Гигантские инвестиции в ИИ - Эп 176

00:00:00 Введение в инвестиции в ИИ со стороны правительств
00:04:42 Успех OpenAI с ChatGPT
00:06:29 Трудности развертывания капитала в программном обеспечении
00:07:22 Риск прогнозирования будущих моделей ИИ
00:12:35 Экономичная модель ИИ от DeepSeek
00:14:22 Масштабный инвестиционный подход Y Combinator
00:15:27 Инвестиции в ИИ, привлекающие не-ИИ компании
00:17:12 Избыток средств на рынке ИИ
00:18:29 Стратегия инвестиций SoftBank: удачи и неудачи
00:19:52 Провальные инвестиционные стратегии Франции
00:22:32 Прогресс в ИИ географически распределён
00:23:53 Гигантские инвестиции в ИИ отвлекают внимание
00:25:02 Непонимание ИИ со стороны правительств
00:27:00 Пошаговый прогресс в ИИ за 50 лет
00:30:18 Контроль над ИИ не обещает превосходство
00:31:40 Аргумент против сверхинтеллекта
00:33:54 Вклад исходит из разнообразных источников
00:39:26 Регулирование препятствует созданию рабочих мест
00:46:31 Инновации не зарождаются в государственных программах
00:50:50 Обращайте внимание на инновации, специфичные для отрасли

Резюме

В этом эпизоде LokadTV Конор Дохерти и Жуан Верморал обсуждают недавние инвестиции в ИИ, объявленные правительствами, включая обязательства администрации Трампа в размере 500 миллиардов долларов и обязательства Европейского союза в 200 миллиардов евро. Верморал критикует эти масштабные инвестиции, утверждая, что они зачастую неэффективны и расточительны, а налогоплательщики вынуждены нести затраты. Он подчеркивает, что успешные инновации, как правило, возникают благодаря целенаправленным, независимым усилиям, а не бюрократическим консорциумам. Также Верморал ставит под сомнение неопределённые цели этих инвестиций и их влияние на создание рабочих мест, особенно в странах с проблемами регулирования. Он советует сосредоточиться на конкретных, выполнимых инновациях, а не на инициативах, возглавляемых государством.

Расширенное резюме

В этом эпизоде LokadTV Конор Дохерти, директор по коммуникациям в Lokad, и Жуан Верморал, генеральный директор и основатель Lokad, углубляются в недавний всплеск инвестиций в ИИ, объявленных различными правительствами. Обсуждение сосредоточено на последствиях и эффективности этих масштабных финансовых обязательств, особенно инвестиции в 500 миллиардов долларов, объявленной администрацией Трампа, и ответа Европейского союза с инвестицией в 200 миллиардов евро.

Жуан Верморал предлагает критическую точку зрения, опираясь на исторический подход Франции к государственно-руководимым стратегическим инвестициям, известный как “État stratège”. Он утверждает, что такие масштабные инвестиции зачастую неэффективны и склонны к расточительности. Верморал отмечает, что, несмотря на значительный вклад частного сектора, в реальности налогоплательщики будут нести основную часть затрат через уступки, такие как налоговые льготы.

Разговор подчеркивает внутренние проблемы эффективного распределения больших сумм денег, особенно в секторе ИИ. Верморал подчеркивает, что успешные рыночные инновации, как правило, не возникают из бюрократических консорциумов, а создаются целенаправленными, независимыми усилиями. Он приводит примеры, такие как iPhone и ChatGPT, которые не были продуктами консорциумов, а результатом работы отдельных, преданных своему делу организаций.

Конор Дохерти предоставляет контекст, отмечая, что инвестиция в 500 миллиардов долларов администрацией Трампа включает 100 миллиардов долларов сразу, а остальные обещаны со временем. Аналогично, инвестиция Европейской комиссии включает как государственные, так и частные средства. Несмотря на эти уточнения, Верморал остается скептично настроенным относительно эффективности таких инвестиций, утверждая, что они часто приводят к бюрократической неэффективности и не обеспечивают значимые достижения.

Обсуждение также касается конечных целей этих инвестиций, которые остаются расплывчатыми и неопределенными. Верморал критикует отсутствие четких целей, предполагая, что такие термины, как “этичный ИИ” и “устойчивый ИИ”, являются расплывчатыми и не дают конкретного направления для развития.

Верморал далее утверждает, что сфера ИИ характеризуется стремительными, непредсказуемыми достижениями, что затрудняет прогнозирование будущих потребностей и технологий. Он отмечает, что рынок уже перенасыщен инвестициями в центры обработки данных от крупных компаний, таких как Microsoft, Google и Amazon, ставя под сомнение необходимость дополнительных государственных инвестиций.

Разговор переключается на более широкие последствия этих инвестиций, особенно в контексте создания рабочих мест. Верморал оспаривает тезис о том, что такие инвестиции создадут рабочие места, особенно в странах с низким уровнем безработицы, таких как США. Он утверждает, что настоящая проблема в странах с более высоким уровнем безработицы, например во Франции, заключается не в недостатке инвестиций в ИИ, а в регуляторных барьерах.

