Transcription
Więc, to jest zdecydowanie jedna z najciekawszych historii. Laboratoria AI w USA są atakowane. Porozmawiajmy więc o tym. Jedną z kluczowych rzeczy, które ostatnio zauważyłem, jest to, że laboratoria w USA są atakowane przez destylację. Zagłębmy się więc w to, co dokładnie się tutaj dzieje. Jak widać tutaj, Anthropic mówi: „Zidentyfikowaliśmy ataki destylacji na skalę przemysłową na nasze modele ze strony DeepSeek, Moonshot AI i Miniax”. Okej, te laboratoria stworzyły ponad 24 000 fałszywych kont i przeprowadziły ponad 16 milionów wymian z Claudem, wydobywając jego możliwości, aby ulepszyć własne modele. I zaufajcie mi, chłopaki, to dopiero wierzchołek góry lodowej. Nie sądzę, żeby ktokolwiek połączył tę historię. Mówi więc o fakcie, że zidentyfikowaliśmy trzy kampanie na skalę przemysłową od deepseek moonshot miniac, aby, wiecie, jawnie wydobyć możliwości Claude'a, aby ulepszyć ich własne modele, zasadniczo próbując ukraść Claude'a dla siebie, a niektórzy argumentowaliby, że tak właśnie Chiny były w stanie dogonić USA. Więc oczywiście wielu z was, jeśli od jakiegoś czasu jesteście w przestrzeni AI, będzie dokładnie wiedzieć, czym jest destylacja. Destylacja jest oczywiście techniką, w której zasadniczo trenujesz mniej zdolny model na wynikach silniejszego. Destylacja jest szeroko stosowaną i legalną metodą treningową. Na przykład, mówią o fakcie, że, wiecie, obecne laboratoria destylują swoje najnowocześniejsze możliwości do małych modeli AI, aby stworzyć tańsze wersje dla swoich klientów. Google DeepMind faktycznie destylował te możliwości do Google Gemini 3.1 Pro, a ten model to potwór. Mówią więc tutaj o fakcie, że destylacja może być również wykorzystywana do nielegalnych celów. Konkurenci mogą jej używać do pozyskiwania potężnych możliwości od innych laboratoriów w ułamku czasu i za ułamek kosztów, które zajęłoby ich samodzielne opracowanie. To jest całkiem prawda. I zanim zagłębimy się w fakt, że tak, istnieje rażące pytanie o wszystkie głębokie, mroczne szczegóły, czy to prawda? Po prostu zagłębię się w raport Anthropic. Teraz myślę, że to jest punkt, o którym większość ludzi nie mówi, a Anthropic ma rację, mówiąc o tym. Mówią, że destylacja ma znaczenie, ponieważ nielegalnie destylowane modele nie posiadają niezbędnych zabezpieczeń, tworząc znaczące ryzyko dla bezpieczeństwa narodowego. Anthropic i inne amerykańskie firmy budują systemy, które zapobiegają wykorzystywaniu AI przez państwa i podmioty niepaństwowe do, na przykład, opracowywania broni biologicznej lub przeprowadzania złośliwych działań cybernetycznych. Modele zbudowane poprzez nielegalną destylację prawdopodobnie nie zachowają tych zabezpieczeń, co oznacza, że niebezpieczne możliwości mogą się rozprzestrzeniać z całkowicie usuniętymi zabezpieczeniami. To jest niezwykle prawdziwe i musisz zrozumieć, że w tej chwili, oczywiście, nie jest to wielkie ryzyko, ponieważ nie jesteśmy na tych poziomach, gdzie AI może spowodować tyle szkody. Ale pomyśl o możliwościach, które nadejdą w najbliższej przyszłości, a może zaczniesz rozumieć, dlaczego może to stać się większym problemem. Górna granica, myślę, jest znacznie bardziej przerażająca, a to jest coś, jak, wiecie, osiągamy ASL4, a to, wiecie, w Anthropic mówimy o tych poziomach bezpieczeństwa, ASL3 to tam, gdzie modele są teraz, ASL4 to model jest rekursywnie samodoskonalący się, i tak, jeśli to się stanie, zasadniczo musimy spełnić mnóstwo kryteriów, zanim będziemy mogli wydać model, a więc ekstremum jest takie, że, wiecie, to się dzieje, lub jest jakiś rodzaj katastrofalnego