«Мы склонны переоценивать влияние технологии в краткосрочной перспективе и недооценивать эффект в долгосрочной перспективе».
Рой Амара (1925-2007): американский исследователь, ученый и бывший президент Института будущего.

Итак, откроем новый сезон. На этот раз добавляю тему, которая набила оскомину всем, буду рассказывать про инновации и изменения, которые несёт искусственный интеллект. Мне интересно смотреть то, как страновая и бизнес-культура влияет не только на создание, но и на внедрение изменений. Буду делиться с вами собственными размышлениями и ссылками на статьи, материалы и исследования, и конечно же изучать через призму культурных отличий.

Тема вдвойне интереснее тем, что культуру нужно будет принимать во внимание, потому что конкуренция на рынке ИИ становится действительно глобальной - с момента публичного релиза ChatGPT прошло чуть больше двух лет, и всё это время на рынке доминировали компании из Кремниевой Долины, где делают свои продукты такие компании как OpenAI и Anthropic, а также гиганты X, Meta и Google.
Да, за это время была выпущены французская и южнокорейская модели - но они не показали достойных результатов.

Зато совсем недавно, 26 декабря прошлого года, проигнорировав празднование рождества католиками :), свой продукт DeepSeek V3 выпустила китайская команда. Их модель сравнима по качеству с Claude Sonnet 3.6 и ChatGPT 4, при этом стоит на порядок дешевле американских конкурентов при сопоставимом качестве. Меньше чем неделю назад они же выпустили свою первую “размышляющую” (reasoning) модель r1. Кстати, на тему reasoning я планирую рассматривать отдельно, я специально подробно изучил её, и на мой взгляд это просто шедевр, через который можно понимать американскую культуру инноваций.

О том, что стало причиной успеха китайской модели и её низкой стоимости есть классная статья, полная статья доступна по ссылке:
https://www.chinatalk.media/p/deepseeks-edge, а я перечислю три пункта оттуда:
1. Отсутствие классической бизнес-модели, когда нужно отчитываться перед внешними инвесторами за продажи. Изначальная миссия DeepSeek - исследование AGI, а не зарабатывание денег - по этой причине у них нет внешних инвесторов.
2. Модель тренируется и работает в собственных дата-центрах компании, её создающей (которая в свою очередь, зарабатывает на алгоритмической торговле и обладает необходимыми мощностями).
3. Третья причина - самая интересная. В Китай из-за экспортных ограничений поставляется менее производительное оборудование, поэтому инженерной команде пришлось творчески адаптировать подход к обучению модели, и именно этой стало причиной технологической инновации.

Летом 2023 года, через полгода после публичного релиза ChatGPT я написал заметку, которая простым языком объясняла все ограничения создаваемой технологии - в основном про то, что очеловечивать машину, перенося на неё человеческие качества опасно, потому что машина всегда будет вести себя иначе себя иначе: https://t.me/kadomsky/100.

У Брюса Шнайера, американского писателя и криптографа есть классное эссе на тему того, чем чревато чрезмерное доверие к инструментам с человеко-подобными интерфейсами на базе LLM: https://www.schneier.com/essays/archives/2024/04/ai-and-trust-bruce-schneiers-perspective-on-ai.html

Фундаментальная особенность LLM за два года не поменялась - из способности машины создавать грамматически и лексически верные тексты на многих языках никоим образом не следует возникновение ни каких-либо эмерджентных свойств, ни разума, ни прочей чертовщины вроде AGI. К счастью, хайп ушёл и появились авторы, которые трезво смотрят на происходящее в индустрии.

Без американской бизнес-культуры в стиле “fake it till you make it” не было бы практических решений, которые в течение нескольких лет поменяют то, как мы взаимодействуем с вебом и цифровыми технологиями. К примеру, вот 10 основных областей, в которых используются модели Anthropic: https://www.anthropic.com/research/clio - думаю что в них изменения будут наиболее значимые.