Конор Дохерти упоминает точку зрения Энтони Миллера, который аналогично критикует чрезмерное регулирование во Франции и его влияние на среду стартапов. Верморал соглашается, отмечая, что люди, наиболее пострадавшие от безработицы во Франции, — это люди с низким уровнем образования и навыками, не связанными с ИИ.

В заключение, Верморал советует директорам по цепочкам поставок и ИТ-директорам оставаться сосредоточенными на конкретных, выполнимых инновациях в своих областях, а не отвлекаться на эти масштабные, государственно-руководимые инвестиции. Он предсказывает, что значимые достижения в области ИИ будут продолжать возникать благодаря независимым усилиям, а не консорциумам, возглавляемым государством.

В целом, эпизод представляет собой критический анализ недавней инвестиционной лихорадки в области ИИ, ставя под сомнение эффективность и долгосрочные последствия таких масштабных финансовых обязательств. Идеи Верморала дают предупредительный взгляд на роль государства в продвижении технологических инноваций, подчеркивая важность целенаправленных, независимых усилий для достижения значимого прогресса.

Полный транскрипт

Конор Дохерти: С возвращением на LokadTV. Джуан, сегодня мы снова здесь, чтобы откровенно обсудить тему, которая не перестает удивлять в наши дни: ИИ. В частности, мы здесь, потому что кажется, что имеется некий международный ажиотаж вокруг инвестиций в ИИ, связанных с поистине ошеломляющими суммами как частного, так и огромных государственных средств, направленных на инфраструктуру ИИ. Итак, с чего начнем, каково твое мнение по этому поводу?

Жуан Верморал: В новостях я увидел, как администрация Трампа несколько дней назад объявила об инвестиции в $500 миллиардов. А потом, кажется, всего пару дней назад, Европейский союз ответил, заявив: “Ну, если они так поступят, то у нас будет инвестиция в ИИ в размере 200 миллиардов евро.” Мой общий взгляд на это таков: быть французом здесь весьма уместно, потому что интересный момент в том, что Франция играет в эту игру уже десятилетиями. Фактически, у этого явления во Франции даже есть название — “État stratège”, то есть “стратегическое государство”. Исходя из опыта Франции в этой сфере, я могу с высокой уверенностью сказать, что почти все эти деньги будут впустую, точка.

Конор Дохерти: Не хочу перебивать, но мне нужно сразу внести немного контекста. Потому что я не хочу сводить это к тому, что президент Трамп или Урсула фон дер Ляйен тратят почти триллион долларов государственных денег. Чтобы прояснить, у меня на экране есть некоторые детали. По состоянию на время выступления, 13-го февраля, Трамп уточнил, что из $500 миллиардов большая часть является инвестициями частного сектора. Это Stargate, объединение OpenAI, Oracle и SoftBank в Японии. SoftBank — японская компания. Урсула фон дер Ляйен, президент Европейской комиссии, объявила о 200 миллиардах евро, из которых 150 миллиардов — частные, а 50 миллиардов — государственное финансирование. Так что закономерность очень ясна: огромные суммы как частных, так и государственных денег, но здесь тратились не только государственные средства, если быть точным.

Жуан Верморал: Да, но, опять же, Франция занимается такими играми уже десятилетиями. Это всегда один и тот же сценарий. Они оправдывают свою позицию наличием частных инвесторов, но реальность такова, что уступки, такие как налоговые льготы и многое другое, действительно обеспечивают, что затраты ложатся непосредственно на плечи налогоплательщиков. Интересно то, что эти проекты терпят неудачу, потому что чрезвычайно трудно эффективно развернуть большие суммы денег. Либо эти проекты уже собирались осуществляться, так что здесь вопрос сводится всего лишь к объявлению. Вы просто берете компанию, которая уже собиралась инвестировать, и приписываете эту инвестицию к своей стратегической программе для своей страны. Но если это и так должно было произойти, зачем же складывать эти инвестиции в одну корзину и заявлять: “О, это наша стратегическая инвестиция”?

Реальность такова, что обычно вы оказываетесь в очень бюрократических условиях с консорциумами, где участвует так много компаний, объединяющихся вместе. Посмотрите на то, что обычно добивается успеха на рынке. То, что мы видим, почти всегда не является результатом консорциумов. iPhone стал огромным успехом, но он не был продуктом совместного предприятия с Google, Facebook и кем-либо еще. Это был огромный успех, но не какой-то консорциум.

То же самое с OpenAI; успех ChatGPT весьма очевиден, но ChatGPT не был продуктом консорциума. Список можно продолжать. В общем, когда я наблюдаю за такими паттернами, “État stratège” — это игра, в которую играют десятилетиями, почти полвека во Франции. Вы просто берете модное слово дня, собираетесь за столом с влиятельными именами и крупными компаниями. Вы добавляете кучу государственных денег, чтобы оправдать тот факт, что частные компании зарабатывают свои деньги. Вы предоставляете массу уступок, налоговых льгот и тому подобного. В итоге получается игра с высокой асимметрией, потому что реальность такова, что обещанные администрацией средства часто материализуются, в то время как частные участники просто отходят назад.

Может случиться так, что когда администрация Трампа заявляет о $500 миллиардах, возможный сценарий заключается в том, что все частные инвесторы просто отказываются от участия, если ситуация начинает казаться нелепой, а при этом тратятся миллиарды государственных средств.