niewłaściwego użycia, jak ludzie używają modelu do projektowania wirusów biologicznych, projektowania zero-day, tego typu rzeczy, i to jest coś, nad czym naprawdę, naprawdę aktywnie pracujemy, aby się nie zdarzyło. Mówią o fakcie, że zagraniczne laboratoria, które destylują amerykańskie modele, mogą następnie zasilać te nieprzewidziane możliwości do systemów wojskowych, wywiadowczych i nadzoru, umożliwiając autorytarnym rządom wdrażanie najnowocześniejszej AI do operacji ofensywnych w cyberprzestrzeni, kampanii dezinformacyjnych i masowego nadzoru. A jeśli te destylowane modele zostaną udostępnione publicznie, to ryzyko się mnoży, ponieważ te możliwości rozprzestrzeniają się swobodnie poza kontrolą jakiegokolwiek pojedynczego rządu. I zgadzam się z tym. Jeśli uda im się destylować najnowocześniejsze możliwości modelu do modelu open-source, to oczywiście jest coś, co nie jest dobre, ponieważ pamiętaj, że masz ryzyko CBNR, czyli chemiczne, biologiczne, tego typu ryzyka. W tej chwili oczywiście AI nie jest w stanie ci w tym pomóc, ponieważ te modele są zamknięte. Ale w ciągu kilku lat, zbliżając się do momentu, kiedy zaczniemy otrzymywać modele open-source, które są stosunkowo dobre, co wtedy stanie się ze światem? Co stanie się z tymi ryzykami? Jak będzie traktowane AI open-source? Teraz mówią o fakcie, i to jest miejsce, gdzie naprawdę chcę, żebyście zapamiętali ten punkt, ponieważ wrócę do niego za około 4 minuty, okej? I zaufajcie mi, jest tak wiele do zagłębienia się w tym filmie, ponieważ im głębiej zagłębiałem się w informacje, tym bardziej widziałem, że pełna historia może być nieco inna. Więc Anthropic mówi o fakcie, że konsekwentnie wspierał kontrole eksportu, aby pomóc w utrzymaniu przewagi Ameryki w AI, ale ataki destylacji podważyły te kontrole, pozwalając zagranicznym laboratoriom, w tym tym z Komunistycznej Partii Chin, zniwelować przewagę konkurencyjną, którą zapewniały kontrole eksportu. Teraz, jeśli przyjrzymy się temu, co zrobił Deep Seek, i pamiętajcie, po prostu przechodzę przez informacje, a potem możemy przejść do prawdziwie soczystych rzeczy. Powiedzieli, że Deepseek miał zasadniczo ponad 150 000 wymian. Były tam możliwości rozumowania w różnych atakach. Były, wiecie, wiele prób generowania zsynchronizowanego ruchu między kontami, identyczne wzorce, wspólne metody płatności i skoordynowany czas sugerowały równoważenie obciążenia w celu zwiększenia przepustowości, poprawy niezawodności i uniknięcia wykrycia. I powiedzieli, że w jednej godnej uwagi technice, ich prompty prosiły Claude'a o wyjaśnienie wewnętrznego rozumowania stojącego za ukończoną odpowiedzią i zapisanie jej krok po kroku, skutecznie generując dane treningowe łańcucha myśli na dużą skalę. Moonshot. Mówią o fakcie, że ta firma podobno zatrudnia setki fałszywych kont obejmujących wiele ścieżek dostępu. Podobno celowała w rozumowanie agentowe, wykorzystanie narzędzi, kodowanie i analizę danych, wizję komputerową oraz rozwój agentów komputerowych, i powiedzieli, okej, i jedna z najciekawszych rzeczy, o której większość ludzi nie mówiła, to to, że przypisali kampanię do metadanych żądań i dopasowali te dane do publicznych profili starszych pracowników Moonshot, a w późniejszej fazie Moonshot użył bardziej ukierunkowanego podejścia, próbując odtworzyć ślady rozumowania Claude'a. Dlaczego ludzie byli tym zaniepokojeni, to dlatego, że zasadniczo mówią, że Anthropic miał dużo danych na temat tych wyników Claude'a i potencjalnie mógł ich użyć do śledzenia osób. Ale wiele osób zastanawia się, jak te dane są przechowywane i jakie są problemy