Рецензии на книги
Идея по созданию искусственного интеллекта начала активно привлекать капитал в еще в нулевые.
Первые шаги — лаборатория искусственного интеллекта DeepMind, которую открыли в Лондоне еще в 2010-м году. Илон Маск вложил в нее 5 млн долларов. Впоследствии ее выкупил Гугл.
Большое впечатление произвел фильм Она (Hear), который вышел в 2013 году. Электронный помощник с голосом Скарлетт Йоханссон навсегда изменил жизнь героя Хоакина Феникса.
Сэм Альтман сумел пробить идею новой компании — OpenAI. Главная задача — создание “искусственного интеллекта”. Проект задумывался как некоммерческий. Это довольно странно для Силиконовой долины. Наверняка, для этого были веские причины.
Так в 2015-м и появился OpenAI. Получилось собрать капитал, найти инвесторов. И что не менее важно — создать супер команду из Альтмана, Маска, Слуцкевера, Брокмана и многих других.
Поначалу, расходов было не очень много. Конечно, рядовым разработчикам надо было платить конкурентную зарплату, а это от $100 тыс в год и больше. Но главные расходы были впереди.
2010-е были отличным временем для стартапов. Благодаря развитию облачных технологий, компании могли сосредоточиться на ключевом бизнесе. Убер, Airbnb и многим другим не надо было покупать и обслуживать серверы, нанимать сисадминов, снимать для них помещения итд. Ведь можно было купить облачные сервисы у Амазон или Майкрософт.
Появился новый рынок. Убер, Тесла и другие загорелись идей беспилотных авто. Модели должны были анализировать окружающую обстановку и давать команды рулю, педалям. Как водитель за рулем, только виртуальный. Как автопилот в самолете.
Появилась и новая профессия — обработчик данных. Человек сидит за экраном компьютера, смотрит видео и отвечает на вопрос. Что на дороге? Чем-то похоже на капчу, где надо выбрать предметы на картинке. Ответы помогали тренировать автопилот.
Появились компании по аутсорсингу обработки данных, например Appen, Remotasks. Много работников было из Венесуэлы, потом из Кении. Хороший интернет, достаточно высокий уровень образования, готовность много работать за гроши. Когда хайп спроса для автопилота пошел на спад, появился новый рынок — тренировка AI моделей.
К 2017 перед Open AI остро встал вопрос финансирования. На тренировку AI моделей требовались миллиарды.
Компьютерная мощность состоит из трех частей:
Processing power, т.е. как много вычислений процессор делает в секунду.
Количество доступных чипов.
Как долго они могут работать.
К 2017-му сервер NVDA с 8 лучшими GPU стоил $150 тыс. Для OpenAI их нужны были тысячи. В 2023-м году — уже $195 тыс. Для некоммерческой организации, какой была OpenAI — слишком дорого. Надо было думать о прибыли и искать партнеров. Таким партнером оказался Майкрософт, который вложил миллиард.
Каждый новый проект OpenAI, GPT-1 и последующие, умел все больше и больше. Для тренировки моделей использовали всю доступную информацию, в том числе Ютуб. Это не совсем законно, ведь не было разрешений от Гугла. Но Альтман решил, что скорость важнее рисков. Также использовали пиратские библиотеки, фильмы с торентов и многое другое.
За два года до релиза ChatGPT модели прошли особую тренировку. Работники на аутсорсе из Нигерии смотрели контент из насилия, абьюза, порно и многого другого. Задача — помочь моделям в сортировке контента.
Часть команды откололась и создала Антропик. Также были ссоры между основателями.
Проекты развивались очень быстро. Свои проекты по AI были у Майкрософт (не смотря на финансирование OpenAI), Гугл и других. Но все они отставали от OpenAI.
В начале 22 года результат работы модели OpenAI показали Биллу Гейтсу, но он не впечатлился — модель напоминала продвинутый сортировщик данных.
Но уже в августе 22 года, в доме Гейтса, прошла еще одна демонстрация работы. Последняя модель GPT сдала AP Biology test — ответила на 59 из 60 вопросов с большим количеством опций и на 6 открытых вопросов.
Билл Гейтс сказал, что это одна из двух самых удивительных вещей, которые он видел в жизни.