Конор Дохерти: Следует отметить, что, судя по моей оценке ситуации, администрация Трампа обещала $100 миллиардов сразу, с обещанием добавить еще $400 миллиардов. Если быть справедливым, любой, кто знаком с крупными трансферами в футболе, знает, что $200 миллионов не выплачиваются сразу игроку; эта сумма распределяется по частям.

Жуан Верморал: Дело в том, что программное обеспечение на самом деле не является областью, где легко развернуть капитал, и это невероятно сложно, если вы хотите вложить такую огромную сумму денег. Вот почему это представлено как инфраструктура. Но даже инфраструктура — что это вообще означает? Проблема в том, что, когда речь заходит о чипах, вы говорите: “О, нам нужны чипы”. Хорошо, но какие именно чипы? Это зависит от алгоритма. У нас есть большие языковые модели (LLM), у нас будут LLM 2025 года. Эти LLM сильно отличаются от машинного обучения моделей, которые были популярны пять лет назад. Что заставляет вас думать, что через пять лет модели, которые будут в моде, будут соответствовать тем же требованиям, что и современные? Это очень рискованное предложение.

Конор Дохерти: Если быть честным, я понимаю, что речь идет не только о чипах. Альянс Stargate планирует построить не менее 20 центров обработки данных, большинство из которых в Техасе. Европейская комиссия пообещала создать 12 хабов ИИ и множество суперкомпьютеров. Но для меня вопрос следующий: прежде чем говорить о причинах неудач этих проектов, которые действительно могут не сработать, мой вопрос касается первопричины. В чем конечная цель? Чего люди пытаются достичь? Мы можем обсудить, почему это может потерпеть неудачу, но какова конечная цель строительства всех этих центров обработки данных, суперкомпьютеров и хабов ИИ и развертывания всех этих средств, как бы неудачно это ни происходило? В чем конечная цель?

Жуан Верморал: На бумаге это выглядит крайне расплывчато: “Давайте станем супердержавой в области ИИ”. Но что это вообще означает?

Конор Дохерти: Именно, вот что я и спрашиваю.

Жуан Верморал: Вот в чем дело. Никто не знает. Эти коммуникации чрезвычайно расплывчаты. В итоге получается, что “супердержава в области ИИ” означает доступ к самому этичному ИИ. Ладно, что это означает? Самый устойчивый ИИ? Без понятия, что это значит. Коммуникации просто невероятно расплывчаты. Так бывает всегда. Когда Франция пыталась реализовать “État stratège”, сообщения всегда были по необходимости крайне расплывчаты, потому что вы объединяете компании, которые абсолютно разные, у которых нет одинаковых стратегий и почти ничего общего. Вы приводите Oracle и SpaceX и ожидаете, что у них есть что-то общее. Это абсурд.

Я думаю, многие участники понимают, что это полнейший бред, но когда появляется третья сторона, обещающая вылить миллиарды долларов или евро, почему бы и нет? Было бы ошибкой не сказать: “Ладно, если вы готовы тратить такие огромные суммы, по крайней мере потратьте их на меня.”

Если мы углубимся в конкретные проблемы, такие как цепочка поставок, становится ещё менее понятно, имеет ли это вообще какой-либо смысл. Если мы будем говорить об ИИ в цепочке поставок, мы сможем придать ему очень конкретное значение, которое будет заключаться в автоматизированном выполнении цепочек поставок для всех рутинных процессов принятия решений, происходящих в них. Это стало бы чётким тезисом того, чего вы хотите достичь. У нас есть крайне трудоёмкие процессы принятия решений: когда сделать заказ, сколько заказать, повышать цену или снижать, переместить ли этот запас туда или сюда, увеличить или уменьшить мощности всего того, что может ограничивать производственную способность.

Хорошо, это, безусловно, можно механизировать чем-то вроде ИИ. Но, опять же, действительно ли узким местом здесь является доступ к вычислительной мощности? Нужна ли вам огромная вычислительная мощность? Нужны ли дата-центры? Есть ли хоть какие-то признаки того, что существующие дата-центры действительно являются узким местом? Потому что когда речь заходит об инвестициях в дата-центры, не наблюдалось дефицита инвестиций. Microsoft, Google, Amazon неустанно инвестируют в дата-центры, чтобы покрыть ими весь земной шар.

На мой взгляд, если Amazon считает, что им нужно больше дата-центров, меня это вполне устраивает. Они просто инвестируют и создадут дополнительные дата-центры. То же самое касается и Microsoft, и Google, и всех остальных. Что меня действительно озадачивает, так это мысль, что вмешательство в этот процесс посредством гигантских инвестиций сделает рынки более эффективными. Для меня это крайне ошибочная точка зрения, особенно когда речь идёт об ИИ, который имеет такое многогранное измерение. Очень трудно понять, чего именно не хватает, как будет выглядеть рынок, какие технологии появятся через пять лет. Всё выглядит чрезвычайно расплывчато. Это не так, что вы инвестируете миллиард долларов и получаете желаемый результат. Ситуация гораздо неопределеннее.