z prywatnością w tym przypadku, ponieważ jeśli Anthropic ma wszystkie te dane, niektórzy zastanawiali się, że może naruszają przepisy dotyczące prywatności. I można zobaczyć, że Minmax również miał 13 milionów wymian i zidentyfikowali ich poprzez metadane żądań i wskaźniki infrastruktury, i potwierdzili te czasy w stosunku do ich publicznej mapy drogowej produktu. I powiedzieli, że wykryli tę kampanię, gdy była jeszcze aktywna, zanim Miniax wydał model, który trenował, dając im bezprecedensowy wgląd w cykl życia ataków destylacji od generowania danych do premiery modelu. I powiedzieli, okej, i to jest całkiem szalone, że kiedy Anthropic wydał nowy model podczas aktywnej kampanii Miniax, zmienili kierunek w ciągu 24 godzin, przekierowując prawie połowę swojego ruchu, aby przechwycić możliwości z tego natywnego systemu. I tak powiedzieli tutaj, że prompty takie jak „Jesteś ekspertem od analizy danych, łączącym rygor statystyczny z głęboką wiedzą domenową. Twoim celem jest dostarczanie spostrzeżeń opartych na danych, a nie podsumowań lub wizualizacji, opartych na rzeczywistych danych i popartych pełnym i przejrzystym rozumowaniem”. Ale kiedy warianty tego promptu docierają dziesiątki lub tysiące razy na setkach skoordynowanych kont, wszystkie celujące w tę samą wąską możliwość, wzorzec staje się jasny. Teraz, jedna rzecz, o której chcę porozmawiać, chłopaki, i to było niezwykle zaskakujące, to stan rzeczy na Twitterze pod względem absolutnej reakcji, o której ludzie mówili, jeśli chodzi o AI. Widać tutaj, że ludzie zasadniczo mówili, że Anthropic jest jedną z najbardziej hipokrytycznych organizacji AI, ponieważ zasadniczo mówią, że spójrzcie, wzięliśmy internet, wzięliśmy wszystkie te dane, wzięliśmy wiele książek i oczywiście wytrenowaliśmy model AI na tych skradzionych danych. Ale teraz, gdy inna firma AI wchodzi na nasz model AI i wykorzystuje te wyniki do ulepszenia własnych AI, nie mogą tego zrobić. Widać tutaj ten post opisujący ironię i mówi: „Ekstrahujemy prawie wszystkie 95,8% Harry'ego Pottera i Kamienia Filozoficznego z Claude Sonet, zasadniczo mówiąc: spójrzcie, jeśli ten model był trenowany uczciwie i legalnie, nie bylibyśmy w stanie wyekstrahować 95% książki w jednym przebiegu”. Widać tutaj Yakine mówi: „Zapieczętuj każdy film, książkę i objęty prawem autorskim materiał istniejący. Nie, nie możecie nam zapłacić za tokeny. Najgorszy rodzaj zła to niespójne zło”. Ktoś inny również powiedział: „Żadnego płaczu w kasynie praw autorskich”. A reakcja publiczna była naprawdę zaskakująca. Ludzie zasadniczo sprzeciwiają się Anthropic za to, że to wywołał. Ale tutaj sprawy zaczynają się robić interesujące, ponieważ po tym, jak wyszło to od Anthropic, zrobiłem głębokie kopanie i to jest dopiero wierzchołek góry lodowej. Więc wiecie, jak Anthropic zasadniczo mówi, że zidentyfikowali ataki destylacji. Inne firmy kradną od nich. Deepshop, Deepseek, Moonshot AI i Miniax. A ludzie teraz mówią: „Cóż, kogo to obchodzi? Wy kradliście internet. Oni go kradną. Naprawdę nic nie możecie z tym zrobić”. Ale czego większość ludzi nie zdawała sobie sprawy, to to, że Google, DeepMind i OpenAI tydzień wcześniej powiedzieli, że również doświadczają ataków destylacji. Więc trzy, cóż, nie tylko trzy, trzy najpotężniejsze laboratoria AI zasadniczo mówią, że są pod atakami destylacji, prawdopodobnie, bądźmy szczerzy, od innych firm AI, takich jak wspomniane chińskie. I widać tutaj, że Google powiedział, i pamiętajcie, to jest 12 lutego. Mówi, że Google DeepMind zidentyfikował wzrost prób ekstrakcji modeli lub ataków destylacji, które