Transcription
Здравствуйте, уважаемые зрители YouTube канала Игрил Gram. Сегодня у нас очередной научный выпуск, научный эфир, и сегодня он у нас будет посвящён ээ вопросам искусственный искусственного интеллекта и его будущего, поскольку его будущее достаточно такое туманное.
Как я понял из разговора с нашими гостями, я прихочу представить себе наших гостей из Кремневой долины, то есть и, собственно говоря, из гнезда искусственного интеллекта. Я просто напомню, что именно там, э, как раз и находится штаб-квартиры крупнейших корпораций. Вот вы профессионалы в этой области. Мало того, вы не спровергатели как бы классики. У вас новые идеи, очень интересные идеи. Мы с вами будем об этом сегодня говорить. Даниил и Давид Леберман, я вас приветствую в нашей студии, студии Игрянул ГРМ. И хочу, как говорится, пригласить всех наших зрителей присоединяться к нашей беседе.
Итак, давайте с чего начнём. Я знаю, что вы работали много лет в области и компьютерных игр, и развития. Вот именно я читал ещё вашу материал или интервью 2024 года, когда вы говорили о том, каким станет искусственный интеллект через год, через два. И я точно уверен, что тогда многие считали, что это фантастика. Теперь мы в этой фантастике живём. Вот. И вот вы здесь у нас, в Риге, в нашей студии. И, судя по всему, это у вас большое турне. Вы очень много где путешествуете. Вы сказали, что, по-моему, в тридцатичетырёх странах, да, в прошлом году были только. Но это здорово вообще. И я могу сказать так: вы представляете себе мир и вот как этот мир готов встречать искусственный интеллект и что сейчас вообще он представляет?
Но первый вопрос у меня, знаете, будет какой? Искусственный интеллект - это интеллект или это имитация? Как многие предполагают? Что это такая разновидность телефонной системы Т9, да, которая подсказывает следующее слово. И вообще, если это интеллект, можно его назвать, например, распределённым разумом. Вот чем-то таким, что нельзя сравнивать с человеком, в принципе. Вот как вы полагаете, кто первый?
Мне кажется, что, а, в целом, с одной стороны, а, безусловно, это, а, наверное, первая технология, которая в действительности уже сложно и сравнивать, и сложно не сравнивать, а, в первую очередь, потому что она с нами, да, с человеком, потому что она с нами разговаривает на нашем языке. А всё-таки мы до этого привыкли, что технологии всегда к ним надо как-то приучаться. Они как-то своим на своём языке говорят. Они, э, каждый, ну, каждый раз нужно учиться, а, этому инструменту. В этот раз а это инструмент, который которому не надо учиться, он общается на нашем языке. А, и в этом плане а все эти сравнения, они неминуемо а приходят. А потому что мы привыкли, что только человек общается на этом языке, никто больше. Ну, иногда там попугаи иногда что-то изображают, но но в целом мы привыкли, что только человек говорит на этом языке, а тут такое происходит, и достаточно быстро это произошло, а что уже не отличишь. И есть специальные тесты, когда люди заходят в чаты, в которых они не знают с той стороны человека или не человека, им, да, просят угадать, сказать, это человек или не человек. Это уже не работает.
>> 50 на50. Тест Тюринга - это далёкое прошлое.
>> Да.
>> Да. Вот тест тюринга - это было предложено такой тест, что мы начнём это называть интеллектом в тот момент, когда а вы не зная, общаетесь ли вы человеком или не с человеком, аа не сможете угадать.
>> А и мы уже точно прошли этот рубеж. А сегодня приблизительно каждые 3 месяца придумывают какие-то новые тесты и говорят: "Вот, вот этот тест только люди проходят и уже искусственный дилект не проходит." И примерно через несколько месяцев все эти тесты оказываются пройденными и наступает новый рубеж. И вот мы постепенно ищем, осталось ли какой-то рубеж.
>> Этот рубеж,
>> да? Сейчас есть такой, э, называется Last Humanity Exam. А, прямо так тест называется. Это вот последний рубеж, но уже третья его версия, потому что первую, вторую версию уже, соответственно,
>> >> и надо сказать, большинство людей его не пройдёт.
>> Да. Да. Ну, то есть да. То есть,
>> >> то есть, как бы са сам человек, если его опросить через этот тест, не всегда станет понятно, человек - это искусственный интеллект или это человек. А, и поэтому это уже тоже не очень честно, потому что если, ну, не каждый человек пройдёт этот, э, тест, то, ну, то нельзя это уже как бы отрицать, а, как интеллект. Опять же, есть много других областей аэ сознания или имеет ли аэ искусственный интеллект какую-то внутреннюю точку зрения и так далее и тому подобное. Но как интеллект, я думаю, что это уже пройденный рубеж. уже невозможно не называть это интеллектом.
>> Можно называть, да?
>> Можно называть интеллектом.
>> А какая разница интеллект и разум? Вот есть такое как бы объяснение. Это разно или это синонимы?
Сейчас просто есть всё ещё а технические ограничения, которые явным образом не позволяют эти вещи даже сравнить, поскольку нету а консистентности а развивающейся личности внутри а данного объекта, субъекта, как на него смотреть.
>> Ну да. М память как таковая там на там у всё тяжело.
Нужно нужно идти уже глубоко в саму технологию, поскольку есть какой-то есть вот матрица математическая, которая, собственно говоря, выдаёт эти статистические ответы, которые уже настолько похожи на настоящий язык, что невозможно отличить. А-а, но если но всякий вопрос, который мы ей задаём, а он как будто бы заново э задаётся. Даже когда мы, ээ, взаимодействуем с чатом пяти или с Клодом, и с Джиминаем, которые имеют по поводу нас какую-то память о о конкретно нас, на самом деле, что происходит, это вот эта память где-то хранится и каждый раз к каждому нашему вопросу прикрепляется как э префикс, как что-то предстоящее к этому вопросу. Вроде вот смотри, если тебе вот этот человек со всеми вот этими данными о его памяти задал бы вот такой вопрос, как бы ты ему ответила? То есть не то, чтобы эта сущность помнит нас, а эта сущность как бы безлична и и без памяти. А в неё загружается полный контекст, полный полная предыстория всего диалога с вами, чтобы на самом деле ответить так, как будто бы она что-то вас знает. Всё гораздо сложнее, чем то, что я описываю, потому что это много различных частей при контекста о вас, которые туда загружаются. И система сама интеллектуально определяет, что именно подгрузить, чтобы дать вам наиболее правильный ответ, поскольку у неё очень короткая память. А вот в эту память нужно поместить память текущего диалога. Вот память теку Не то, что вообще память память она может запомнить всё, что угодно, где-то записать на жёстких дисках бесконечное количество данных, но вот память одного текущего диалога очень маленькая, и в неё нужно, чтобы всё поместилось. И как только диалог начинает быть слишком долгим, многие, может быть, замечали, что внутри чата GPT можно один и тот же диалог вести и вдруг окажется, что, э-э, контекст потерян. То, что было в начале само этого разговора, уже, да, не используется. Просто потому, что вот длина краткосрочной памяти диалога, она всё ещё ограничена.