Conor Doherty: Говоря о том, чтобы снова сыпать огромными суммами денег, будь то государственные или частные, на инфраструктуру ИИ, это становится интересным — или, точнее, довольно интересным — с точки зрения моего знания DeepSeek. Например, DeepSeek был создан не только с меньшими энергозатратами, чем модель o1 ChatGPT, но, по-видимому, его стоимость составила лишь небольшую часть, примерно в 25–30 раз дешевле. Таким образом, идея о том, что ответом может стать углублённый анализ того, как он был создан, был ли это плагиат, не является суть вопроса. Суть в инфраструктуре: он был создан за значительно меньшие средства, чем потребовалось на создание модели o1. И какой был ответ на это? Ну, взять полтриллиона долларов и бросить их на проблему.

Joannes Vermorel: Да, и интересный момент в том, что французская компания Mistral примерно год назад выдвинула те же утверждения, что и DeepSeek, заявив: знаете что, эти LLM, те, что у нас сейчас, довольно расточительны. Мы, скорее всего, сможем добиться сопоставимых, если не лучших результатов, используя лишь малую долю вычислительных ресурсов. Mistral уже занимала такую позицию, но вдруг, когда аналогичные заявления исходили от китайской компании, рынки сошли с ума.

Так что мой вывод был следующий: хорошо, приятно наблюдать коррекцию рынка. Но в сущности это демонстрирует, что, вообще говоря, в программных технологиях путь и прогресс чрезвычайно хаотичны. Очень трудно за годы заранее предугадать, что добьётся успеха. Чрезвычайно сложно эффективно распределять капитал. Именно поэтому, кстати, интересно взглянуть на очень успешные стартап-инкубаторы, например, Y Combinator. Они буквально первыми начали распределять деньги очень широко, беря тысячи стартапов, вкладывая немного капитала, скажем, по полмиллиона долларов в каждую компанию, и наблюдая, что из этого получится. Такой подход, по-видимому, работает в сфере программного обеспечения, в отличие от выбора чемпиона и вливания в него миллиардов. Если взглянуть исторически на компании, то инвесторы, использовавшие стратегию гигантских инвестиций, как SoftBank, понесли огромные убытки на WeWork. То есть, они начали с фонда в 100 миллиардов, а потратили что-то вроде десятков миллиардов на WeWork.

Conor Doherty: Ну, WeWork даже не была софтверной компанией.

Joannes Vermorel: То есть, их представляли как таковых, но по сути это была арендатная компания. Но вот в чём проблема. Когда вы говорите, что хотите инвестировать в ИИ и для этого выделяете миллиарды, точнее, сотни миллиардов долларов, будьте уверены, что каждая отдельная компания будет позиционировать себя как ИИ-компания. Насколько мне известно, например, Oracle не имеет отношения к ИИ. Они не внесли заметного вклада в эту область. Я даже не могу быть уверен, что они когда-либо занимались чем-то, отдалённо связанным с машинным обучением. Но теперь они брендуют себя как ИИ-компания. И я почти уверен, что вскоре присоединятся и многие другие компании с очень слабым послужным списком в этой области. Если бы я и прикинул, я бы сказал, что, вероятно, к ним присоединится Salesforce. Вот в чём проблема.

Когда мы рассматриваем ИИ, вопрос в том, чего не хватает. Очевидно, не хватает массу вещей. Если применить это к ИИ для цепочки поставок, не хватает ещё большего количества вещей. Но капитал, на самом деле, после многих лет количественного смягчения, когда у нас, вероятно, был самый лёгкий доступ к капиталу в истории человечества, по моему мнению, по крайней мере как у предпринимателя, нехватка средств никогда не была настоящей проблемой. Что я вижу, говоря о рынке ИИ в целом, так это избыток средств. Даже если рассматривать только частные фонды, а к ним прибавить государственные, проблема избытка наличности только усугубится.

Conor Doherty: В общем, вы провели параллель с стартапами в том венчурном тумане или ажиотаже, который возникает вокруг технологических компаний. Не знаю, имели ли вы это в виду прямо, но применяете ли вы ту же схему к тому, что делают такие правительства, как Япония, Франция и США? Вы проводите параллель с поведением, когда огромные технологические компании, отдельные техникумы, сжигают сотни миллионов и миллиардов. Вы приравниваете эти действия?

Joannes Vermorel: Нет, я имею в виду, что распределять капитал чрезвычайно сложно, и частным компаниям тоже крайне трудно тратить его правильно. Тратить деньги легко, но тратить их с прибылью — это чрезвычайно сложно. Если даже посмотреть на такие частные компании, как SoftBank, можно сказать, что это удача или неудача. Неясно, что в совокупности это работает, и об этом не раз говорил Уоррен Баффет. Чаще всего эти фонды показывают результаты ниже рыночных. Так что используя даже базовый ETF, вы получили бы лучшую доходность.

Теперь меня беспокоит, что если добавить к этому проблему, знаете ли, что чрезвычайно сложно распределять капитал в области ИИ, то ещё сложнее распределять гигантские суммы, потому что чем больше средств вы хотите вложить, тем сложнее это становится. И вы усугубляете проблему наличием ряда правительств, которые создают всевозможные бюрократические кошмары, ожидающие своего часа, организуют консорциумы и тому подобное, что исторически неоднократно приводило к огромным потерям. Если бы государственные стратегии гарантировали обогащение, Франция была бы самой богатой страной на Земле. Но это далеко не так. Всё это неизбежно проваливается.

