Transcription
Когда это будет реализовано массово, это окажет влияние на мир в таких масштабах, которые пока никто не понимает. Эрик Шмитт, бывший генеральный директор Google, дал интервью в Стэнфорде, в котором рассказал о многих спорных вещах. Изначально интервью было выложено на YouTube-канале Стэнфорда, но через пару дней его удалили. Не только на YouTube-площадках. Где оно было опубликовано. Потратив несколько часов, я каким-то образом смог получить доступ к этому интервью, перевёл его для вас и теперь хочу посмотреть его вместе с вами, прокомментировать самые важные моменты. Буду рад поддержке, лайкам! Этот перевод стоил мне больших усилий. Так что поставьте палец вверх прямо сейчас! Это поможет продвижению видеоролика, ведь один лайк — это 10 показов видео. Большое спасибо за поддержку! В следующем году вы увидите очень большие контекстные окна агентов и генеративные алгоритмы «текст в действие». Когда это будет реализовано массово, это окажет влияние на мир в таких масштабах, которые пока никто не понимает. На мой взгляд, влияние этого будет больше, чем ужасающее воздействие, которое оказали на нас социальные сети. И вот почему: контекстное окно, по сути, можно использовать как кратковременную память. И я был потрясён тем, что контекстные окна становятся такими длинными. Технические причины связаны с тем, что их сложно обслуживать, сложно вычислять и так далее. Самое интересное в кратковременной памяти — это то, что когда вы даёте ей задание прочитать 20 книг, отправляя ей тексты этих книг в качестве запроса, а затем спрашиваете, что в них написано, она забывает середину. А ведь именно так работает и человеческий мозг. Что касается агентов… Сейчас есть люди, которые создают, по сути, ИИ-агентов. Что эти агенты делают? Они читают что-то, например, химию, открывают принципы химии, проверяют их, а затем добавляют их в своё понимание. Это чрезвычайно мощно. Это «текст в действие». Приведу пример: правительство попытается запретить TikTok. Посмотрим, получится ли. Если TikTok будет запрещён… Вот что я предлагаю сделать каждому из вас: скажите своему ИИ-агенту следующее: «Сделай мне копию TikTok. Укради всех пользователей, всю музыку, вставь в неё мои предпочтения, создай эту программу в ближайшие 30 секунд и выпусти её». Через час посмотрим, станет ли она вирусной. И сделать что-нибудь другое в том же духе. Вот такая команда: бум-бум-бум! Верно? Вы понимаете, насколько это мощно? Если мы сможем перейти от произвольного языка к произвольной цифровой команде (чем, по сути, и является Python в этом сценарии), то у каждого человека на планете будет свой программист в кармане, который действительно будет делать то, что вы хотите, в отличие от человеческих программистов, которые работают на меня и не делают того, что я прошу. Программисты знают, о чём я говорю. Представьте себе не высокомерного программиста, который действительно делает то, что вы хотите, и вам не нужно платить за это деньги. И таких программистов будет бесконечное множество. И всё это в ближайший год-два. Да, очень скоро. Эйдер, Девон, Пифагор… Сейчас существует огромное количество отличных вариантов помощников для кодинга. Однако ИИ-кодеры, способные создавать полноценные сложные приложения, ещё не появились, но обязательно появятся. Как говорит бывший директор Google, также он говорит о том, что ИИ-агенты смогут скачивать всю музыку, воссоздавать всех пользователей, доставать все секреты. Сейчас это невозможно. Все эти вещи сегодня находятся за стеной безопасности, и вы не можете их достать оттуда. Это как чёрный заслон, если вы понимаете. Но Эрик говорит, что в скором времени ИИ-агенты научатся пробивать этот заслон, и по запросу «восстанови мне заблокированный TikTok» они смогут это сделать. Я совершенно убеждён, что именно объединение этих трёх вещей произойдёт в следующей волне ИИ. Итак, вы спросили меня о том, что ещё произойдёт. Каждые 6 месяцев я колеблюсь — слишком быстро. Итак, на данный момент разрыв между передовыми компаниями (которых всего три) и всеми остальными, как мне кажется, становится всё больше. 