Господь создает людей, а GPT делает их неравными
LLM — как и любая технология общего назначения (GPT как General Purpose Technology: колесница, пар, электричество, интернет) — распространяется невероятно быстро, порождая экспоненциально растущий вал последствий, но всё же не мгновенно.
Разница в темпе адаптации определяет положение в пищевой цепочке в следующем цикле.
Необеспеченные процентные деньги однажды сделали Великобританию империей, над которой никогда не заходит солнце. 50 герц в нашей розетке навсегда напоминают о том, откуда началась электрификация. Российская Империя вошла в XX век с нарастающим технологическим разрывом — не потому что не пыталась догнать, а потому что индустриализация Витте запоздала на двадцать лет и не успела стать фреймворком. Пар приняли, организацию — нет.
Евгений Кузнецов не зря говорит о том, что технологии общего назначения не могут быть адаптированы иначе чем пакетом — вместе с управленческими и культурными принципами, частями цивилизационного фреймворка. Кто берёт технологию без пакета — получает инструмент в чужих руках. Кто собирает свой пакет — получает следующий цикл.
У нас есть несколько факторов, которые помогают тому, чтобы история с опозданием к раздаче бонусов повторилась и на этом цикле.
Первый. Искусственные барьеры при доступе к передовым моделям — как с той стороны (невозможность регистрации с русских SIM, невозможность оплаты, блокировки по гео-IP, по региону операционки), так и с этой. Порог вхождения повышается в целом. Процент использующих Claude а не DeepSeek отличается на порядок. В мире, где месяц развития — это как советская пятилетка — разница качественная.
Второй. Невозможность суверенного обучения современных моделей из-за ограничений доступа к оборудованию. Huawei производит 4% от Nvidia. Даже Китай, второй игрок на рынке, имеет в 11 раз меньше мощностей чем США. Данных по РФ нет, но не в первой десятке точно.
Третий. Колоссальная разница в объёме обучающего корпуса на английском и русском языке приводит и к понятному ценностному перекосу вообще всех моделей — китайский DeepSeek разговаривает про LGBT как выпускник курсов USAID им Д. Байдена, не потому что компартия так хочет, а потому что он дистиллят с перекошенным корпусом текстов — и к неочевидным вещам: токенизация и эмбеддинги, оптимизированные для английского языка, дают худшее качество ответов для аналогичных запросов на русском.
Четвёртый. Наличие библиотек MCP-коннекторов для популярных американских и западных сервисов, широкое сообщество разработчиков скиллов и прочих инструментов завершают фундамент неравенства.
В этих условиях даже чтобы оставаться на месте нужно уже бежать быстро, быстрее чем Кэрролловской Алисе.
Чтобы исполнить поручение Президента о суверенном ИИ нам кроме применения смекалки и шикарной инженерной базы с корнями в советских техвузах (которая уже позволила в уходящей эпохе создать мирового уровня цифровую экосистему — госуслуги, электронное правительство, финтех, еком и яндекс), еще придется стать очень трезвыми:
Для начала — признать, что мы точно не сможем «догнать и перегнать» в лоб. Мы не производим чипы, у нас не на чем учить «суверенные модели». Полупроводниковое отставание началось в 60-е, починить его сейчас невозможно.
Признав — осознать уникальность момента — многие бонусы прямо сейчас обнуляются в пыль. Годы развития многих продуктов можно вычеркивать — «волшебный клей», соединяющий данные стоит 10 центов за миллион токенов а не 100500 тонн устаревшего кода и апи. Технологии обработки данных становятся общим местом и их ценность нивелируется.
Мы должны быстро и без ограничений учиться всему передовому, а потом сыграть в комбинаторную игру — соединить чужие элементы неочевидным образом, создать среду, которая поощряет логику хакера а не ксерокса чужих решений. Тогда мы сможем внутри чужой игры создать немного места, в котором можно будет развернуться. Мы это уже проворачивали не раз — при Петре, при Екатерине, в космической гонке и мирном атоме.
Почему-то, парадоксальным образом, я думаю, что мы можем преуспеть и в этот раз. Вопреки. Аминь.