>> А это нормально, если она сама же система говорит о том, что у меня контекстное окно уже уплыло, вот давай начинать новый чат. Это как раз внесено туда же ей в память теперь заложено. А когда вдруг окажется, что контекст потерян, скажи пользователю об этом, чтобы он не не попал в просак с общаясь с тобой из а предположения, что ты всё помнишь. Интересно, что китайская система ПСИ, у которой вообще нету такой, ну, фиксированной памяти, придумала, предложила сделать такую вещь. Чатн говорит, у нас скоро закончится. Давай я напишу письмо сама себе в новом чате. Кто я такая, как надо говорить, что нужно делать. Такое неслабое письмо накатало. Я его скопировал, положил в новый чат, и тогда она худобедно восстановила предыдущую работу. Это нормально, что она начинает так вот уже организовывать свою жизнь?
>> Это это вот как раз вот была мысль о том, что, ну, раз это так вот странно работает, то, наверное, а появятся какие-то новые архитектуры, которые не будут иметь этих минусов. Но за последние 3 года архитектура никак не изменилась, и просто вокруг этой архитектуры начали настраиваться, наслаиваться какие-то инструменты. И всё равно работает потрясающе. Что бы тымне говорили, как бы мы не жадовались на память, у людей тоже плохая память. Как бы и вот и и сейчас вот одно из таких измерений, а за которые борются тоже все а лаборатории, это как долго, а не прерываясь, а этот искусственный интеллект может над чем-то работать. И раньше это было минуты, а потом это перешло в часы, а теперь это в дни. А и вот последние модели, которые ещё не представили миру, но уже показывают их какие-то характеристики, говорят, что это уже недели времени, когда вот он может непрерывно, не теряя суть нить происходящего, продолжать что-то делать. Когда это уже будут годы, то там будет уже сложно говорить, сложно отличить от поведения.
>> Ну, смотрите, в течение последнего года вот у меня стаж работы, например, GPT где-то около 20 месяцев. Вот я просто смотрю, как периодически выходил Сэм Альтман и рассказывал о том, что они будут, ну, как глава вот этого Open AI, что вот они будут что-то там внедрять. Ну и другие, естественно, руководители тоже как бы презентовали. Помню, с какой был, помните, разговоры такие о введении пятой модели. Вот, вот пятая модель в августе это будет всё вот такое. Но интересно другой, что некоторые вещи, как вы отметили, действительно не появились. Не появилась межчатовая память. То есть, если вы в одном чате рассказываете или интересуетесь выращиванием огурцов, то это не означает, что во всех других чатах она будет помнить, что вы большой огородник. Если только вы это специально не запомните, не дадите команду.
>> На самом деле, на самом деле это даже уже сегодня можно, просто это дорого. То есть а всё ещё балансировать, что текущий подход, опять же, поэтому есть много разговоров, что всё-таки будут какие-то новые подходы в будущем. Текущий подход он достаточно дорогой в этом плане. Вот постоянно работать со всеми чатами одновременно постоянно помнить. Каждая ваша ваш вопрос будет стоить уже не центы, а десятки долларов. А
>> >> и пока что м с одной стороны происходит очень сильная оптимизация. Всё-таки это становится всё дешевле и дешевле и дешевле с точки зрения того, чтобы большой контекст собирать. А с другой стороны, все ищут какие-то новые подходы от того, как можно сделать ещё более, ну, совершенную систему. А поэтому в действи для того, кто уже пристально следит за этим, всё уже двигается не так быстро. Всё уже двигается не так,
>> >> ну, реально прогресс невероятный каждый год. Поэтому это просто, когда мы уже пристально следим каждую неделю за за каждой новостью, а тогда уже видно всё-таки, что, ну, не так быстро, как хотелось бы, могло бы ещё быстрее развиваться. А, но стоит отдалиться на даже на год и посмотреть, что они умели год назад и что они умеют сейчас. И особенно в некоторых областях. А это а удивительно, что а было много таких заблуждений по поводу того, а какие профессии первыми будут сильно сильно affected, что сильно
>> >> подвержены этому изменению. А программисты считали, что, например, что они будут последними, что это такой вот сильный интеллектуальный труд, что он явно будет не скорой тоже также счита.
>> Вот 2 года назад мы были с очень одним из таких очень сильных математиков. Эн говорил: "Математические олимпиады, ну никогда эта архитектура никогда не будет побеждать математические олимпиады. Мало того, что к к началу этому году Ана победила математическая олимпиада, сейчас вот последнюю неделю одна за другой статьи, как э искусственный интеллект решил математические проблемы, которые не были решены последние 200 лет. А всё это уже вот как раз в областях таких, как программирование или а даже вот математика. А прогресс невероятный. А за последний год большинство ведущих а вот и лаборатории мира, где сейчас собрались одни из лучших инженеров мира, а уже признают, что человек не пишет ни одной строчки кода. А, да, это не значит, что человек исключён из этого процесса. Наоборот, наоборот, он очень сильно включён обычно в этот процесс сейчас. А, но вручную уже это архаизм писать хоть одну даже строчку кода.
>> Вы знаете, я могу ошибиться, но вот мне кажется, год назад, когда мне нужно было сделать иллюстрации, ну, к работе, мне приходилось буквально вот описывать, что мне надо там. Вот я хочу, чтобы было тут то. Ну, знаете, вот буквально вот этот промпт писать, ну, несчастный, да, там тудас. Сейчас всё гораздо проще. Я говорю: "Чате, мне нужно римский пир, она мне рисует римский пир, там всё". Да, причём получается, что, как она сама объясняет, что она собирает информацию, у неё там огромные массивы, она вот собрала римский мир, нарисовала вместе, дал ей год назад рисовал таких уродцев. что страшно смотреть. А сейчас,
>> >> а ведь на самом деле мы не столько плотно работаем с графическим материалом, сколько работаем с кодом, сколько работаем с программным обеспечением, с созданием программного обеспечения. А и внутри, например, создания программного обеспечения. А сейчас, э, м, а как как бы не использовать терминов, а, а аджетические системы. Сейчас вот то, что Давид сказал, программисты почти перестали сами самостоятельно писать код.