były metodą kradzieży własności intelektualnej, która narusza warunki korzystania z usług Google. I powiedzieli, że opracowują metody, aby udaremnić tę złośliwą działalność. Pamiętajcie, to było 12 lutego i tutaj zaczynają się liczyć linie czasowe. Więc mieliście OpenAI 12 lutego, tego samego dnia, kiedy Google wyszedł i powiedział, że doświadczają ataków destylacji. OpenAI zasadniczo opublikowało artykuł, lub wyszły informacje i było coś w stylu: „OpenAI ostrzegło amerykańskich prawodawców, że chiński startup AI Deepseek celuje w producenta ChatGPT i wiodące firmy AI w kraju, aby replikować modele AI i wykorzystywać je do własnego treningu”. Sam Altman, szef OpenAI, oskarżył Deepseek o ciągłe wysiłki mające na celu darmowe korzystanie z możliwości opracowanych przez OpenAI i inne wiodące laboratoria AI. Więc co mamy? Złóżmy szybką linię czasową. 12 lutego, Google mówi: „Mamy ataki destylacji”. Następnie później tego samego dnia, OpenAI zasadniczo mówi: „Spójrzcie, Deep Seek robi to nam również”. Następnie tydzień później, Anthropic mówi: „Spójrzcie, my też się tym zajmujemy i mamy Deepseek, Moonshot i Miniax. Mamy dowody na to, że te trzy firmy próbują ukraść nasze modele”. Ale było też jedna kluczowa rzecz, która została ogłoszona niedawno i dlatego może, może to jest całkowicie fałszywe, ale 14 stycznia, miesiąc wcześniej, administracja Trumpa zasadniczo zmieniła politykę USA dotyczącą półprzewodników, zezwalając na eksport zaawansowanych chipów AI do Chin na określonych warunkach. To jest to, co nazwalibyście podejrzanym czasem. Okej. I ta decyzja wywołała sprzeciw w Kongresie, ponieważ może ona wymazać decydującą przewagę USA w dziedzinie AI nad Chinami. Chińskie firmy złożyły już zamówienia na ponad 2 miliony chipów H200 o wartości wielu milionów dolarów, umożliwiając Chinom zniwelowanie luki z wiodącymi laboratoriami w USA. Pomyślcie o tym przez chwilę. Wszystkie te informacje o destylacji są publikowane w momencie, gdy administracja Trumpa debatuje nad złagodzeniem kontroli eksportu do Chin. Nie jestem pewien, czy to przypadek. Więc, gdy otrzymujesz te wiadomości, musisz zadać sobie pytanie, czy to wszystko jest tylko zbieg okoliczności, czy to tylko lobbing? Czy chcą wpłynąć na debatę polityczną? I myślę, że zrozumienie tego kontekstu pomaga zrozumieć, dlaczego te laboratoria AI mogły faktycznie to ujawnić. Jeśli Trump łagodzi i, wiecie, osłabia te ograniczenia, chińskie laboratoria AI będą miały tyle samo mocy obliczeniowej co laboratoria AI w USA. Co oznacza, że jeśli tak się stanie, wyścig będzie jeszcze bardziej zacięty w rozwoju AI. Dlatego powiedziałem, że kiedy patrzysz na Google publikujące swoje informacje, mówiąc, że ataki destylacji nadchodzą, OpenAI mówiące, że zaobserwowaliśmy konta związane z DeepSeek, wiecie, przeprowadzające ataki destylacji. A potem Anthropic mówi: „Spójrzcie, otrzymaliśmy to samo”. A to wszystko dzieje się zaledwie miesiąc po sprawie Trumpa. Nie jestem pewien, czy to tyle samo co ujawnienie papierów wartościowych, co sposób, w jaki próbują kształtować rozmowę. Wielkie pytanie na ustach wszystkich brzmi, czy te firmy AI kłamią? Ponieważ tak wiele osób zagłębia się w liczby i mówią, że OpenAI, Anthropic, Google, wszystkie te firmy AI mogą kłamać o atakach destylacji, aby mogły oczywiście lobbować rządy, aby zaostrzyły ograniczenia. To może być prawda. Oczywiście, mają w tym interes. Ale może to prawda, że te modele faktycznie destylują od nich. Nie zdziwiłbym się, gdyby tak było, kiedy o tym pomyślisz. Oba te rzeczy mogą być prawdziwe jednocześnie. Czytałem ten