В очередной раз повторюсь, что джинна ИИ больше никогда не загнать в бутылку. Тем не менее, «никогда такого не было и вот опять». Мне кажется, что мы впервые с момента, как общественности стал доступен ChatGPT, начинаем замечать слона в комнате. В начале девяностых – нулевых я слабо мог себе представить, как изменится моя жизнь с развитием технологий интернета, социальных сетей и каналов онлайн-коммуникации. Если бы я сегодня рассказал «вчерашнему» себе о том, что буду учить через экран и что общение лицом к лицу станет в некотором роде роскошью, то услышал бы в ответ, что это «влажная» мечта братьев Вачовски, которые сегодня, следуя закону времени, стали сестрами.
Какой кошмар! Вот читательский крючок, так крючок.
С момента проникновения интернета во все области деятельности человека изменилось, если не всё, то очень многое. И для подавляющего большинства пользователей эти изменения незаметны, но что вызывает еще большее опасение, так это то, что не человек сегодня управляет своим телефоном, а телефон, компьютер, социальная сеть управляет человеком. Немного подкрутила алгоритм тут, в этом месте с поисковым запросом выдало еще кое-что, казалось бы релевантное. И вот тебе уже несколько иное общественное мнение. Отношение к проблеме изменилось. Не сильно, я бы даже сказал незначительно, на долю процентика, а итог этой половинки процента возымел серьезные последствия для будущего целой страны.
Посмотрите любопытное выступление со сцены TED, где автор рассказывает, какую роль в Brexit сыграла небольшая корректировка алгоритма на страницах популярной социальной сети1.
Иной ретроград, Харари, вместе с толпой технолуддитов2, считает, что “все пропало” и дальше будет только хуже. Однако хочу напомнить своим читателям, что у меня особое мнение. Тем не менее, как любой здравомыслящий человек, осознаю, что и я, и Харари, и тысячи иных мыслителей и технократов можем ошибаться, поэтому “пристегнулся” и продолжаю наблюдать.
В результате этого наблюдения в “цепкие лапы” попался любопытный отчет Стенфорда3, о современных трендах, возникающих при развитии технологии ИИ. Отчет большой, серьезный, можно считать основательным. Очень удобный, в смысле хорошо структурированный и прекрасно читается. Я, конечно, “ниосилил” все 400+ страниц отчета. Но хвала составителям, которые все-таки уважают своего читателя: у отчета есть удобное резюме, которое заботливо вынесено в самое начало отчета. Вот о нем и подумал порассуждать.
Все еще маленький
ИИ пока еще не способен решать сложные математические задачи. Ему даже сложно даются задачи уровня школьных олимпиад. «Дефективный» ИИ не способен принимать решения в сложных задачах с большим количеством взаимозависимых элементов. Технология крайне плохо подходит для построения долгосрочных стратегических планов. Недавно я попробовал его спросить про инвестиционную стратегию. Описал ему контекст и задал некоторые вводные, среди которых был инвесткапитал, желаемая стратегия, и попросил спланировать. Он дал крайне общие рекомендации. Как мой знакомый инвестор сказал, он молодец, советы на крепкую троечку, но свои деньги я бы ему не доверил.
Немного подумав, над тем, как еще можно проверить качество стратегических и тактических решений, решил поиграть с ним в го. Просил его ставить камни на доску и говорить мне координаты и параллельно описывать свои действия. С задачей он справился вполне приемлемо, но, как и во всем, есть нюанс. У него не было плана на игру, он решал задачу ситуативно. Что все еще неплохо, но лишний раз подтверждает, что он еще маленький. Может GPT-5 лучше справится со сложными задачами в изменяющейся среде и при большой неопределенности.
Ничего личного, только бизнес
Всего 16 из 51 существующих нейросетевых моделей являются заслугой академической области. То есть исследователи, ученые и всякие инженеры, которые занимаются наукоемкими исследованиями, осилили лишь треть от общего объема разработок. Тем не менее ученые начали понимать, что одной наукой вывезти тот объем разработок, который требуется, невозможно и затеяли сотрудничество с корпорациями и прочими гигантами. Поэтому из 51, 21 создана в сотрудничестве бизнеса и науки. Что в целом крайне позитивный тренд. Но наводит логичный вопрос, а сколько “грошиков” стоит подобная разработка.
4 золотых и денежное дерево
Полистав эту часть отчета, стало понятнее, почему наука начала сотрудничать с бизнесом. Разработка обходится астрономических грошиков. Для примера, GPT-4 стоило 78 миллионов, Gemini – 191 миллион. Тут науке без бизнеса никак не обойтись.