Conor Doherty: Ну, если я могу вставить сюда свой комментарий, потому что, когда речь идёт о финансовых потерях, очевидно, это наша специализация — понимать, что вы получаете, какова доходность на каждый затраченный доллар. Чтобы связать этот момент с вашим предыдущим комментарием о цепочке поставок, вы ранее привели пример трёх систем корпоративного программного обеспечения. Первая — это система записей, и по сути это ваш ERP. Вы уже отмечали, что в большинстве компаний люди выделяют примерно три четверти своего ИТ-бюджета на нечто, что по сути является прославленным бухгалтерским учётом, то есть электронной таблицей. Электронной таблицей, на которую я могу потратить десятки миллионов евро, ладно. И ваша позиция обычно такова — и, если я правильно резюмирую, вы считаете, что это не особенно разумно. Ладно, но на это нужно тратить деньги, потому что вещь необходима, некоторое количество средств обязательно. И вы говорили, что, возможно, 5% будет уместно. Ну, с той же финансовой точки зрения, очевидно, что государства должны тратить какую-то сумму на инфраструктуру ИИ. Полтриллиона — возможно, перебор, но какая сумма была бы уместной?

Joannes Vermorel: Но я действительно оспариваю идею о том, почему правительства должны тратить какие-либо деньги на подобные темы. Это выглядит как рецепт для огромной траты налоговых средств. Меня это не волнует — я не плачу налоги в США, но, по-видимому, ЕС догоняет, и они просто хотят тратить тонны европейских налоговых денег на это. И при этом я буду затронут.

Для меня очень странно, почему, по вашему мнению, правительства вообще должны участвовать в этом с самого начала? Это действительно странно. Разве не лучше, если в этом будет поддержка государства? Если взглянуть на всю историю информатики, особенно когда речь заходит о таких неуловимых вещах, как искусственный интеллект, ни одна из этих разработок не возникала из бюрократических структур, управляемых государством. Прогресс происходит постепенно, и он невероятно географически распределён. Мы видели, что в случае DeepSeek команда квантов в Китае может продвинуть состояние искусства вперёд, а в следующий раз это может быть команда в Германии, в Швеции — где угодно.

И опять я оспариваю идею, что нам не хватает средств, ведь их в избытке. Если вы думаете, что государства должны вмешиваться из-за нехватки средств, как предприниматель в области программного обеспечения, я скажу: подумайте ещё раз. Меня лично, наверное, около пяти раз в день контактируют венчурные капиталисты, желающие инвестировать в Lokad. Нехватка средств не является проблемой. У вас есть весь необходимый капитал, но, даже учитывая мой определённый уровень экспертизы, если дать мне даже сто миллионов на ИИ, становится совершенно неясно, куда именно эти деньги следует вложить. Это чрезвычайно сложная задача. А если сравнить с сотней миллиардов долларов, это уже проблема. Так что мой вывод таков: такие гигантские инвестиции — это всего лишь отвлекающий манёвр. Они приведут к огромной трате, а также создадут множество отвлекающих факторов для всех участников.

Conor Doherty: Чтобы прояснить идею о том, должны ли государства участвовать или иметь интерес в этом, стоит отметить следующее, и, повторюсь, я не эксперт. Я преподаю философию и работаю в маркетинге в Lokad. Однако я прочитал книгу Ника Бострома “Суперинтеллект”, которой уже около 10 или 11 лет. Когда он её писал, он обозначил потенциал. Я понимаю, что мы не говорим о суперинтеллекте, так что прошу отнестись с пониманием. Суть в том, что большинство людей не знают, что такое суперинтеллект. Большинство не понимают, насколько мы близки к этому или нет. Всё, что им известно, это…

Как отметил Бостром, всё ещё существует потенциал разрушительных последствий, если оказаться на неправильной стороне нации, обладающей этим. Так что мой вопрос: насколько это по сути государственный страх недостаточного развития этой инфраструктуры по отношению к потенциальным противникам?

Joannes Vermorel: Но что заставляет вас думать, что правительство или кто-либо из этих коалиций правительств имеет хоть какое-то представление о том, как ответить на этот вопрос? ИИ — это не что-то простое, вроде строительства гигантской стены для нашей защиты, что-то осязаемое с чёткой целью. Мы говорим о чем-то невероятно неуловимом. Представьте себе, что вместо ИИ мы устраиваем конкурс на написание лучшего романа — самого поэтичного, самого интересного, самого захватывающего. Вы действительно думаете, что вливание миллиардов в этот конкурс механически приведёт к появлению лучшего романа? Нет. Конечно, будет много участников, но всё сразу превратится в бюрократический кошмар, и шансов создать что-то прекрасное просто не будет.

ИИ невероятно неуловим. Одна из проблем больших языковых моделей (LLM) заключается в том, что мы действительно не понимаем природу их ограничений. Если бы мы понимали, что на самом деле мешает нам достичь общего искусственного интеллекта, у нас был бы чёткий план развития. Проблема в том, что за последние 50 лет каждое поколение моделей машинного обучения выявляло некий фундаментальный аспект интеллекта, который был неправильно понят. Каждая революция была постепенной, позволяя осознать, что мы упустили нечто глубинное в понимании интеллекта.