komentarz na Reddicie i to nie jest coś wyciągnięte losowo, ponieważ pamiętam, że ta sytuacja miała miejsce wcześniej, ale mówi o fakcie, że GLM bardzo prawdopodobnie destylował z Claude. Mówi, że jeśli skopiujesz i wkleisz systemowy prompt Claude'a, zachowuje się identycznie jak Claude, co nie jest czymś, co robi większość modeli. Nawet powie, nawet powie ci o turniejowym kwadracie, a to jest coś, czego notorycznie chińskie modele nigdy by nie zrobiły. A potem oczywiście drugi komentarz mówi, że zarówno GLM, jak i Kimmy twierdziły, że są, twierdzą, że są z Anthropic do niedawna. I powiedzieli, że jestem pewien, że, wiecie, Kimmy nadal to robi. A do tego, że Chiny mają powtarzającą się historię jawnego kopiowania amerykańskiej technologii tak długo, jak długo żyję, nawet tak bardzo, że ludzie kopiują Steve'a Jobsa, wyglądają na sklepy Apple, kluczowe przemówienia i urządzenia. Dlaczego ludzie starają się udawać, że to nie jest prawdopodobne. Możecie nie lubić ich firm, ile chcecie i nie obchodzi was, ile są okradani. Udawajmy, że to nie jest prawdziwe. Wszyscy mogą być dla różnych powodów w tym samym czasie. I to prawda. Był nawet, myślę, niedawno inżynier Google AI, który został złapany na sprzedaży tajemnic handlowych do Chin, który został niedawno aresztowany. Wiemy, że Chiny robiły to wiele razy. Ale faktycznie zagłębimy się w to, dlaczego Chiny mają również własne innowacje. Teraz niektórzy argumentowaliby, że może modele AI całkowicie halucynują. Te prompty i tym podobne, to nie daje dowodów na nic, ponieważ kiedy patrzymy na, jeśli, wiecie, zapytamy Claude Sonet 4.6 6 lub 4.5 z chińskim promptem, faktycznie zaczyna mówić, że identyfikuje się jako Deep Seek. Więc może to być po prostu kompletna halucynacja. I jedną z kluczowych rzeczy, o których wielu ludzi dyskutowało w całej tej sytuacji z atakami destylacji, było to, że zasadniczo mówili, że 16 milionów rozmów to niewiele. Widać tutaj ten mem mówi, że jeśli udowodnisz mi, że możesz destylować najnowocześniejsze możliwości poprzez SFT na mniej niż jednym Tk, zamknę swoje laboratorium, rzucę swój startup i przyjdę do ciebie pracować. I zasadniczo, kiedy o tym pomyślisz, Claude obsługuje miliony rozmów dziennie. 16 milionów w wielu firmach przez dłuższy okres to nie jest tak dużo danych do trenowania. Więc albo destylacja była znacznie bardziej ukierunkowana i chirurgiczna, niż sugerują liczby, albo zagrożenie jest w pewnym stopniu przesadzone dla celów politycznych. I to oczywiście warto zbadać, ponieważ rodzi pytanie, ile możliwości można przenieść poprzez destylację w tej skali. A liczby sugerują, że, wiecie, jeśli spojrzymy na fakt, że Claude przetwarza około 25 miliardów wywołań API miesięcznie. Jeśli to prawda, że tak mała ilość wystarczyła do wydobycia znaczących możliwości, to jest to naprawdę alarmujące, co faktycznie oznacza, że nie potrzebujesz masowej skali, aby to skutecznie zrobić. Ataki były chirurgiczne, a nie siłowe. Ale wtedy pomyśl o tym, to również rodzi inne pytanie. Jeśli 16 milionów wymian z setek miliardów wystarczy, aby spowodować kryzys bezpieczeństwa narodowego, to rodzaj sugeruje, że podstawowa luka jest znacznie bardziej fundamentalna niż fałszywe konta. Każdy wyrafinowany aktor mógłby to zrobić na dużą skalę bez wykrycia. A prawdziwa historia może być taka, że powierzchnia ataku to samo publiczne API. Żadna ilość weryfikacji konta lub wykrywania oszustw w pełni nie rozwiąże tego problemu. Dlatego wracamy do argumentu, wielkiego argumentu, który mam w głowie od 3 lat, że być może te najnowocześniejsze modele ostatecznie staną