6 месяцев назад я был убеждён, что разрыв между ними становится меньше. Именно поэтому я вложил много денег в маленькие ИИ-компании. Теперь я не так уверен. Я разговариваю с крупными ИИ-компаниями, и они говорят мне, что им нужно 10 млрд, 20, 50, 100 млрд долларов. Google, например, требует 100 млрд долларов. Это очень-очень жёстко. Я разговаривал с Сэмом Альтманом, моим близким другом. Он считает, что на ИИ потребуется около 300 млрд долларов, а может, и больше. Я указал ему на то, что сделал расчёты по количеству необходимой для этого энергии, а затем в душевном порыве пошёл в Белый дом в пятницу и сказал им, что нам нужно стать лучшими друзьями с Канадой, потому что в Канаде очень хорошие люди, она помогла изобрести искусственный интеллект и у неё много гидроэлектроэнергии, потому что у нас, как у страны, недостаточно сил для этого. Альтернатива — заставить арабов финансировать это. Лично мне арабы нравятся, я провёл у них много времени, но они не собираются придерживаться наших правил национальной безопасности, в то время как Канада и США являются частью триумвирата, с которым мы все согласны. Только в этих центрах обработки данных стоимостью 100-300 млрд долларов электричество начинает становиться дефицитным ресурсом. Прежде всего, он говорит о том, что у нас определённо нет достаточных энергетических ресурсов для создания AGI сейчас. Это просто невозможно. Для этого экс-директор Google призывает дружить либо с Канадой, либо с арабами, у которых есть энергия и финансы. Здесь мне вспоминаются слова Дональда Трампа, который пообещал в случае победы на выборах превратить США в энергетическую сверхдержаву, где будет столько электроэнергии, что хватит абсолютно всем: и Bitcoin-майнерам, и искусственному интеллекту. Эрик также предполагает, что для достижения AGI нам понадобится всё больше и больше данных, всё больше и больше моделей. Сэм Альтман говорил похожие вещи. Он говорил, что нам нужно уметь делать больше с меньшим или даже с тем же количеством данных, потому что мы уже использовали все данные, которые когда-либо были созданы человечеством, и ИИ уже выучил всю базу данных, которую человечество собирало. Поэтому нам придётся придумать, как создавать синтетические данные, которые будут представлять ценность, а не будут просто деривативами. А ещё нам придётся больше работать с теми данными, которые у нас уже есть. Вы долгое время работали в Google, и Google изобрела архитектуру машинного обучения Transformer. Да, это всё Питер сделал. Спасибо таким замечательным людям, как Питер и все остальные. Но теперь похоже, что они потеряли инициативу в области открытого ИИ, и даже в последней таблице лидеров, которые я видел, Anthropic Cloud была на вершине списка, а не Google. Я спросил об этом Сундара, он не дал мне чёткого ответа. Может быть, у вас есть более чёткое или более объективное объяснение того, что происходит с Google? Сегодня я больше не являюсь сотрудником Google, но я вижу, что в Google решили сдвинуть баланс между работой и личной жизнью: ранний уход домой и работа из дома важнее, чем победа. Да, об этом говорил весь Twitter. Google проигрывает стартапам из-за сдвига в сторону личной жизни, баланса между личной жизнью и работой. Это явно будет менять мир в том виде, в котором мы его знаем. Естественно, стартапы выигрывают, потому что люди в них работают как черти. Извините за прямоту, но дело в том, что если вы все уйдёте из университета и создадите компанию, вы точно не позволите людям работать из дома и приходить только один раз в неделю. Если хотите конкурировать с другими. Когда-то в первые дни существования Google Microsoft была такой же. Именно так в моей отрасли… В нашей отрасли, я думаю, существует долгая история того, как компании побеждали, действительно творческим путём