Хорошо, когда ты изолирован от мира
Штаты продолжают быть лидером в этой области, которым на пятки наступают Китай и Европа. Я предлагаю забыть про географическую часть под названием Европы, хотя бы потому что – с Китаем и Штатами им ну нечего делать в одной “песочнице”. Можно просто сравнить объем инвестиций. Штаты 334 млрд, Китай 103 млрд, следующая за Китаем Европейская страна, Великобритания, по смехотворными 22 млрд. Суммарно вся Европа может приблизиться к Китаю, но это разрозненные страны, и эффект совсем другой, нежели кумулятивный эффект, который способен получиться у Китая. Если бы принимали ставки на тотализаторе, кто в ближайшие десять лет будет первым в работе с ИИ, то я поставлю на Китай и вот почему.
Любопытно посмотреть на иной тренд, количество компаний, которые ворвались на рынок ИИ с 2023. Штаты 897, Китай 122, далее Британия 104, ну дальше на снижение, Германия 76, Канада 59 и т.д. И тут опять, 122 китайских компании – это совсем другое качество, чем разрозненные европейские. Но и это и не 897 американских компаний. Есть у меня чуйка, старая бизнесовая, что 897 это раздутая циферка, в которую входит и хиспанец, который пользуется системой заказов Амазона, работающей с использованием алгоритмов ИИ и OpenAI с Anthropic.
Мне кажется, что Китай, сегодня занимает второе место среди всех стран, которые работают над разработкой ИИ, опять же повторюсь, ближайшие десять лет, я убежден, ИИ будет крепко ассоциироваться с Китаем. С огромным любопытством наблюдаю, чем они там занимаются.
Ящик Пандоры открылся, но “зараза” пока не вылетела
Ключевые игроки, Google, OpenAI, Anthropic, пытаются решить проблемы безопасности ИИ, но у них плохо выходит. Может потому, что опасности никакой и нет. Тем не менее, не исключаю, что работа может кипеть и компании предпринимают успешные попытки для того, чтобы сделать технологию “безопасной”. Эта работа обычно “тихая”, потребителю не очень заметная. Если спросить у ИИ рецепт динамита, он скажет, что это вредный контент, сошлется на политику безопасности и не даст ответа на искомый вопрос. Это ли не безопасность. Алиса, если ребенок к ней обращается и просит включить музыку с возрастным цензом 18+, получает комментарий, что музыка не для его ушей.
Однако мне кажется, что все эти крупные компании переживают не за нашу безопасность, а, например, за распространение дезинформации, сгенерированной ИИ. Если взглянуть на попытки сделать технологию более безопасной с этой точки зрения, тогда лично мне их деятельность по “предотвращению” неисправимого становится чуть более понятной. ИИ у них “хлеб” отнимает, кому же как не техногигантам “толкать” повестку в массы. Возможно, я пал жертвой теории заговора, но вера в желание корпорации человечеству светлого будущего куда-то улетучилась. А может, я просто циник.
Не в коня корм
Это ожидаемо и как раз никакого удивления нет. Парой абзацев выше я говорил про объемы инвестиций и количество компаний, созданных только в 2023 году. Стоимость каждого проекта увеличилась в восемь раз по сравнению с периодами прошлых лет. То есть если GPT-4 стоило 78 млн долларов, то новый аналогичный проект будет стоить 6 млрд уже. Но это очень грубо, тем не менее, наблюдается явный рост стоимости создания нейросетевых моделей.
Один знакомый трейдер два последних года тренирует с командой свою нейросеточку, под капотом которой лежит “серьезная” математика. Так вот она умеет принимать не простые решения, в условиях неполных данных и волатильности крипторынка, на котором она работает. Модель торгует, без вмешательства человека, с винрейтом 60%+. То есть если мы будем подкидывать монетку 1000 раз и за каждый орел мы получаем 100 руб, а за каждую решку нам придется отдать 75 рублей, 6 из 10 бросков мы будем в плюсе. Простая математика, 6 бросков заработали 600 рублей, 4 броска проиграли 300 рублей, остались при наших 300 рублях. Однако моделька моего друга трейдера торгует биткоином, который стоит не 100 рублей, и в день она “подбрасывает” до 2000 раз монетку. Таким образом, 30К в битке за пару лет превратились в 260К.
Теперь к стоимости тренировки этой относительно “простой” модельки, под капотом которой зашили непростую математическую модель. Стоимость обучения ее превысила 25 млн рублей, и это еще не предел, работа ведется прямо сейчас, сеточка совершенствуется, грошики инвестируются.