>> У,
>> >> а-э, в основном программист занимается тем, что он описывает программный продукт. А, но более того, это уже могут делать не только программисты, а появившиеся системы так называемого метапромтинга, когда на самом деле группы людей, имеющих опыт создания программного обеспечения, а создали а контекст, создали описание того процесса, которым, который должен происходить для для создания программного продукта. И этот процесс заложен в виде вопросов, которые задаются пользователю, в том числе, и в виде процессов, которые должны быть решены как самим интеллектом, так и человеком параллельно. И в итоге это получается такой
>> >> сотрудничество,
>> >> сотворчество, в рамках которого искусственный интеллект делает огромную работу. э, не просто пишет код, а составляет документацию, создаёт папочки, раскладывает документацию по этим папкам, проводит research, проводит исследование о том, какой какими программными языками воспользоваться, какими сервисами воспользоваться для того, чтобы это работало. А делать некоторые в это потом спрашивают у пользователя, согласен ли пользователь с данным выводом, после чего только приступает к написанию кода. Я могу себе представить, что либо уже в создании графического материала такое существует, либо вот-вот появится до степени того, что, ну, хороший графический дизайнер, когда к нему приходит клиент, это вопрос э диалога. То есть сам графический дизайнер может нарисовать что угодно. Вопрос того, нарисует ли он то, что хочет клиент, который к нему приходит. Теперь клиентами являемся мы в общении с инструментом. Так вот, получается, её эти эти, как говорится, ээ искусственный интеллект уже инструментом трудно назвать, потому что, ну, обычно вот для моего поколения инструмент - это то, что ты берёшь и делаешь. Оно полностью лишено воли.
>> И тем не менее можем посмотреть на это как на когда-то у нас были лошади, теперь у нас машины. Вот этот переход от лошадей к механической штуке, которая едет сама, и её нельзя ни погладить, ни покормить, ни не прикрикнуть на неё, ни что-то ещё. Вот этот переход может быть сейчас аналогичен. То есть мы переходим и это инструмент, он всё ещё инструмент. Хотя хотя счин, которые гладят машину и называют ласточка ты моя, как когда-то какую-то лошадь.
>> И здесь будет то же самое.
>> Вот тут мне вот что интересно получается. Ведь смотрите, какая вещь, что, наверное, надо говорить о том, что с искусственным интеллектом нужно уметь говорить. То есть вопрос, если ты будешь думать, что он прямо вот так из лорца выскочил из коробки и тут же давай тебе, знаете, всё делать, не так. Он будет ошибаться, ты ему должен ставить какие-то рамки, задачи, то есть в конечном счёте, ну, как можно назвать, учить, воспитывать и уметь понимать, что он может, что он не может. И тогда он будет тебе надёжным помощником, а не просто вот так вот бросил, как говорится, в в камень в воду и смотришь, что там всплывёт.
>> Когда-то мы, кажется, и эту грань пройдём. А, но сейчас это, безусловно, всё ещё вот в действительности, а люди, которые ведут более продуктивный диалог, э, с искусственным интеллектом, конечно, получают совершенно другие результаты. То есть те же самые вот эти математические проблемы, которые были решены, они всё-таки были решены в некотором содействии с учёным, которые, собственно говоря, с этой с этим я нел это содействием. Всё-таки решены учёными, которые понимают, что это инструмент, которые понимают его ограничения, возможности, подоплёку, корневые базовые принципы того, как работает этот инструмент. И благодаря этому пониманию понимают, где встроить свой поток мысли
>> >> внутрь этого процесса, так чтобы этот процесс с потоком мысли учёного дал результат, которого сам учёный до того не мог достигнуть из-за наших собственных ограничений, из-за то, что мы не можем прочитать миллион клик одновременно за за сутки. А эта система может их перечитать.
>> А а что такое прочитать? Мы же, когда читаем, мы же не всё на самом деле воспринимаем. Мы ищем какую-то конкретную вещь внутри этого текста. Мы какие-то составляем а э обобщённые картинки о материале, который мы читаем. Прочитав миллион книг, мы не будем помнить дословно каждую книгу. И здесь искусственный интеллект тоже не помнит, когда он читает все эти книги дословно. Они у него есть дословно быстренько к ним прийти и найти, где это было. Но на самом деле он создаёт тоже какую-то обобщённую карте. Вот знание того, как работает искусственный интеллект, может сегодня помогать учёным достигать вещей, которых они до этого не были способны достичь, но исключительно через призму понимания того, что это инструмент и как он работает. Но а что касается умения говорить,
>> >> Угу.
>> >> это своего рода это же умение. Надо знать, как с этой системой говорить, надо знать, как она работает, чтобы знать, как с ней говорить. Но умение говорить, в принципе, и с человеком точно такое же, если говорить, важно. А,
>> >> ну да. Чтобы достичь хоть какого-либо результата, важно уметь говорить.
>> Знаете, меня поражает, когда говорят: "Я задал вопрос ээ вот этому искусственному интеллекту, ну, из большой, как говорится, первой гильдии, и он мне что-то там ляпнул". А я так про себя думаю о том, что если просто любому человеку вот спросить, да, на улице что-то спросить, какую-нибудь ерунду, вот, и ждать после этого какого-то философского ответа, это же бессмысленно. То есть мы же тоже всегда думаем, как спросить человека, как к нему обратиться, что я хочу узнать. Вот. То есть мы зачастую м может быть недооцениваем того, что мы можем получить. Вот как вы полагаете?
>> Вот вот вы упомянули, что раньше вот, ну, год назад основная мысль была в том, чтобы именно вот написать правильный вопрос. Вот это промт.
>> >> Угу.
>> >> А это называлось промт engниринг. А вот, а-а, и очень, мм, скоро этот термин, а, начали сменять на контекст инжениринг.
>> >> Угу.