Закрывая эти пробелы, был достигнут прогресс, и сейчас у нас есть разработки, дающие нам впечатляющие результаты. Но сообщество в целом — эксперты, исследователи ИИ — считает, что совершенно неясно, куда нам двигаться дальше. Вы бросаете что попало, чтобы посмотреть, что прилипнет, и делаете это с завязанными глазами. Неясно, что вливание денег в эту проблему не может только ухудшить ситуацию. OpenAI, можно сказать, был довольно отвлечён, потому что у них было слишком много денег, и они сосредоточились на гигантских моделях, поэтому немного опоздали с созданием тех же LLM, но гораздо более компактных.

Существует миф, что, раз видишь направление, например, ИИ как будущее, любой знает, как этого достичь. Интересно то, что на рынке будет тысячи людей, готовых рискнуть, пробовать разные идеи, и в итоге из этой гигантской конкуренции что-то выйдет победителем. Это очень хорошо. Когда у вас есть государственная стратегия, в итоге вы получаете нечто вроде французского Minitel. Франция пыталась изобрести собственный интернет, управляемый государством, и это обернулось полной катастрофой.

Идея о том, что государство может направлять человечество вперёд, может реализоваться только в тех случаях, когда проблема чрезвычайно хорошо понятна и однозначна, и когда чисто силовой подход работает. Но если дело касается многогранной проблемы, это очень сложно. В итоге может сложиться ситуация, когда ИИ по сути становится открытым, лишённым ценности. Ваше ИИ-ядро может быть открытым и бесплатным, а вся ценность будет строиться вокруг того, что вы с ним делаете. Неясно, что полный контроль над ИИ даст кому-либо преимущество. Просто подумайте об этом, как о математике. Представьте, что одна страна производит всех математиков, которые доказывают все теоремы. Эта страна станет математической сверхдержавой, но как только теоремы доказаны, результаты ими могут пользоваться все. Быть математической сверхдержавой не означает автоматически обладать реальной силой или богатством. Есть ещё одна логическая ошибка: если вы делаете прорыв, вы захватываете добавленную стоимость. Не обязательно. Так же, как и обладание статусом математической сверхдержавы не означает, что вы сможете использовать все эти знания для того, чтобы сделать что-то, что обогатит страны.

Conor Doherty: По сути, вы сформулировали аргумент, который Бостром выдвигал против супер-интеллекта. Я знаю, мы не обсуждаем супер-интеллект, но до достижения супер-интеллектуального ИИ, о котором он предполагал, что он появится где-то в середине этого века, необходимо выполнить определённые шаги. Тот, у кого это получится, по сути становится сверхдержавой. Если у вас есть монополия на ценный набор навыков, вы — сверхдержава. Аналогично, тот, кто продвинется дальше всех в области ИИ, может оказаться самым могущественным, и это может повлиять на некоторые решения.

Joannes Vermorel: Да, но это чисто спекулятивно. Монополии не будет. Как только сообщество достигнет определённого уровня понимания, то, что раньше было исключительной сверхдостоинством или компетенцией немногих, превращается в товар. На данный момент развитие ИИ, похоже, следует тем же шаблонам, что и компьютерные науки за последние 50 лет. Всё идёт очень поэтапно, с множеством разнообразных участников. Вклад поступает из тысяч источников. У вас может быть много работ с существенным вкладом, но человек, сделавший этот вклад, может иметь лишь одну значимую публикацию.

Человечество продолжит развиваться в области ИИ, как и в математике, но монополии не будет. Никто не обладает полным знанием математики. В одних странах математиков больше, чем в других, но даёт ли это какое-либо реальное преимущество, выраженное в уровне жизни, доступе к материальным благам и тому подобном? Совершенно нет. Очень неясно, что эти инвестиции смогут это обеспечить. Мы вкладываемся в оборудование на ближайшие 5–10 лет для моделей, о которых мы пока не знаем, как они будут выглядеть. Существует значительная вероятность, что это окажется ошибкой, и деньги будут потрачены впустую. Если Microsoft инвестирует в дополнительные дата-центры и допустит ошибку, именно акционеры понесут потери. Идея о том, что бюрократы сумеют эффективно распределить сотни миллиардов долларов или евро на ИИ, — это отвлекающий момент.

Conor Doherty: Снова, я не экономист, но я достаточно много изучал теорию принятия решений и то, как, если сравнить восприятие людьми малых и больших чисел, они кардинально различаются. Например, если я скажу вам, генеральный директор компании, что в прошлом году мы потратили 12 000 долларов на кофе в комнате отдыха, вы можете подумать, что это безумная сумма, просто потому что кофе — это что-то обыденное, повседневное. Должно ли это быть 10 000 долларов? Должно ли это быть 12 000? Или 5 000? Я собираюсь это выяснить. Но если я скажу, что обновление вашей ERP-системы обойдётся вам в 250 миллионов долларов, это звучит вполне разумно. Я не знаю, сколько это должно стоить. Аналогично, чтобы построить 20 дата-центров, понадобится полтриллиона долларов. С большими числами связано своеобразное господство. Думаю, это усугубляется, когда в процесс принятия решений вовлечены люди, которым может не хватать понимания того, что происходит под капотом. Затем им говорят: «Вот вам, по сути, пустой чек», ведь полтриллиона долларов — это фактически пустой чек. Записывайте любую сумму, которую считаете нужной для строительства. Мой вопрос тогда: насколько реалистично ожидание, что эти деньги будут распределены разумно и принесут какую-либо пользу для общественности в плане создания рабочих мест?

