Как мы попали по время ИИ и никуда не уедем

"Мы теперь живем по времени ИИ" – вот что я говорю людям, когда они пытаются осознать стремительное развитие технологий ИИ и связанных с ними технологий. Хотя прошло всего два с половиной года с тех пор, как OpenAI выпустила ChatGPT в мир, я инстинктивно понимаю, что в мире технологий мы больше не руководствуемся законом Мура, согласно которому количество транзисторов на чипе удваивается каждые два года. Теперь у нас закон Моделей ИИ, где возможности генеративных моделей удваиваются каждые три месяца.

Даже если вы не верите, что большие языковые модели (LLM) развиваются с такой скоростью, нельзя отрицать беспрецедентную скорость их внедрения. Новое исследование (или, скорее, 340-страничная презентация) Мэри Микер, партнерши BOND investments, рисует наилучшее представление о преобразующей природе ИИ и том, как он отличается от любой другой предыдущей технологической эпохи.

"Темп и масштаб изменений, связанных с эволюцией технологий искусственного интеллекта, действительно беспрецедентны, что подтверждается данными", — написали Микер и ее соавторы.

Одни цифры особенно запомнились: Google понадобилось девять лет, чтобы достичь 365 миллиардов ежегодных поисковых запросов. ChatGPT достиг такого же рубежа всего за два года.

Презентация Микер иллюстрирует то, что я старался объяснить уже некоторое время. Такого времени, как сейчас, не было никогда. Я пережил несколько крупных технологических изменений: рост персональных компьютеров, переход от аналоговых к цифровым редакторам, онлайн-революцию. Большинство из этих изменений происходило постепенно, хотя, признайте, в то время это казалось стремительным.

Я впервые увидел цифровые редакторы в середине 1970-х, и лишь в середине-конце 1980-х многие из нас сделали переход, как раз в то время, когда персональные компьютеры начали появляться, хотя они стали повсеместными лишь через десятилетие.

Время ИИ оставляет мало пространства для саморазмышлений. С появлением общественного интернета в 1993 году прошло еще много лет, прежде чем большинство людей перешли на широкополосный интернет. Работники умственного труда не поднимались сразу. Вместо этого наблюдался медленный и устойчивый переход в рабочей силе.

Я бы сказал, что у нас было целое десятилетие солидной адаптации, прежде чем интернет и его сопутствующие системы и платформы стали неотъемлемой частью нашей жизни. Я до сих пор помню, как среднестатистический человек был сбит с потрохов интернетом. В передаче The Today Show в 1994 году ведущие буквально спросили вслух: "Что такое интернет?" ИИ и платформы, такие как ChatGPT, Copilot, Claude AI и другие, не столкнулись с таким уровнем замешательства.

В отчете Микер отмечается, что количество пользователей ChatGPT взлетело с нуля в октябре 2020 года до 400 миллионов в конце 2024 года и до 800 миллионов в 2025 году. Поразительные 20 миллионов людям становятся платными подписчиками. Потребовались десятилетия, чтобы убедить людей платить за контент в интернете, но с ИИ люди уже выстраиваются в очередь с открытыми кошельками.

Я полагаю, что рост интернета и всеобъемлющие мобильные вычисления могли подготовить нас к эре ИИ. Не так чтобы искусственный интеллект появился из ниоткуда. Хотя, с другой стороны, он как раз так и появился. Почти десятилетие назад мы поражались IBM's Deep Blue – первому ИИ, который победил гроссмейстера по шахматам Гари Каспарова. Затем в 2005 году автономный автомобиль завершил DARPA challenge. Спустя десять лет мы увидели, как DeepMind AlphaGo обошел лучших игроков в Го.

Некоторые из этих событий были просто ошеломляющими, но они приходили с относительно усваиваемым темпом. Тем не менее, в 2016 году все начало ускоряться, и различные группы начали бить тревогу о ИИ. Никто еще публично не использовал термины "LLM" или "генеративный". Но тревога была такой, что IBM, Amazon, Facebook, Microsoft и DeepMind Google сформировали некоммерческую организацию Partnership on AI, целью которой было "решение проблем и возможностей с технологиями ИИ, чтобы принести пользу людям и обществу."

Эта группа существует и по сей день, хотя я не уверен, что кто-то обращает внимание на ее рекомендации. Время ИИ, я думаю, оставляет мало времени для саморазмышлений.

Исследование Стэнфордского университета о ИИ в 2030 году (в настоящее время недоступное в интернете) отметило, что "вопреки более фантастическим предсказаниям о ИИ в популярной прессе, рабочая группа не нашла причин для беспокойства о том, что ИИ является неотложной угрозой для человечества."

Презентация Микер, однако, представляет ускоренную картину, которая, похоже, вызывает некоторые причины для беспокойства, с оговоркой: прогнозы приходят от ChatGPT (что является еще более тревожным). Например, к 2030 году предполагается, что ИИ сможет создавать полнометражные фильмы и игры. Я бы сказал, что Gemini's Veo 3 – это доказательство того, что мы на правильном пути.

Он обещает, что ИИ сможет управлять человекоподобными роботами. Я бы добавил, что время ИИ ускорило развитие человекоподобных роботов так, как я не видел за 25 лет освещения робототехники.

Говорится, что ИИ будет строить и управлять автономными бизнесами. Через 10 лет, по версии ChatGPT, ИИ будет способен моделировать человекоподобные умы. Если мы помним, что ChatGPT, как и большинство LLM, основывает свои знания на известной вселенной, я думаю, мы можем предположить, что эти прогнозы в действительности являются, если не слишком амбициозными. Даже ИИ не знает, чего мы не знаем.

В офисе возникла дискуссия, в которой некоторые утверждали, что формула у меня неверная. Нет никакого закона модели ИИ: есть только закон Хуана (по имени Дженсена Хуана, основателя и генерального директора Nvidia). Этот закон предсказывает удвоение производительности GPU как минимум каждые два года. Без мощности этих процессоров ИИ застревает. Может быть, но я думаю, что мощность этих моделей еще не успела догнать мощность процессоров, предоставляемую GPU от Nvidia.

Хуан просто строит будущее, в котором каждый человек и бизнес хочет генерирующей мощности на основе GPU. Это означает, что нам нужны больше процессоров, больше данных и прорывов в разработках, чтобы подготовиться к моделям, которые ждет. Однако разработка моделей в реальном времени не ограничена развитием GPU. Эти генеративные обновления происходят гораздо быстрее, чем усовершенствования кремниевых чипов.

Если вы примете, что существует такое явление, как Время ИИ, и что закон модели ИИ (черт возьми, давайте назовем его "законом Уланова") является реальным, тогда легко принять точку зрения ChatGPT о нашей надвигающейся реальности.

Возможно, вы к этому не готовы, но оно придет, несмотря ни на что. Интересно, что об этом думает ChatGPT.