>> >> А в плане того, что Нет, это даже не вопрос того, как спросить, а вопрос того, чтобы дать полный контекст, а, того, а что вообще происходит и по поводу чего нужно дать ответ. А потому что один и тот же вопрос в разном контексте может абсолютно действительности разное. И надо помнить, что эти системы, они всё-таки одновременно построены для того, чтобы, ну, давать результат миллиардам людей. И для большинства людей, может быть, они не хотели бы какого-то сложного философского ответа. Они хотели бы, чтобы ему просто дали инструкцию, да, ляпнули. А вот и искусственным интеллекту приходится сейчас в зависимости от того, как вы обычно с ним общаетесь и так далее, успевать принимать решения по поводу того, а как как именно а вам стоит отвечать. А но м но с одной стороны м эти темы становятся всё лучше и лучше для того, чтобы весь этот контекст по поводу вас и ваших предыдущих бесед помнить. Поэтому люди начинают очень бережно относиться к тому, что у них уже есть какая-то память с одним, а искусственным интеллектом. И даже были большие скандалы, когда а вотмер компания Open AI в какой-то момент выпустила новую модель и решила, что все старые модели будут недоступны.
>> >> Да, я помню это.
>> >> И и люди потеряли целые как бы целых персонажей, которые они в итоге сотворили своими диалогами.
Вот мы с вами плавненько, вот вы это, как говорится, вы сказали подходим к очень важному вопросу о том, что компания Open AI, ну, она в своём праве, это в конечном счёте её дата-центры, её команда, э, ввела некоторые изменения. Она их постоянно вводит. Год назад ээ можно было говорить гораздо, так скажем, на самые разные темы и просить рисовать самые разные картинки. Никогда не было особой такой, ну, вульгарщины, но было попроще. Потом стали как бы всё это ужимать, видно этот самые вот ограничения ээ всевозможные появились. И я услышал недавно такую фразу, он говорит: "Ну, здесь, он говорит, манера разговора как у институтки из Смольного института. Никако егой грубости. Вот попробуйте, допустим, высказаться, допустим, фривольно. вы получите ответ, но этот ответ будет исключительно, ну, знаете, воспитанный вот такой вот, да? И вот тут появляется интересная вещь о том, что насколько вот эти вот ээ большие языковые модели, большое, так скажем, группа, насколько они ээ цензурируют, контролируют то, что говорят люди. Это очень такой ээ сейчас вопрос серьёзный.
А в целом просто ляпнуть, да, цензурирует, да, здесь здесь всё-таки нужно учитывать, что это та технология, вот вы упомянули, что, ну, эта компания, она может себе позволить такое делать. На самом деле мы уже это не первая технология, это не первая технология, которая в итоге, сталкиваясь с интересами общества, а неминуемо приводила нас к вопросу того, а что правильно, что неправильно, какие должны быть регуляции, как это работает, что допустимо, что недопустимо.
И а надо сказать, что эти компании сейчас им приходится а пробираться через вот э полное противоречие. сигналов, которые им идёт. С одной стороны, есть пользователи, которые говорят: "Почему это вы нас тут ограничиваете? Мы как мы хотим, так и мы будем общаться". С другой стороны, какой-нибудь Европейский Союз, являющийся обычно самым таким консервативным с точки зрения регуляции, начинают говорить: "Не, нет, вот это всё запрещено, и вы не имеете права этого делать и и и никогда не можете себе позволить". Например, а всё, что касается генерации картинок, очевидным образом это приходит к тому, а можно для кого-то, например, раздеть, а, попросить. И Европейский Союз вот сейчас очень занял, э, строгую позицию того, что нет и что вы быть можете быть ответственными. А где ответственный кто ответственным явля владелец, то есть создатель инструмента ответственны за то, что делают пользователи внутри его инструмен.
Это получается очень парадоксально о том, что производитель молотков будет отвечать за то, что кого-то по голове стукнули. Создатель фотошопа адоби будет отвечать за то, раздевают ли там картинку чью-то. Но, но с другой стороны, аэ, любой, кто сталкивается с этой технологией, одновременно понимает, что, м, без какой-либо регуляции, без какого-либо ограничения тоже непонятно, как наше общество продолжит существовать, потому что наше общество всё-таки построено на некоторых, а, нормах, например, с точки зрения того, что м а фрот как ээ мошенничество, да, с ним надо бороться.
А эти инструменты >> дали мошенникам какой-то невероятные возможности. Теперь, когда вам приходит звонок, этот звонок уже говорит голосом вам знакомого человека, а мы уже все привыкли, что голосу можно доверять или ладно, голос, дальше тебе видеозвонок и тут тоже знакомый тебе человек. И и в этом плане мы находимся в той ситуации, когда и очень регулировать не очень хочется, и не регулировать не очень хочется, и м не до конца понятно, как поступить. И эти компании сейчас все проходят через вот эти постоянные волны, что с на них общественность давит с обоих сторон. А и м с другой стороны это очень правильный процесс. мы должны давить как общество с обоих сторон и находить тот баланс, который, э, в итоге будет найден, а-а, в котором мы и не будем иметь каких-то значительных последствий. А одно из последствий, которые часто упоминается, вроде того, что представим эти модели, могут нам всем помочь найти лекарства от всех болезней. Они же ведь теперь великие учёные. Вот они уже математически все проблемы решают. Но вот такая модель, которая может найти все лекарства для всех болезней. А может ли оно также быть использовано для того, чтобы придумать некоторые вирусы и помогать кому-то создавать их и так далее? И и вот этот сложная задача, которая стоит перед всеми, кто создаёт сейчас модели. А как найти тот баланс, в котором
не останавливая развитие, мы одновременно будем жить в более-менее безопасном мире?
При том, что восстановить это развитие на самом деле уже невозможно. Мы живём в мире, в котором много стран с различными регуляциями. И то, что в одной стране регулируется, в другой не регулируется. И тут уже как бы нету нету пределов. В этом смысле необходимо действительно разрабатывать новый совершенно пласт понимания регуляции и общест общественного взаимодействия с искусственными интеллектами, потому что это неизбежная реальность завтраш сегодняшней, да, зав завтрашней уж тем более.
Смотрите, как интересно получается. Вот мы упомянули Европу как какой-то такой, ну, консервативную. Ну, это действительно. Но что интересно, я не слышал ни про одну, по-моему, кроме Мистраля, платформы, ни одного ведь большой языковой модели Европа не создала. А слышно только про вот эту, по-моему, большая четвёрка американских, да, моделей. Четвёрка или пятёрка там, да, вот две-три китайских. Ну, больше всего на слуху.
Больше сильно, но не принципиально. Ну да, на я имею в виду на слуху то, что люди слышат, да, и получается такое впечатление, что как бы играют две команды, одна американская, а с другой стороны океана китайская.
На самом деле, на самом деле очень важно понимать, а сама по себе модель это программ программа, тренирующая программа, создающая, а-э, тот искусственный интеллект, которым мы пользуем. Угу. Это задача, с которой сегодня способны работать в любой стране. Все люди в мире. И на самом деле команды, что американских компаний, что китайских компаний перемешаны людьми со всего мира. И в Европе в той же самой есть большое количество очень серьёзных проектов research-лаборатории. И и Google Deep Mind - это английская компания. Это это Cambridge, да, правильно. Ч, да или не Оксфорд?