Joannes Vermorel: По моему мнению, ожидания здесь должны быть крайне заниженными. Если посмотреть на статистику занятости в США, видно, что там практически полная занятость, или почти полная, если не учитывать людей, оказавшихся в тюрьме. Так что идея о создании рабочих мест на фоне полной занятости странна. Вы можете сказать: «О, у нас появятся гораздо лучшие рабочие места», но нужно подумать, насколько это реально. Если кто-то работает в пиццерии, может возникнуть спрос на администратора баз данных, и эта работа будет лучше оплачиваемой. Но если человек продолжает работать в пиццерии, делая пиццу, а не занимается более высокооплачиваемым администрированием баз данных, это, вероятно, дело компетентности.

Для меня аргумент о создании рабочих мест совершенно ортогонален, особенно в таких странах, как США, где уровень безработицы очень низкий. Это аргумент сомнительной ценности для оправдания каких-либо инвестиций. Если мы обратимся к Европе, где уровень безработицы выше, то на практике основная причина безработицы кроется в регулировании. Если то, что мешает людям иметь работу, — это некое правило, то утверждение, что масштабные инвестиции решат эту проблему, неверно. Эти вопросы абсолютно независимы. Пока не решено регулирование, лишающее людей работы, они не будут трудоустроены.

Для зрителей, незнакомых с Европой, во многих странах, таких как Франция, Испания, Италия, компаниям практически невозможно расстаться со своими сотрудниками, уволить их. В результате все компании вынуждены быть чрезвычайно консервативными при найме. Это создаёт массу трения, и во многом безработицу можно объяснить именно такими трениями. Страны, где такого трения нет, как Швейцария, имеют гораздо более низкий уровень безработицы. Для меня аргумент таков: когда идут инвестиции, идея о создании рабочих мест — очень слабая, особенно когда на эти рабочие места расходуются налоговые деньги. Это значит, что с одной стороны берутся деньги обычных людей, а с другой отдаются другим. Когда это частные инвестиции, они создают возможности. Но если речь идёт о государственных средствах, это деньги, взятые с налогоплательщиков, которые в итоге перераспределяются.

Conor Doherty: Если можно добавить к этому, случилось нечто забавное, когда я поднимал этот вопрос. Это связано с тем, что я хотел быть точным в предоставлении информации. Я хотел проверить то, что Энтони Миллер говорил в LinkedIn. Энтони Миллер, друг канала, ведёт фантастический блог. Настоятельно рекомендую ознакомиться с ним на Wiser LogTech. Я зашёл в LinkedIn, чтобы найти именно ту информацию, и в начале моей ленты действительно оказался пост Энтони Миллера о том же самом. Новый пост, но тот, на который я хотел обратить внимание, был опубликован несколько дней назад, чтобы узнать ваше мнение. Он высказал очень похожую точку зрения, особенно по поводу Франции — это относится ко многим европейским государствам, но, безусловно, Франция, ведь мы все во Франции, включая его. Он отметил, что эти 200 миллиардов финансирования, как бы они ни распределялись между странами, не обязательно приведут к созданию рабочих мест во Франции. Причина, которую он приводил, заключалась в том, что во Франции, если говорить о стартапах, существует чрезмерное регулирование и, возможно, недостаточно благоприятная среда для стартапов. Мне интересно, разделяете ли вы подобный скептицизм?

Joannes Vermorel: Да, разделяю. Если посмотреть, кто во Франции остаётся без работы, ответ не в том, что у людей с ИТ-навыками или знаниями в области компьютерных наук отсутствует работа — все они заняты. Если рассматривать людей с ценными рыночными навыками, особенно в сфере ИИ или смежных направлений, то уровень занятости достигает 100%. Когда мы смотрим, кто именно безработный во Франции, то это, по сути, молодёжь с низким уровнем образования. У людей младше 25 лет безработица составляет порядка 20%. Общий уровень безработицы во Франции сейчас составляет около 7%, по данным Google. Но среди тех, кто моложе 25, он достигает примерно 20%. Нужно учитывать, что во Франции в любой момент учатся около 200 000 человек по социологии.

Франция выпускает огромное количество людей, которые некомпетентны практически во всём. Решит ли ИИ эту проблему? Я так не думаю. Если рассмотреть, почему эти люди остаются безработными, ответ в том, что они провели пять лет, изучая социологию, что не даёт им никаких навыков, которые могли бы реально пригодиться в любой компании для любой цели. Тот факт, что Франция внезапно начинает инвестировать в ИИ, не решит эту проблему. Вы не были заняты раньше, потому что ваши навыки не имели рыночной ценности. ИИ это в корне не меняет.

Если говорить о создании рабочих мест, люди подразумевают, что это создаст рабочие места для тех, у кого их нет. Реальность такова, что люди с достойными навыками во Франции заняты почти на 100%.