“А вы что … и есть за меня будете? Ага …”
Вовка в тридевятом царстве мечтал, чтобы за него выполняли работу, учились и работали. Великий “нехочуха” в одноименном мультипликационном фильме ничего не хотел делать, за него всю работу выполнял робот. И вот и к нам “привалило” это счастье. Но есть нюанс. В своей книге я выразил предположение, что человек вместе с машиной сможет гораздо больше, чем каждый по отдельности. От своего мнения не отказываюсь, а каждый раз нахожу новые тому подтверждения.
Стенфордский университет зафиксировал аналогичный тренд. Количество, качество и скорость работы увеличились благодаря ИИ. Но производительность труда не самый значимый показатель. Благодаря помощи ИИ профессионал с менее развитыми навыками имеет шанс выдавать стабильный результат, схожий по уровню с тем, который выдает высококлассный эксперт. Приведу пример из недавно прочитанного. Команда разработки ИИ решила проверить, что будет, если камеру колоноскопии снабдить базой данных 47 000 сканов, диагнозов и всего сопутствующего. На этом массиве информации они обучили систему распознавать злокачественные и доброкачественные опухоли прямой кишки и прочие недуги, которые могут возникнуть у человека в этом “щекотливом” месте. Снабдили натренированным инструментом молодого специалиста и наблюдали, как изменяется точность диагностирования. Результат превзошел все ожидания. Если раньше, без аппарата, он распознавал злокачественную опухоль в пять из десяти случаев, то после того, как у него появился инструмент, в девяти из десяти.
Тем не менее – это еще один сигнал, что может наступить кризис автоматизации, всякому специалисту, который получил себе в помощь подобный инструмент, необходимо помнить, что машина может ошибаться.
Руки, ноги, главное – мозг
Перефразируем крылатое выражение классического анимационного фильма. Работягам, тем, кто что-то делает руками, ИИ помогает, и это явление можно объективно наблюдать. А что с наукой? Эффект пока не такой, как у “землекопов”, но исследование Стенфорда заметило некоторые изменения. Ученые получили в распоряжение инструмент AlphaDEV, который помогает в сортировке публикаций, и GNoME, оказывающий поддержку в исследованиях. А среди плагинов GPT-4 можно найти достаточное количество обученных алгоритмов, которые помогают ученым работать с публикациями, например, Scholar AI, а мой любимый библиографический справочник обзавелся весьма крутым ИИ плагином, Arya. Изменения хоть и есть, но мне кажется, это минимально возможные, можно сказать косметические. Повсеместное внедрение ИИ в научную деятельность, как мне кажется, сдвинет “застойное” период, доминирующее в современной науке.
Разделяй и властвуй
Спроси любое правительство, стоит ли на государственном уровне регулировать как сами ИИ, так и деятельность компаний, все в один голос скажут, конечно, тем не менее пока это никак не работает. Ни у нас, ни на Западе. Здесь даже сказать нечего. Да, хотят. Да, пытаются. Что-то даже получается. Но не более.
Держись за мастерство крепче
Игнорировать слона в комнате стало решительно невозможно. И общество понемногу начинает замечать технологию. Она начинает проникать не только в сферу ее традиционного влияния, например, в айтишечку, а уже и на относительно бытовом уровне, можно сказать, открывается “домохозяйками” и не экспертами в ИИ. Технологию используют для создания писем, презентаций, помощи в подготовке к докладу. Ученик, спросив нейросеть, может получить значительно более качественный ответ, чем ему даст учитель. Точный, короткий, понятный, который еще предстоит проверить. А профессионал, менеджер, маркетолог, учитель получил в свое распоряжение неутомимого ассистента с богатым воображением. Но как и во всем, есть нюанс.
65% опрошенных верят, что технология значительно изменит то, к чему они привыкли. 52% очень напряжены в отношении темпов развития. И те и другие правы. Да, изменит. Да, значительно. Но бояться ее стоит в том случае, если не двигаться вместе с ней, а противостоять. Джинна из бутылки уже выпустили, и обратно его не загнать, сопротивляющиеся пострадают. Способствующие ее развитию улучшат свою экспертность, повысят мастерство и получат серьезное конкурентное преимущество перед остальными.
Сноски и литература
1. 1. Facebook’s role in Brexit — and the threat to democracy.
2. 1. Harari Y. Yuval Noah Harari argues that AI has hacked the operating system of human civilisation // The Economist.
3. 1. AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index [Электронный ресурс]. URL: https://aiindex.stanford.edu/report/ (дата обращения: 19.04.2024).