30 ноября вышел ChatGPT и началась новая эра. За первые 5 дней — 1 миллион подписок. За 2 месяца — 100 миллионов.
Что мы имеем сейчас?
Для работы AI нужны дата центры и много контента для тренировки.
Крупнейшие дата центра — мегакампусы. Они есть у Гугла, Майкрософта, Амазона и Меты (организация запрещена в РФ). Эти мегакампусы потребляют колоссальное количество энергии и чистой питьевой воды (для охлаждения).
До недавнего времени самый большой дата центр потреблял 150 МВт. Такое количество потребляет за год 122000 семей. Сейчас проектируют мегакампусы на 1000-2000 МВт. В 2022-м они потребляли 3% всей энергии в США, к 2030-му году будет 8%.
Для генерации одной картинки расход энергии, как зарядить смартфон на 25%.
Каждый запрос в Chat GPT — расход энергии в 10 раз больше, чем обычный запрос в Гугле.
AI меняет рынок рабочей силы, сокращает спрос в одних отраслях, усиливает в других.
Кстати, к моменту старта Chat GPT в компании работало не более 600 человек.
Какие перемены может принести AI? Вот что произошло с работниками по обработке данных на аутсорсе. Сначала, они получили возможность работать на удаленке в своих бедных странах и неплохо жить. Потом цены на труд скатились до несколько центов за задание. За ошибки и попытки читерства могли забанить. Дальше — увольнение. Могли уволить целые страны, как это произошло с Венесуэлой — слишком много попыток читерства.
Кстати, Сэм Альтман часто сравнивал OpenAI c проектом Манхэттен — программой по разработке ядерного оружия. А себя — с Робертом Оппенгеймером.
В целом, часть книги автор жалуется на “новый колониализм” — работникам на аутсорсе в Африке платят не более $2 в час, а самые высокие ставки у жителей США и ЕС. Часть книги — рассказ про активистов, которые пытались избавиться от проекта крупного дата центра в Чили. Часть — про споры и интриги основателей OpenAI. Часть — про трудную жизнь работников на аутсорсе из Кении, например двух лесбиянок с 5 детьми. Часть — про сестру Альтмана, которая стала проституткой, ибо семья мало подкидывает деньжат. Ну и самого Альтмана называет хитрым изворотливым вруном, хотя и талантливым.
А еще, автор пишет про white people, но Black people. Да-да, с маленькой буквы и с большой. Возможно, в этот есть какой-то смысл.
П.С. Обзор написан на основе бестселлера Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI, который вышел в 2025 году.
П.П.С. Все свои тексты пишу сам.
П.П.С. На Смартлабе не хватает тегов. Есть «Катасонов», «экзотерика», «детектив» и многое другое. Но нет более актуальных.
Ведь две большие сложности «мегакампусов» — электричество и чистая вода в огромных масштабах.
опен использовал законы реальной природы
а какова природа ИИ ?
точно не от реальной природы
чем то напоминает успехи софистики в средние века
потом все рухнуло от одного чайника
короче это тюльпаны
и очень удачно мифологизируется
все эти нынешние восстания ИИ пузырек точно
наши не спешат строить ИИ потому что пока ЕИ хватает
Это очень дорого. Нужны ресурсы, как материальные, так и человеческие. Пока что только Китай может на равных конкурировать, а в чем-то и опережать.
Впрочем, Яндекс, Сбер, Тинек что-то пытаются сделать
тут вопрос в отдаче инвестиций
наши что то подозревают что ли
или тупо нет элементной базы своей
и наши не умеют понтится
Утечка мозгов продолжается из Гугла в OpenAI и Anthropic. Летом 2026 года Джон Джампер (создатель AlphaFold и Нобелевский лауреат) ушёл из Google DeepMind вAnthropic.
В некоторм смысле Гугл повторил судьбу IBM, Kodak. Придумал новую технологию, но воспользовались ей другие компании, куда в том числе ушли и бывшие сотрудники гугла. И ушли не из-за денег, а из-за того, что в самом Гугле юридические комитеты не давали делать именно ИИ, считали, что это только как переводчик должно работать.
ИИ потребляет уже больше чем отдельные страны