Conor Doherty: Если быть точным, во многих случаях любой, кто обладает такими навыками в Европе, особенно во Франции, если он достаточно свободно владеет английским, часто переманивается стартапами из Америки. Это эффект утечки мозгов.

Joannes Vermorel: Если говорить о создании рабочих мест, то идея в том, что если вы просто создаёте работу для того, у кого уже есть работа, вы лишь перекладываете людей по горизонтали. Вопрос в том, решим ли мы проблему безработицы. Мой ответ: в Европе много людей без работы, но эти причины никак не связаны с ИИ и с тем, что ИИ может сделать для Европы, США или мира. Даже если ИИ будет чрезвычайно успешным, он ни в коей мере не изменит ситуацию для тех, кто остаётся без работы, по той же причине, по которой в США люди, осуждённые, несколько раз попадали в тюрьму и испытывали огромные трудности с трудоустройством, не увидят изменений. Даже если страна будет чрезвычайно процветающей, судьба этих людей не изменится принципиально только потому, что у нас есть невероятно хороший ИИ, который делает много полезного для компаний.

Conor Doherty: Не хочу подбирать вам слова, но в качестве резюме этой позиции, вы фактически считаете, что с точки зрения обычного налогоплательщика в Европе в этом нет никакой добавленной ценности?

Joannes Vermorel: В Европе в этом нет никакой добавленной ценности. Я не думаю, что это имеет место и в США. Если рассматривать более конкретно цепочки поставок, то директора по цепочке поставок не воспринимают эти программы как источник инноваций. Это будет просто гигантской растрачей ресурсов. Эти консорциумы будут расточительными, бюрократичными, и они не возглавят следующее поколение ИИ. Эти консорциумы могут нанести ещё больший вред, чем просто пустая трата налоговых евро и долларов. Они также представляют собой огромное отвлечение, способное исказить восприятие обычных руководителей компаний, заставляя их поверить, что именно здесь произойдут инновации, что здесь будет создана ценность. На мой взгляд, и я готов на это поставить деньги, — это не то место, где произойдут инновации. Инновации будут продолжаться, просто не там. Conor Doherty: Ну, это интересно, потому что часто, когда я пытаюсь заставить вас делать прогнозы относительно того, что произойдёт, вы держите карты при себе.

Joannes Vermorel: Да, знаете, интересное то, что если вы хотите, чтобы я предсказал, где произойдут инновации, я не знаю. Но мы всё же можем исключить несколько вариантов. Следующая революция в ИИ придёт из Северной Кореи? Маловозможно, очень маловероятно. Придёт ли она от государственных бюрократов? Очень маловероятно, как и Северная Корея. Так что, видите ли, не то чтобы я не мог дать конкретный прогноз, но я могу исключить несколько вариантов, которые крайне маловероятны, если посмотреть на историю.

Conor Doherty: Итак, через 12 месяцев вы не думаете, что Европа что-либо построит, не говоря уже о том, чтобы добиться огромного прогресса?

Joannes Vermorel: Может, да, но если это и произойдёт, то не благодаря этим инвестициям. Инновации могут быть очень непредсказуемыми и могут случаться практически где угодно. Некоторые страны обладают множеством высококвалифицированных специалистов. Например, Швейцария является центром такого рода талантов. Шансы того, что там появится такая компания, неплохи.

Conor Doherty: Налоговые убежища?

Joannes Vermorel: Да, но не только налоговые убежища. Например, Университет ETH — отличное заведение. Есть множество мест с превосходными техническими университетами. Во Франции, да, их много. Так что, по моему мнению, основной кандидат — это США, просто потому что у них больше всего импульса, самые большие сообщества и наибольшее количество экспертов. Но даже если прогресс будет продолжаться из США, мой прогноз таков, что он не будет связан с теми гигантскими инвестициями, осуществляемыми федеральными администрациями. Скорее всего, успех произойдёт в США, потому что они доминируют в этой области уже несколько десятилетий. Но будет ли этот успех следствием этих гигантских инвестиций со стороны федерального правительства? Я, в общем, так не думаю.

Conor Doherty: Хорошо, мы уже почти час, так что я начинаю подводить итоги. Какие заключительные мысли вы хотели бы сказать перед завершением?

Joannes Vermorel: Директорам по цепочке поставок или ИТ-директорам, которые нас смотрят, не отвлекайтесь. Это просто пустая трата времени и, к сожалению, ваших денег, но с этим ничего не поделаешь, ведь это ваши налоги.

Conor Doherty: Мы не пропагандируем ничего незаконного.

Joannes Vermorel: Но, по крайней мере, вы можете постараться, чтобы это не стало для вас полным отвлечением. Мой совет: следите за тем, что происходит, но не отвлекайтесь на эти гигантские инвестиции. Скорее всего, из них ничего не выйдет. Сосредоточьтесь на том, что очень специфично для вашей сферы и, кажется, набирает обороты, делая что-то реально полезное для ваших кейсов, вместо того чтобы гоняться за супер-интеллектом и тому подобным.

Conor Doherty: Хорошо, Жоанн, у меня больше нет вопросов. Большое спасибо за ваше время. Мне понравилась беседа, и я надеюсь, что другим тоже. Спасибо за просмотр, и до следующей встречи.