доминировали в каком-то пространстве, а затем не делали следующий переход. Это очень хорошо задокументировано, и я думаю, что вся соль в основателях. Они — это нечто особенное. Основатели всегда должны быть главными. Да, с ними трудно работать, они сильно давят на людей, но как бы нам не нравилось личное поведение Илона Маска, посмотрите, как и чего он добивается от людей. Я ужинал с ним в Монтане в тот же вечер. Он улетел в 10:00 вечера, чтобы в полночь встретиться с представителем XAI. Подумайте об этом! Я был на Тайване. Это другая страна, другая культура. Я был в компании TSMC, которая меня очень впечатлила. И у них есть правило, что начинающие доктора наук, которые являются очень хорошими физиками, работают на заводе на ЦОКе. Вы представляете, что будут делать американские физики и доктора наук? Очень маловероятно. У них другая трудовая этика. Причина, по которой я так сурово отношусь к работе, заключается в том, что это система с сетевым эффектом, поэтому время имеет большое значение, а в большинстве бизнесов время не имеет такого большого значения, верно? У вас много времени. Coca-Cola и Pepsi всё ещё будут существовать, и борьба между ними будет продолжаться, и оба напитка будут пить со льдом. Когда дело с телекоммуникационными компаниями… Типичная сделка с ними занимала 18 месяцев. Но нет причин тратить 18 месяцев на что-то. Просто сделайте это! Мы находимся в периоде максимального роста и максимального прироста. ИИ также будет играть роль в конкуренции с Китаем. Я был председателем комиссии по ИИ, которая очень внимательно это изучала, и вы можете прочитать наш доклад. Это около 752 страниц. Я просто подведу итог, сказав, что мы впереди, нам нужно оставаться впереди, и нам нужно много денег, чтобы оставаться впереди. Нашими клиентами были Сенат и Палата представителей. Из-за нашей работы появился закон о чипах и много других подобных вещей. Грубый сценарий таков, что если вы не принимаете передовые ИИ-модели, которые двигаются вперёд, а за ними ещё несколько моделей с открытым исходным кодом, то вы проиграете эту игру. Лишь небольшое количество стран может выиграть. Что это за страны или кто они? Страны с большими деньгами и большим количеством талантов, сильными образовательными системами и готовностью побеждать. США — одна из таких. Китай — ещё одна. Сколько ещё таких, я не знаю, может быть, но безусловно, при вашей жизни битва между США и Китаем за превосходство в знаниях перерастёт в войну. Поэтому правительство США, по сути, запретило чипы NVIDIA в Китае, хотя им не разрешается открыто об этом говорить, но они действительно сделали это. В Китае у нас примерно десятилетнее отставание в чипах, с точки зрения чипов размером менее 5 нанометров — примерно 10 лет. И вот пример: сегодня мы на пару лет опережаем Китай. Я предполагаю, что мы опередим Китай ещё на несколько лет, и китайцы из-за этого в ярости, они очень расстроены. Давайте поговорим о настоящей войне, которая идёт. Я знаю, что вы были очень вовлечены в войну в Украине, и в частности… Я не знаю, можно ли об этом говорить, но у вас есть проект White ST, и его цель — чтобы беспилотники за 500 долларов уничтожали танки стоимостью 5 млн долларов. Как это изменит войны? Я 7 лет работал на Министерство обороны и пытался изменить способ управления нашей армией. Я не особо большой поклонник армии, но она очень дорогая, и я хотел посмотреть, смогу ли я быть полезен. И я думаю, на мой взгляд, я в значительной степени потерпел неудачу. Они даже дали мне медаль за это. Они теперь начали раздавать медали неудачникам или что-то в этом роде. Но моя самокритика заключалась в том, что ничего на самом деле не изменилось, и система в Америке не ведёт к настоящим инновациям. Поэтому наблюдение за тем [смех], как… просто сводило меня с ума. Поэтому я решил создать компанию с вашим другом Себастьяном Труновым, кучей людей из Стэнфорда. Наша идея была сделать две вещи: первое — использовать