Нейросети: прорыв в будущее или отвлечение внимания на негодный объект?
Сервис DeepSeek — это всего лишь очередная мировая истерика. Об этом написал в статье, опубликованной ТАСС президент группы компаний InfoWatch Наталья Касперская.
«Последние три года мы наблюдаем очередной пузырь в области ИИ — после появления сервиса ChatGPT от международного консорциума Open AI. Напомню, что в области искусственного интеллекта пузыри и медийные истерики случаются регулярно, начиная с «психотерапевта» Элизы, созданной в 1960-х годах Джозефом Вейценбаумом. Потом был выигрыш ИИ в шахматы у чемпиона мира, глубокие нейронные сети, ChatGPT, и вот — очередная истерика по DeepSeek.
В прошлом августе бывший директор Google и председатель комиссии по ИИ при Совете национальной безопасности США, глава цифровых комитетов в Пентагоне Эрик Шмидт заявил в Стэнфорде, что Америке надо строить сверхразумный ИИ и обогнать всех в мире.
Для этого придется построить кластер для обработки данных стоимостью $1 трлн. ИИ, по Шмидту, важен для США как в военном смысле, так и в геополитическом. Это значит, что США рассматривают искусственный интеллект как новый ядерный проект — ключевой способ достижения мирового господства.
По мнению Шмидта, у США здесь два главных врага: Китай и Россия. КНР — непосредственно в гонке ИИ, а РФ — в геополитике. Россию надо победить на поле боя, а Китай нужно не допустить к новейшим разработкам по ИИ, чтобы защитить западную демократию.
Ключевым условием для создания триллионного кластера, с точки зрения Шмидта, являются даже не деньги, а наличие энергии. Такому объекту потребуется половина всей энергии США. Например, сейчас обработка одного запроса (промта) к ChatGPT суммарно потребляет в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос в Google.
Для преодоления этой проблемы Шмидт предлагает государству распаковать не менее пяти АЭС — заглушенных ранее в ходе «борьбы с потеплением» — и взять часть энергии у Канады. Замечу, что буквально первые действия Трампа после вступления в должность — это как раз выделение $500 млрд государственных денег на ИИ, а также территориальные претензии на Канаду (и Гренландию, где есть вечная мерзлота и можно ставить вычислительные центры с естественным охлаждением).
Теперь понятна истерика американцев при внезапном появление DeepSeek. Китайцы произвели аналог американских больших моделей при примерно в 100 раз меньших затратах (с их слов, конечно). Это напоминает Sputnik moment (как пишут и в США) — прорыв СССР в области космонавтики, когда внезапно оказалось, что Соединенные Штаты вовсе не первые в этой гонке.
Россия довольно сильно отстает в этой гонке генеративных нейросетей. И глубокие нейронные сети, и большие лингвистические бредогенераторы придуманы в США. На общепринятых автоматических тестах MMLU для генерирующего ИИ большие лингвистические модели от Яндекса и Сбербанка по качеству — пока все еще на 20–30-х местах в мире, с результатами 65–75% на фоне 90% у лидеров.
Но что означают эти результаты соревнований генераторов текстов? Кроме истерики в СМИ, непонятно, зачем они нужны. Зачем нашей стране замена интеллектуальной деятельности людей на что-то, сгенерированное ИИ? Какую пользу они принесли за последние три года их триумфального шествия?
Думаю, нам в первую очередь нужно не проиграть Западу в войне и в экономике. И тот ИИ, который сейчас применяется Россией для беспилотников, ракет, артиллерии, наведения, — судя по результатам — на уровне американского или лучше. Применение ИИ в экономике — моделирование поиска и добычи полезных ископаемых, управление бурением, проектирование, слежение за посевами, сортировка сельхозпродукции, предиктивная аналитика в производстве, управление цепочками поставок и прочее, — у нас давно внедрено и весьма эффективно экономит деньги и силы.
На мой взгляд, нам не надо изо всех сил бежать туда, где сражаются Годзилла с Кинг-Конгом. Потому что у нас нет столько триллионов долларов и не будет. Нет и не будет на это столько оборудования — его нам просто не продадут. Напомню, что США внесли в Конгресс прямой запрет на продажу "странам-врагам", то есть КНР и РФ (а также Ирану, КНДР и прочим), технологий ИИ и графических карт, которые используются в том числе для работы больших лингвистических моделей.
Возможно, я чего-то не понимаю в будущих применениях генеративных нейросетей, но мне лично неясно, зачем надо инвестировать кучу денег в странное направление автоматического написания текстов и рисования картинок, при котором почти всегда получается гладкий, глянцевый, но дрянной результат. Чтобы студенты подделывали дипломные работы? Чтобы школьники бездумно копировали его ответы в цифровые домашние задания (ЦДЗ)? Чтобы пиарщики, журналисты и политтехнологи быстро создавали пресные скучные тексты в любом количестве?
А у нас точно есть нехватка текстов и картинок? Не является ли ChatGPT просто тем, что называют «отвлечением на ложный объект»?
Чтобы побежавшие догонять могли бы с успехом надорвать свою экономику… Чем-то это неуловимо похоже на бутафорскую американскую Стратегическую оборонную инициативу (СОИ) 1980-х годов.
Все же думаю, нам нужно заниматься не слепым копированием, с напряжением всех сил, а искать асимметричные технологические ответы, что-то наподобие гиперзвука (где имеется настоящий, не иллюзорный прорыв в материаловедении).
Говорят также, что генеративные модели помогут быстрее программировать или же полностью сами это делать, можно будет писать большие кода дешевле и гораздо быстрее. Low-code и даже No-Code — вот перспектива, программирование не покладая рук и головы. Но эта тема требует отдельной колонки», — заявила Наталья Касперская.