Мне кажется, Оксфорд.
Оксфорд, может быть. Оксфорд, я не помню. Оксфорд, может быть. Оксфорд, действительно, я не помню. Точ точно. А это вот, соответственно, первые первые э действительно прорыв искусственного интеллекта происходит из Англии, даже не из Америки. А-а что сегодня изменилось вот в текущей ситуации, и эта ситуация ей всего 4 года, условно говоря, вот в таком быстром режиме развития. А изменилось то, что для того, чтобы натренировать модель, создать программу, которая тренирует, не так сложно. Это действительно сложно для большинства людей, но но не так сложно для экспертов в инженерии.
А и таких экспертов много по всему миру. А а вот натренировать её нужно очень много вычислительных мощностей. И эти вычислительные мощности оказалось случайно, не случайно. Случайно, ничего не случайно. Оказалось, что только компания Nvidia производит наиболее подходящие чипы для произведения этих вычислительных процессов. Таким образом, эта компания американская. И и это преимущество оно получилось своего рода случайно, поскольку у них и оказалось в руках вычислительная мощность компании, производящие эти вычислительные мощности раньше других. Вот в Китае сейчас условно эти чипы начинают догонять, ещё года два и догонят. Ну то есть получается 6 лет и игра в догонялку она свершится с точки зрения производства железа. спосоле, в смысле, э компьютеров, способных это эту модель просчитывать.
А и поэтому это отставание как бы в Китае просто мм оказалось раньше было чуточку принято решение начать скупать подобное оборудование, поскольку них своего не было. И и и вся игра была именно в том, кто был готов раньше других рискнуть и купить очень много этого бруда на на десятки миллиардов долларов. То есть это на самом деле очень дорогой процесс. Аа и так и получилось, что просто какие-то страны остались за определённым. А когда они даже задумались о том, что в эту игру надо играть, оказалось, что они не могут купить этого этого оборудования, потому что оно всё скуплено. Оно всё предзаказано уже американскими компаниями на годы вперёд.
Угу.
Я думаю, что здесь есть совокупность разных вещей. Есть вот одна аа ну точно то, что свойственно силиконовой долинии, а в целом это, а готовность рисковать. А и многие люди даже не понимают, им кажется периодически, что это какая-то глупость, что как так можно. Ведь, ну почему какой-то стартап стоит миллиард долларов, когда он вот только начался? Как можно вообще такой риск на себя брать? Ведь понятно, что сгорит с большой вероятностью.
А там говорят: "Да, сгорит". И и более того, большинство сгорит, да, там 90% сгорит.
И это нормально, потому что тот результат, который в итоге получается от оставших 10%, такой большой, что нам подходит.
Его хватает, чтобы покрыть всё сгоря. В Европе, на самом деле, вот этого мышления очень не хватает. Мистраль, а, действительно, хороший пример, но насколько они меньше получали капитала, чем их соответственно конкуренты из Силиконовой долины. Понятно, почему им было сложно а догонять, а или представлять что-то более совершенное.
А в Китае другое преимущество. А, и это преимущество было также американских компаний в начале, в самом начале вот с первыми моделями, что они взяли информацию из всего интернета, не особенно задумываясь о том, какие у кого права там и так далее. Они просто всё собрали, на всех тренировали, а потом сказали: "Больше мы так не делаем". Американские компании, а китайские компании продолжают вот просто колодуют болт на любые авторские права, кого угодно во всём мире, и берут всё, что хотят для того, чтобы тренировать свои модели.
И это тоже такая вот твоя позиция, что, например, сейчас вот китайцы продемонстрировали видеомодель, которая называется, кажется, SD, а, и она, ну, реально просто воссоздаёт фильмы Marvel в том прямо так, как они есть. То есть она явно натренирована на на всех, соответственно, возможных снятых фильмах. А и американцы, понятно, сразу же начали судить их, и их выпуск этой модели задержали на месяц. А сейчас китайцы: "Мы запускаем, но только не на Соединённые Штаты". Вот. И и здесь тоже такая вещь. То есть Европейский Европейский Союз запрещает своим компаниям так себя вести, но не запрещает этот потребление этих продуктов не запрещает на территории Евросоюза потреблять продукт, нарушивший все европейские законодательства, но созданные китайцами. И вот здесь и получается, что то, о чём мы говорим, а регуляция нужна, но о ней нужно совершенно иначе думать, совершенно по-другому думать. Это это мир изменился по сути.
Мир на самом деле всегда был такой просто. На самом деле мир всегда был точно такой же. Китайские машины, которые сейчас заполняют европейский рынок - это всё украденные технологии. Да, они доработаны, китайцы молодцы, они производят быстрее и лучше многих, но большинство технологий, которые они в итоге положили в основу этого, просто позаимствованы без того, чтобы кому-либо платить какие-либо авторские права. И этот кто-то на секундочку потратил десятилетия и миллиарды долларов до того, рискуя, рискуя, рискуя, теряя. А потом оп, нашли решение. Китайцы посмотрели: "А, ну отлично, мы берём решение. Для всего остального мира нужно пойти и заплатить за это". В Китае на это смотрит совершенно по-другому. У себя мы можем делать всё, что хотим. Чужое законодательство для нас не закон. И и это создаёт, бессловно-то некоторые сложны преимущества и сложность для европейских компаний. Увидим, надеемся, что с регуляциями будет лучше.
Вот то, что мы сейчас наблюдаем, что а государство почти во всём мире а-а и вот дал в тридцатичетырёх странах, я я чуть-чуть меньше пропустил парочку. потому что было слишком интенсивно с полётами. А, но мы встречаемся с, э, министрами во многих странах, и сейчас все начинают понимать, что нет, об этом уже надо думать. Об этом уже нельзя думать так же, как они думали в прошлом. Например, а полтора года назад, когда мы с ними встречались, а была мысль, что они натренируют себе свою модель, у них будет какой-то свой кластер, и вот это вот суверенный будет ei у каждой страны. Сейчас все страны понимают, что они настолько отстают и, а, >> и шанса догнать почти нету, потому что нужно миллионы GPU, >> да. И более того, а это тот самый мм продукт, который настолько меняет индустрии, что получается, что мм входишь в очень большую зависимость либо от Соединённых Штатах, либо от Китая, когда любые будущие переговоры и тебя могут отключить целые целые услуги там государства предоставляемы могут отключить. А, и это, на самом деле, а-а, запускает диалог очень полезный, а, очень полезный диалог о том, что нужно искать альтернативы, что нужно, а, что нужно на самом деле меняться, что невозможно продолжать настаивать на на тех вещах, которые вот привыкли а делать эти страны в прошлом.