się prywatne. I to może być ostateczny cel tych najnowocześniejszych modeli od tych najlepszych firm. Pomyślcie o tym, okej? Jeśli Chiny mogą ominąć kontrole chipów za pośrednictwem publicznego API, wykorzystując 0,006% waszego ruchu bez waszej wiedzy w czasie rzeczywistym, same kontrole eksportu prawdopodobnie i tak nie byłyby wystarczające. A Anthropic zasadniczo argumentuje, że tak, potrzebujemy kontroli eksportu i mają w nich ogromną lukę, której nikt nie rozwiązał. Więc myślę, że dlatego mówię, że przyszłość będzie super interesująca, a następne dwa lata rozwoju AI. Nie sądzę, żeby wydali najnowocześniejsze modele. Mam na myśli, kiedy myślisz o obecnej sytuacji, poziom GPT4 jest już stary i publicznie dostępny, ale faktyczne najnowocześniejsze modele, których używają wewnętrznie do badań i najbardziej wrażliwych zastosowań. Nadal istnieją dowody na to, że nigdy nie trafiają do publicznego API. Najbardziej zdolne modele wewnętrzne Anthropic z pewnością nie są tymi, do których mamy dostęp przez Claude AI. I to jest logika, która zasadniczo popycha rzeczy w kierunku pełnego zamknięcia korporacyjnego. W miarę jak modele stają się bardziej zdolne, kalkulacja ryzyka CBR i ryzyka dramatycznie się zmienia. Prawdopodobnie istnieje próg możliwości, w którym wydanie przez publiczne ABI staje się naprawdę nie do obrony, gdzie podniesienie poziomu broni biologicznej jest tak znaczące, że nawet własny zespół ds. bezpieczeństwa Anthropic odmówi podpisania tego. A wtedy możemy znaleźć się w sytuacji, w której nie otrzymamy tych modeli. Więc rewelacja o destylacji faktycznie przyspiesza ten harmonogram, ponieważ faktycznie mają teraz dowód, że dostęp przez publiczne API może równać się ekstrakcji możliwości. A ta biznesowa sprawa na utrzymanie najnowocześniejszych modeli wewnętrznie lub być może tylko w sytuacjach korporacyjnych i przedsiębiorstw stała się znacznie silniejsza. Zasadniczo możemy przechodzić w kierunku dwupoziomowego systemu AI. Podmioty korporacyjne i rządowe z weryfikowanym dostępem do najnowocześniejszych możliwości. Pomyślcie o wykonawcach obronnych i szczerze mówiąc, prawdopodobnie nie powinienem tego używać, ponieważ z tym, przez co przechodzi teraz Anthropic, mam na myśli firmy farmaceutyczne, instytucje finansowe z odpowiednim nadzorem, a następnie poziom publiczny, który zawsze jest dwa do trzech generacji za faktycznym frontem. Poziom publiczny może nigdy nie dowiedzieć się, jak duża jest luka, ponieważ te firmy mają wszelkie interesy, aby zachować to w tajemnicy. I pomyślcie o tym, ja myślę, że rządy mogą nawet do tego dążyć, niezależnie od tego, czego chcą firmy, kiedy myślisz o amerykańskim wojsku i społeczności wywiadowczej. Już mają prywatne umowy z niektórymi z tych laboratoriów. A ponieważ AI staje się coraz bardziej centralne dla bezpieczeństwa narodowego, możemy spodziewać się ustawodawstwa, które zasadniczo nakazuje tajny poziom możliwości AI, który nigdy nie dotyka publicznego API. I to oczywiście tworzy rodzaj koncentracji władzy AI, o której krzyczą Elon Musk i zwolennicy open source. Z tym, że argument za tym staje się coraz trudniejszy do zignorowania w miarę wzrostu możliwości. Kiedy twój model może faktycznie zaprojektować pandemię, ale powinien być otwarty i wolny, te rzeczy zaczynają brzmieć szalenie. To jedna z tych sytuacji, w których obie strony mogą mieć rację w czymś realnym, co sprawia, że jest to naprawdę trudne do rozwiązania. Jeśli podobał ci się ten film, daj mi znać swoje przemyślenia poniżej. To był Andrew Black. Oglądałeś The AI Grid i zobaczymy się w następnym.