые смотрят этот ролик, — это, конечно, тема, которая касается рабочих мест.
И там есть еще одна важная очень тема, которая касается Китая и США. И, с одной стороны, там есть дискуссия и вообще идет в мире дискуссия, что-- и, кстати, есть противоположность восприятия у Дженсена Хуанга в NVIDIA и у Ама-- Амадея в Anthropic, что, с одной стороны, мы можем очень сильно торопиться, чтобы победить. США может торопиться, чтобы, например, победить Китай в искусственном интеллекте и при этом создать систему, которая станет выше всех же людей, которые ее создавали. С другой стороны, если ты слишком сильно торопиться не будешь, не будешь давать возможность развиваться искусственному интеллекту с точки зрения замкнутой петли, то ты можешь отстать от Китая.
Если Китай сделает эту замкнутую петлю, то все. Он, он улетел, значит, вперед. И тогда США отстанут и никогда в жизни его не догонят. Вы что думаете вообще на эту тему? А другой вопрос, который стоит, он стоит по поводу вот этих прогнозов, которые состоят, что до половины начальных офисных рабочих мест могут исчезнуть в горизонте, там, год тире пять лет. И обсуждается тематика того, что пока статистика рынка труда не показывает явного вот этого удара от искусственного интеллекта, и что часть изменений можно объяснить там переподбором после пандемии, изменением в целом экономического состояния рынка, ну рынков, появлением новых компаний. В данном случае, например, Хассабис, он считает, что в ближайшее время будет нормальная технологическая эволюция, что часть работ нарушается, но появляются новые работы, появляются новые-
Появляются новые работы, появляются новые специальности, появляются новые профессии и, возможно, более ценные, кстати, осмысленные. Но в то же время, конечно, он признает влияние на начальных уровней специалистов. Я лично не вижу проблемы про начальный уровень специалистов вообще. Да, я считаю, что страдают все уровни всех людей, потому что огромное количество людей в тридцать, тридцать пять лет привыкло жить, как в двадцать лет, перестало развиваться, и вот они очень серьезно тоже могут пострадать, да? Так же ровно как молодежь есть, которая на сегодняшний день заработала миллиарды долларов или там сотни миллионов долларов. Мы их видим в рынке AI, да, абсолютно молодые новые люди, которые были джуниоры. Как они это сделали, да? И поэтому вот все советы студентам из серии, которые сейчас даются, они могут сводиться только к одному совету — это стать сильным пользователем инструментов искусственного интеллекта. И вот у нас в выпуске в недавнем подкасте, который был в воскресенье, у нас была дискуссия как раз с Таней на тему того, что Таня говорила, что она хочет пойти учиться сейчас, взять какой-то курс по искусственному интеллекту с точки зрения разработки, а, различных приложений. И она посоветовала, что там как бы ей одна какая-то подруга сказала, что очень важно каждый день тридцать минут уделять искусственному интеллекту. Я сказал, что это не решение — уделять тридцать минут искусственному интеллекту, что искусственный интеллект должен стать такой же ношей, как обычно сотовый телефон, который у вас есть в кармане, только так вы ему научитесь, да? Это так же, как можно научиться готовить еду. Можно научиться готовить еду, если вы будете себе постоянно готовить разную еду, разную абсолютно. А если вы будете в-- ходить, иногда сходить на какие-то, на какие-то курсы или будете рассматривать это как просто некоторое обучение. Давайте, значит, выделим двадцать минут времени и будем этим заниматься. Это приведет к некоторому частичному развитию, да. И это проблема, потому что все же-- это как чтобы стать хорошим музыкантом на фортепиано, надо каждый день посвящать этому невероятное количество времени. И видеть, и видеть, и слышать, и узнавать музыку везде и во всем, да? А посвящая этому двадцать минут в день, м, тяжелая задача. Надо этим начать жизнь, надо начать этим невероятно сильно вдохновляться, вместе с этим находиться в любой момент времени, этому уделять свое внимание, да, этим, этим постоянно жить. И, конечно, то, что происходит в искусственном интеллекте, лично мой совет, опять же, тоже всем студентам и вообще всем людям в мире — не бояться искусственного интеллекта и бесконечно им пользоваться. Я когда-то-- мы делали очень много обучения для-- по развитию IT в русскоязычном пространстве. И я всегда говорил, что самое большое дело, которое можно было бы сделать для развития, развития вообще в влияние компьютеров и даже не то что влияния, а для развития людей с точки зрения знания компьютеров, это всех людей, чтобы все люди прошли слепую печать, да? То есть если человек прошел слепую печать, он перестает бояться компьютера, ему легко сделать определенные действия. Достаточно сложно, например, набрать письмо, набрать какой-то текст в Word. Ему это сделать становится легко. У него легкое восприятие клавиатуры, у него уходит его психологический барьер. Как только уходит психологический барьер, то есть он начинает пользоваться компьютером не как чем-то сложным, он начинает использовать его как что-то естественное. Опять же, это как нож на кухне для приготовления еды. То есть ты к этому относишься очень спокойно и легко. Ты в этом не видишь абсолютно никакой проблемы, у тебя не возникает, а, стресса. У моей мамы возникает стресс, если ей надо полететь в другую страну. Она не способна себе купить билеты. Даже у моей жены возникает этот стресс. Я как человек, купивший билетов невероятное, огромное количество, у меня нету стресса вообще этого. То есть я автоматически знаю огромное количество систем, деталей, всего остального. Это не значит, что я сверхумнее, это явл-- просто часть моей жизни, да, которой я живу. Есть очень большой риск, и хо-- и мне кажется, что это одна из важнейших частей дискуссии, и я хочу поэтому вам его в конце ролика здесь дать. И послушайте его внимательно. Есть такая история, которая касается глобализации, когда часть людей почувствовала проигрыш, и политический откат оказался очень, ну, очень сильным. Спрашивается, не случится ли то же самое с искусственным интеллектом? И, конечно, такой риск очень большой. И индустрия с точки зрения обсуждения вообще сегодня на рынке искусственного интеллекта, индустрия должна демонстрировать, а, очеви-очевидные общественные блага, а не только говорить о будущей пользе и показывать невероятное количество кейсов с точки зрения лечения болезней, создания новых источников энергии, как те-- каких-то примеров помощи людям каждый день. И показывать, ну, учить общество, что искусственный интеллект, он не только забирает работу, а решает большие, огромные человеческие проблемы. Помогать людям внедрять все эти инструменты, да, потому что может произойти невероятная проблема больших психических, психических, психологических, психофизических травм, и мы можем получить очень серьезные откаты и политические, и экономические. Вы что думаете на эту тему? Напишите обязательно, рекомендуйте наш канал своим друзьям. Не забывайте подписываться и поддерживайте канал: ставьте лайки, пишите комментарии. Это помогает нам очень серьезно развиваться. До скорых встреч!