Вот как раз получаетсято вы как раз одни из пионеров, если не пионеры вот этого движения альтернативной системы искусственного интеллекта, который может быть организован, как я понимаю, поправте, по принципу блокчейна, генерации криптовалюты, когда не там не 5-10 максимум ээ у нас есть, так скажем, центров искусственного интеллекта, а искусственный интеллект рассыпан на э, сотни, тысячи, может быть, дата-центров, которые работают. Вот. И таким образом, ээ, это становится искусственный интеллект как бы достоянием всех.
Именно.
Я правильно понимаю?
Именно. пару несколько лет назад мы мы просто а а видя в первых рядах, как это всё развивается, и а сделаю некоторую а помарку пометку, что мы сами очень хорошо относимся к людям, которые создали а Open AI или Antropic или Deep Mind. Это всё потрясающие учёные, многие из них наши друзья. А при этом несколько лет назад, видя, что >> политическая, экономическая картинка мира нас неминуемо приводила к как бы а вот размышление о том, а что будет дальше, вот это размышление, что будет дальше на фоне геополитической, экономической картинки происходящего, как регуляции устроены, в каких странах, а где эти компании находятся, кому что достанется, какие чипы, кому достанутся. Мы не могли не прийти в понимание того, что всё может кончиться очень неприятной олигополией маленького количества корпорации, которые неминуемо в конкуренцию с друг другом не приведут к тому, что всё удешевится и станет более доступным, а наоборот. когда они могут буквально съесть большинство индустрий, а рынков. Вот есть эта фраза, что программное обеспечение съедает мир, а теперь фраза искусственный интеллект съедает программное обеспечение и даест остаток мира. Вот. И и в этом и в этом аа наблюдении а мы увидели, что если не создавать альтернативу, если не обсуждать альтернативу, а то на самом деле мы можем прийти в очень а опасный мир, вместо того, чтобы прийти в мир, где действительности изобилие, где все товары, а для всех людей сильно дешевле и где, а где каждый человек на земле может получить выгоду от искусст интеллекта. И вот это распределение, которое упомянули о том, что мы можем иметь не одну компанию с большим сервером, а мы можем иметь распределённую сеть, а когда все участвуют, все страны участвуют, все компании участвуют, все люди могут участвовать, >> а то на самом деле вместе эта распределённая сеть будет иметь вычислительные мощности превосходящие.
Может иметь, да. Я верю, что будет, что будет иметь мощности превосходящей всё, что ведущие технологические компании создали. И тогда вот этот вот вопрос, который Да, упоминала, что учёные-то есть везде, инженеры есть везде, но у них нету мощностей для того, чтобы конкурировать а с ведущими а технологическими компаниями. А тогда баланс сил изменится. И тогда, имея эту альтернативу, она не уничтожит эти большие технологические компании, но она сделает их более приземлёнными и более подотчётными аа обществу и всему миру. А и а тогда мы не придём вот в этого олиго поле, а в которой а соответственно наоборот всё становится только дороже и дороже для каждого из нас.
Наверное, стоит можно сказать, что мы все с этим сталкиваемся, когда говорим о этих самых операционных системах. У нас же фактически две этих операционных системы. Safari от Apple, да, вот, и Windows, ну вот, от Microsoft. Ну, плюс есть ещё как бы нишевые продукты, да, но в основном это либо так, либо так.
Более того, а вот на телефонах у нас iOS от Apple и Android от Google, да? И они собирают налог со всего. Они собирают тридцатипроцентный налог со всего. Мы все, наверное, уже забыли, что когда только вышел iPhone, а они себя позиционировали, так как это всё ещё тогда было про музыку, а не про что-то ещё, они себя позиционировали как то, что они освободители от всех этих э музыкальных лейблов, а которые и дистрибьюции, которые бегут очень большой процент со всего того, что зарабатывают музыканты. А они обещали брать только 10%. И вот это вот большая революция. С тех пор они подняли на 30%. И с тех пор они подняли на 30 собирают 30% со всего возможного, а, с чего только они могут собрать. И это ничто по сравнению с тем, что будет с искусственным интеллектом.
А когда искусственный интеллект будет собирать своюзду и компания, которая будет контролировать искусственный интеллект, будет собирать свою зду со всего прям зду. а-а для корпораций по их природе и сути. И даже особенно, если мы смотрим на корпорации вроде Apple, а у которой в её главе стоят чиновники, а люди, поставленные, нанятые советом директоров. Сам совет директоров чиновники, люди, которые управляют фондами, а, пенсионными фондами, такими фондами. То есть это никто из людей, кто управляет этой компанией, до конца не является на самом деле стейкхолдером в в во всём происходящем. А владение этими компаниями во многом размазано на на миллионы, если не десятки, если не сотни миллионов людей, через более к через фонды агрегаторы, которые агрегируют деньги людей. И, собственно говоря, вот так этим владее людьми владеется компании Apple, но управляется она конкретными бюрократами, условно говоря, назовём так. Это вообще все крупные корпорации, по-моему, идут вот этим крупци. И дальше, соответственно, управление под качественное управление подмеет исполнение своих обязанностей. И вот какая обязанность у корпорации?
Делать деньги.
Приносить больше доход на вложный капитал для инвесторов. Если инвесторами, владельцами являются все, >> то эта корпорация в наших же интересах >> Угу. >> приведёт к тому, что она будет зарабатывать как можно больше. с нас же. И это такой странный цикл, который вместе с AI, если AI заменит наши работы, чтобы создать продукты, которые нам же потом продавать, это очень странный монстр, который, целью которой является увеличение прибыли в наших же интересах, но прибыль берётся с нас. А и и эти системы неминуемо, это вот корпорации неминуемо будут приводить к монополизации и к подъёму цены любого товара. По е монополии, то вас ничего не останавливает того, чтобы поднимать цену, кроме условно государства. Но но здесь уже начинается совсем другая игра. Это регулируемый рынок. И хорош ли этот регулируемый рынок или нет.
Начинает напоминать плановое хозяйство такое в худшем. И на самом деле обсуждение, которое очень часто идёт сегодня в даже в Кремневой долине и и в мире в целом, это вот так называемый basic income базовый доход.
Базовый доход, да?
