А что, если на минуту убрать хайп вокруг ИИ?
Недавно посмотрел большое интервью с Эдом Зитроном, одним из самых жёстких публичных скептиков нынешнего ИИ-бума. С ним можно спорить, и я бы поспорил. Местами он перегибает так, что сам звучит как зеркальное отражение того же хайпа, только с обратным знаком.
Но одна мысль из этого интервью меня зацепила. Простая. Что, если на несколько минут выключить будущее целиком?
Без сильного ИИ (AGI) и прогнозов на десять лет вперёд. Без гаданий на кофейной гуще про вымирающие профессии и «агента, который всё сделает сам». Смотрим только на то, что происходит сейчас.
⸻ // ⸻
ИИ уже полезен. Спорить тут не о чем. Я сам пользуюсь им каждый день: для больших документов и для кода. За последние годы качество выросло заметно.
А дальше случается логический скачок, который мы перестали замечать.
Модель лучше пишет код. Значит, скоро придёт автономный программист. Лучше разбирает документы. Значит, аналитик пакует вещи.
Возможно. Но из «стала лучше» ни*уя ещё не следует «скоро заменит». Логика как у человека, который поднялся на пятый этаж и на этом основании планирует дойти до Луны пешком.
Улучшение технологии ничего не говорит о её потолке. Может, мы видим начало огромной кривой роста. А может, очень быстрое освоение первых 70–80% возможностей, после которых оставшиеся 20% окажутся самыми дорогими и сложными.
Сегодня никто этого точно не знает. Иногда полезно произнести это вслух: мы не знаем.
⸻ // ⸻
Большие деньги почему-то стали доказательством. Этот аргумент редко звучит прямо, но сидит в каждом разговоре про ИИ. Microsoft тратит огромные деньги. Google тоже. Строятся дата-центры, Nvidia продаёт видеокарты (GPU) в огромных количествах, инвесторы льют десятки миллиардов в ИИ-компании. И внутри само собой возникает: ну не могут же они все ошибаться.
Ещё как могут. Особенно когда боятся одного и того же.
Большая компания боится не хуже маленькой, а то и сильнее. Представим, что руководство Microsoft не уверено, станет ли генеративный ИИ следующим фундаментом вычислений. Вариантов два. Вложить слишком много и потерять часть денег. Или вложить слишком мало и через пять лет увидеть, что конкурент забрал новый рынок на сотни миллиардов. Что страшнее, понятно любому.
Для гиганта огромные вложения — страховка от ещё более огромного проигрыша. А теперь страхуются сразу несколько крупнейших технологических компаний.
Они скупают видеокарты. Спрос на Nvidia растёт. Рынок смотрит на Nvidia и радостно кричит: видите, какой спрос на ИИ! Инвесторы несут ещё денег ИИ-компаниям. Те покупают ещё больше вычислений. Облачные компании видят рост и строят ещё больше дата-центров.
И вопрос напрашивается сам. Мы видим спрос, рождённый реальной ценностью технологии? Или ожидание будущего спроса уже начало кормить само себя?
Ответ, скорее всего, где-то посередине. Но сам вопрос вполне здоровый.
⸻ // ⸻
Очередь за кофе ещё не бизнес. Допустим, я открыл кафе. Кофе отличный, людям нравится, каждое утро очередь. Чашка уходит за 5 дирхамов. Маленькая деталь: мне она обходится в 20.
Можно собрать пресс-конференцию и заявить: посмотрите на внедрение, люди стоят в очереди. И это будет чистая правда. Прибыльным бизнес от неё не станет.
С ИИ сегодня похожая история. Распространение продукта бешеное, но пользователь не видит, сколько реально стоят вычисления за его запросами. Он платит $20, $100 или $200 в месяц и просто пользуется. Если настоящая цена существенно выше, число пользователей говорит только одно: по этой цене продукт людям нужен. Что будет при другой цене, вопрос отдельный.
В корпоративном мире интереснее. Пока ИИ обещает экономить деньги, хотят все. Когда приходит счёт за миллионы запросов, разговор может стать другим.
Интересная технология и хороший бизнес совершенно не обязаны появляться одновременно.
⸻ // ⸻
Хайп умеет кормить сам себя. Почти любое событие подтверждает исходную легенду. Модели быстро улучшаются: значит, ИИ ускоряется. Улучшения замедлились: нужно больше вычислений. Людей сокращают: началась автоматизация. Людей не сокращают: ИИ делает существующих продуктивнее.
Что бы ни случилось, история остаётся прежней. Удобная х*рня: опровергнуть её невозможно по определению.
Поэтому мне и нравится здоровый скептицизм. Он задаёт неприятный вопрос: что должно произойти, чтобы мы признали, что часть допущений была неверной? Хотя бы одно, конкретное. Например, что масштабирование моделей продолжит давать прежний прирост. Или что пользователи готовы платить реальную цену этих систем.
Какие события заставят сказать: «Окей, здесь мы переоценили скорость, а здесь экономику»? Если ответа нет вообще, перед нами удобная история, которую невозможно опровергнуть. Прогноз так не работает.
⸻ // ⸻
Слово «ИИ» давно превратилось в мешок. Под одной вывеской живут ChatGPT и беспилотные машины. Прорыв случается в одной области, и кредит доверия получает весь ИИ. AlphaFold совершил прорыв в предсказании структуры белков, и этот успех незаметно становится аргументом в разговоре о возможностях ChatGPT. Генератор видео выдал впечатляющий минутный ролик: значит, ИИ идёт в Голливуд.
Каждый пример по отдельности может быть абсолютно реальным. Но сложи их вместе, и получится универсальный гений: и код пишет, и лекарства придумывает.
За вывеской прячется куча разных технологий с разной ценой и разными потолками. Сваливать их в одну кучу удобно для хайпа: будущее сразу выглядит масштабнее.
⸻ // ⸻
Скептики тоже умеют увлекаться. Зеркальная ловушка ждёт с другой стороны. Гигантские бюджеты, убытки, раздутые обещания, и вывод готов: пузырь, всё понятно. Слишком простой вывод. Пузырь спокойно живёт вокруг фундаментально важной технологии. История такое уже показывала.
В конце 1990-х инвесторы вкладывали безумные деньги в интернет-компании, и многие из них исчезли. Оценки были абсурдные, прогнозы тоже. Капитал сгорел. А интернет всё равно изменил мир гораздо сильнее, чем большинство тогда представляло. Одно другому не мешает.
С ИИ может выйти так же. Какие-то ИИ-компании исчезнут, какие-то дата-центры окажутся построены под слишком оптимистичный спрос. И одновременно останется технология, которая перестроит десятки отраслей. Противоречия тут нет.
⸻ // ⸻
Прав Эд Зитрон или нет, станет понятнее через несколько лет. Меня зацепило другое. Когда вокруг технологии складывается очень сильный консенсус, полезно хоть иногда выйти за его границы и вернуть вопросы, которые консенсус перестал задавать.
Где измеримый экономический эффект? Что здесь продукт, а что пока обещание продукта?
И главное: что должно произойти, чтобы мы признали, что где-то ошиблись?
Может, через десять лет нынешние вложения в ИИ будут выглядеть дальновидными. Может, мы будем смеяться над тем, как перегрелся рынок в середине 2020-х. Скорее всего, реальность окажется сложнее обеих крайностей.
Будущее подождёт. Проверять будем то, что уже перед глазами.