Базовый доход, что вот если это всё произойдёт, то мы просто должны будем людям раздавать деньги, чтобы они покупали. Кто будет раздавать, кому будет раздавать, сколько, по какой причине это всё приведёт к ещё большему усугублению контроля над жизнью людей. ещё большему и ещё большей цензуре, ещё большему давлению, ограничению свобод. Всё вот это размышление привело нас уже, я думаю, что 3-4 года назад к мысли: "Это неминуемо может прийти в эту точку, если не не создать альтернативы". И мы начали размышлять о том, а как эта альтернатива может быть создана. Как раз я подозреваю, что ваша гонка, да, это как раз и есть вот эта альтернатива, попытка создать вот такую диверсифицированную сеть искусственного интеллекта, которая не принадлежит кому-то одному. Ну, поэтому этот протокол так и называется, а именно потому, что вот мы хотим, а, чтобы люди соединились с этим ощущением, что всё несётся. И это действительности, э, гонка, а, в которой, а-а, м, у нас есть, возможно, очень оставшийся небольшой последний шанс, а, привести это к результату, в котором мы все сможем, а, от этого а получить выгоду, а, вместо того, чтобы вот создать этот мир, в котором, а, будет ещё, да, ещё более больше разница между, >> а, бедными и богатыми. А и в этом плане, а это потрясающая технология, как раз вот очень >> искусственный интеллект.
Искусственный интеллект, да. А это предстающая технология, которая, как в начале мы упоминали, что это технология, которая с нами говорит нашим языком. А, и в этом плане, а, ей очень естественно быть распределённой, а, по по всем своим по всему своему принципу. А у вас в действительности ваш диалог с этой системой, и правильно, чтобы ваш диалог с этой системой, а, был подчинён только >> вам и и был контролировался за вами. Вот всё, всё, что это не должна решать компания Opena. А исчезнет ли этот диалог или не исчезнет, или что на этот диалог будет наложена какая-то, а, какие-то ограничения, которые вы не хотите принимать, а, и что мы все из Но с другой стороны, это должно одновременно быть понятно регулируемо обществом. И в этом плане распределённые технологии, такие как блокчейн, они как раз обладают этим свойством. С одной стороны, никто ими не управляет, но с другой стороны, никто не может >> негативно повлиять на них. Никто не может сделать какую-то запись, >> а которую не нельзя было, а было запрещено делать. Эти системы, они очень устойчивы к взломам. Биткои никто не смог взломать за всё это время. Аа они очень а усточены в устойчивые к цензуре, а никто не не может а запретить вашу транзакцию, остановить вашу транзакцию. Но с другой стороны эту систему и нельзя в этом плане объяс То есть если вот, например, в протоколе гонка, а каждый запрос, который делается искусственному интеллекту, точно достоверно известно, что он был произведён именно той моделью, именно >> которая в открытом коде лежит и именно с вашим запросом без дополнительного контекста.
То есть - это сейчас тоже искусственный интеллект, только распределённый.
Только распределённый. Аа, всё, потому что оказалось, что всё именно не про, даже не про >> важно, очень важно пояснить, как работают технологии. В текущем виде искусственный интеллект занимает, там лучшая, самая крупнейшая модель занимает в памяти меньше 2 ТБ оперативной памяти. Это много, очень. В мало каком компьютере домашнем, ни в каком компьютере домашнем такого количества оперативной памяти нету. А, но тем не менее это что-то, что могло бы на флешку поместиться, которую мы фотоаппарат вставляем. Продаются такие. То есть вот это не очень много памяти. А компьютер же, который способен её обсчитать, вот эту память двухтарабайтную, а, да, это большая система стоимостью в под полмиллиона долларов, может быть, даже, которые вот обсчитыват эту систему. Но это всего лишь один сервер, а чтобы посчитать ваш запрос. Не то, чтобы даже с Open AI или с Антропиком, когда вы, как пользователь, отправляете свой запрос в на их сервер, это не просчитывает миллион их серверов, это просчитыват один их сервер. Ваш конкретный запрос. Этот же сервер одновременно с этим просчитывает ещё миллион других запросов других людей. И вот и а миллиард людей распределяется между этими серверами в каждый сколько-то человек обращается к какому-то какому-то конкретному серверу. То есть в итоге, когда мы говорим о распределённой сети искусственного интеллекта, мы подразумеваем, что это сеть вот таких серверов, раскиданных по всему миру в дата-центрах по всему миру. А, но это не значит, что одновременно все они во всём мире отвечают на ваш запрос. Какой-то один случайным образом, не случайны, случайно псевдо случайным образом определённым алгоритмом этой сети сервер, выбираемый каждый раз заново. Он может быть сегодня в Африке, а завтра в Англии, а послезавтра в Чили. Он отвечает на ваш запрос. Таким образом, эта сеть, она хоть и распределена, но она не значит, что прямо совсем всё сложно. Это более просто воспринимаемо. Каждый сервер по отдельности отвечает на этот запрос. Дальше её распределённость в этом смысле подразумевает просто то, что а никто не знает, где конкретно будет ваш запрос общиться. Поэтому никто не может предсказать и повлиять на это как-то, на ваш конкретный запрос, например, вставить вам какую-то цензуру или изменить ваш платёж или изменить ваше решение или как-то ещё повлиять. Более того, её распределённость позволяет нам создавать а проверяемость. То есть эти же сервера вдруг случайным образом друг друга проверяют. Результат, который должен был быть доставлен вам серверами из Африки, проверяется сервером из Англии, чтобы с точностью убедиться, что вы получили свой нужный ответ. И эта система позволяет создать новый уровень устойчивости и к цензурии, и к мошенничеству, и к, э, узурпации власти.
А кто платить будет и как будет платить за такую прекрасную работу? На самом деле здесь вот интересный такой момент, а что а мы до этого а занимались искусственными интеллектами, а мы не не строили блокчейн сети, мы до этого занимались искусственными интеллектами, но что нас привлекло, это а что в когда в этих сложных мыслях про будущее а мы смотрели а на то, а как вообще быть, как мы можем, как сообщество сделать какую-то реальную альтернативу. Мы обнаружили, что произошло с а с сетью Bitcoin, но как с вычислительной системой. Мы поняли, что была создана невероятная повычислительной мощности система, в которой не просто было использовано уже оборудование, которое было всем доступно. Биткоин тоже в 2013 году в основном вычислялся на сети, на на оборудовании компании Nvidia. Но из-за того, что образовалась эта сеть, в которой прибыль участников была не от платежей, от э пользователей, >> а где прибыль участников была от вот этой создаваемой новой монеты. Ну да, >> это создало совершенно другую другой принцип, в котором 300 млрд долларов было проинвестировано в оборудование, за которое заплатили не вы, кто когда вы делаете перевод а биткоина от одного человека к другому, >> а которые заплатили за счёт выпус выпуска этой новой монеты. И это не просто оборудование поставленные центре, это оборудование новое созданное инженерия, так называемые специализированные чипы были созданы специально для этого вычисления. То есть целая индустрия построилась без того, чтобы конечные пользователи платили за это значительные деньги. И это невероятно очень очень важно сам по себе вот это вычисление искусственного интеллекта, оно, да, сегодня может стоить много, там, не знаю, там даже 1.000 долларов в месяц для каки для там программирования. Когда мы программируем, мы тратим 1.000 долларов в месяц. 2т 5.000 долларов в месяц. Просто на одно только программирование на искусственным интеллекта мы тратим. А, но для большинства людей они в их запрос вмещается в двадцатидолларовый подписку. А более того, система оптимизируется, чипы оптимизируются, искусственный интеллект оптимизируется, то есть это становится дешевле. А в итоге, если мы посмотрим на ту же компанию Openi, ей пользуется почти миллиард людей уже. Вот чатом GPT пользуется почти миллиард людей уже, большинство из которых не платят. То есть очень маленький процент людей на самом деле платит эти 20 долларов. Остальные пользуются по чуть-чуть бесплатно. То есть это это таким образом этот трайл, как тестовое тестовое использование. Но в этом смысле оно не просто тестовое.
Мы должны просто вспомнить любые социальные сети или любые продукты, а зачастую, когда они как стартапы начинаются, они бесплатно предоставляются. Почему? Потому что на самом деле люди поначалу привыкают, как этим пользоваться, понимают, что для них это полезно. в в входят во вкус пользований. И только потом уже можно им сказать: "Если ты хочешь продолжать этим пользоваться или больше этим пользоваться, плати деньги". А и таким образом вот это маленькое количество людей, которые платят 20 долларов, перекрывает на секундочку тот самый миллиард, который не ничего не платит. То есть если бы все платили даже по чуть-чуть, очень мало, то сегодня бы уже этот тот же самый цена покрывалась бы. А главный вопрос исключительно в том, а кто платит на самом деле не за сам сервис сейчас? Вы были в состоянии заплатить 5 долларов в месяц за за этот сервис? Если бы все были бы в состоянии, то этого хватило бы. То есть вот, чтобы покрыть стоимость этих серёв, которые нам дают ответы, хватило бы и этих 5 долларов в месяц для большинства людей. А вопрос только в том, а кто потом покрывает миллиарды, десятки и сотни миллиардов за развитие этой штуки? Это своего рода, это строительство инфраструктуры. Это как построить целую дорогу. Вот мы её строим на 60 лет, а потом все на ней ездим и по чуть-чуть платим каждый день, каждый год, оплачивая её полную стоимость в течение следующих 50-60 лет. Вот вопрос в том, кто платит будущую стоимость инфраструктуры, развивая её, позволяя сделать её настолько большой и развитой, более быстрой, более дешёвой, а чтобы этим могли пользоваться все всё дешевле и дешевле. А и биткои показал интереснейшую динамику. с тем, что можно построить распределённый рыночный механизм, внутри которого появятся люди, которые совместно, не зная даже друг о друге, не зная о планах друг друга, просто начнут добавлять вычислительной мощности в эту сеть, понимая, что они зарабатывают на выпускаемых монетах ограниченного количества. Вот. И получается, фактически это два рынка отдельных существующих одном инструменте. один рынок. Каждый пользователь, на самом деле, сам за себя платит ту цену, которую ему сейчас позволяет заплатить общая система и состояние этой системы. А, но за будущее развитие платят те, кто приходит и ставит эти сервера в эту систему, которые получают монеты, э, новую новую криптовалюту. Биткои просто показал, что это возможно и что сеть, которая построена участниками сети Bitcoin, больше, чем Google, Microsoft, а, Amazon, Apple, Мета вместе взяты. В смысле количество вычислительных мощностей, производимых сетью Bitcoin, математических операций и электричества, потребляемого этими математическими операциями, больше, чем все эти корпорации вместе взяты. Вот что такое биткои сегодня. И вот чем мы надеемся может стать гонка таким же механизмом, которым совершенно не знающие друг друга люди купят это оборудование, поставят это оборудование, снимут в аренду это оборудование, то есть разложат эту цену создания инфраструктуры на годы вперёд, позволяя, позволив людям сегодня пользоваться этим за ту цену, которую мы можем позволить себе сегодня пользоваться. И в будущем постепенно мы будем оплачивать полную стоимость. Вот как сегодня реклама покрывает все дохо, все расходы компании Facebook и даже, более того, приносит ей огромную прибыль. А, но когда-то когда-то всё это досталось нам бесплатно, потому что инвесторы Силиконовестировали в создание серверов, кабелей, интернета, всего, всего то, чего мы пользуемся, как инфраструктурой.
Это прекрасное вообще наше будущее, которого до которого хотелось бы увидеть. Я так понимаю, вы путешествуете по миру не просто так, а как бы продвигаете вот эту идею, лекции читаете. У вас ещё в Риге будут какие-то встречи?
У нас ещё одна есть, да, тоже, э, запись интервью. А наша сейчас в действительности а большая задача - это аа запустить этот диалог и запустить диалог даже не про этот протокол, а запустить более широкий диалог о том, что альтернатива нужна. Нам на самом деле не принципиально, как как будет выглядеть эта альтернатива, кто эту альтернативу запустит и так далее. Нам важно, чтобы была, потому что мы видим, что мир с этой альтернативой он сильно более приятный и, а, изобильный для нас всех. И в этом а практически об этом каждая наша встреча, которую мы имеем вот во всех странах, которые посещаем.
Ну что ж, тогда мне остаётся только пожелать вам успехов в вашем нелёгком труде, потому что менять мир - это чертовски тяжело, как показывает вся наша опыт всего человечества. Я сейчас ещё ещё раз напомню, у нас в гостях были братья Либерман. Они действительно пытаются изменить наш мир. Они приехали к нам из Калифорнии солнечной. А впереди у вас какая следующая станция?
Берлин. Впереди Берлин. Они хотят научить нас пользоваться искусственным интеллектом по-новому, во благо всех жителей нашей планеты. Пожелаем вам успехов. Всего доброго. Это была наша программа Игринул Грем. Всего доброго. С вами был я, её ведущий Константин Ранкс.