ИИ сложными, мощными способами для этих, по сути, роботизированных войн; и вторая — снизить стоимость роботов. Теперь вы сидите там и думаете: зачем такому хорошему либералу, как я, это делать? И ответ в том, что вся теория военного дела сегодня — это танки, артиллерия и миномёты, и мы можем устранить это всё с помощью дешёвых роботов. В прошлом году вы, Генри Киссинджер и Дэн Хаттен написали статью о природе знания, о том, как они развиваются. Недавно вечером я тоже обсуждал это. Большую часть истории люди имели мистическое понимание Вселенной, а потом наступила научная революция и Просвещение. И в своей статье вы утверждаете, что сейчас эти ИИ-модели становятся настолько сложными и трудными для понимания, что мы на самом деле не знаем, что в них происходит. Я возьму цитату Ричарда Фейнмана: «Чего не могу воссоздать, того не понимаю». Но теперь люди создают вещи, которые они не могут понять. Люди на самом деле не понимают, что у них внутри. Меняется ли каким-то образом природа знания? Неужели нам просто принять это на веру, чтобы он сам нам всё объяснил? Я бы провёл аналогию с подростками. Если у нас есть подросток, вы знаете, что он человек, но вы не можете понять, о чём он думает, но каким-то образом общество умудрилось адаптироваться к присутствию подростков, и они в конечном итоге перерастают это. Без шуток. Так что, вероятно, у нас будут системы знания, которые мы не сможем полностью понять, но мы понимаем их границы, верно? Мы понимаем пределы того, что они могут сделать. И это, вероятно, лучший результат, на который мы можем рассчитывать. Как вы думаете, как мы поймём эти пределы? В скором времени мы сможем это сделать? Фактически, он говорит, что эти ИИ-модели, которые они создают, это как чёрный ящик. Он выдаёт нам ответы на наши запросы, но даже создатели чёрного ящика не знают, как именно они появляются и какие узлы загораются в алгоритме. Сейчас же ведётся большая работа в попытке раскрыть то, что происходит в этом чёрном ящике, но пока что мы просто не знаем. По общему мнению моей группы, которая собирается каждую неделю… В конечном счёте, чтобы понять, нужно будет создать состязательный ИИ. Появятся компании, которые вы будете нанимать, и вы будете платить им за то, что они ломают ваши системы ИИ. Ну да, сейчас, например, это Red Team. Да, но вместо человеческой Red Team у вас будет целая индустрия ИИ-систем, чья работа — взламывать существующие системы ИИ и находить их уязвимости, и особенно важно находить знания, которые у них есть и которые мы не можем понять. Мне это кажется разумным. Также это отличная возможность и для вас здесь, в Стэнфорде, потому что, например, у вас есть аспирант, который должен выяснить, как атаковать одну из самых больших ИИ-моделей и понять, что она делает. Это отличный навык для создания следующего поколения. Хорошо, давайте ответим на несколько вопросов. Есть один прямо вон там, в конце. Ранее вы упомянули, что мы получим ИИ, который действительно делает то, что нам нужно, но вы только что упомянули состязательные ИИ, и мне интересно, могли бы вы рассказать об этом подробнее? Похоже, он приведёт к росту вычислительных мощностей и к появлению более производительных моделей, но как именно заставить его делать то, что нам нужно? Мне кажется, это проблема. Вы должны предположить, что нынешние проблемы уменьшаются по мере совершенствования технологии и так далее, но я не предполагаю, что они исчезнут полностью. И вы ещё должны понять, что существуют тесты на эффективность, то есть должен быть способ узнать, удалось нам это сделать или нет. Я приводил пример с TikTok. Кстати, я не утверждал, что вы должны незаконно красть музыку у всех, но что бы вы сделали, если бы стали предпринимателем из Кремниевой долины (которыми, надеюсь, вы все будете)? Если бы ваша ИИ-пародия на TikTok взлетела, то вы бы наняли целую кучу юристов, чтобы они навели порядок. Но если никто не пользуется вашим продуктом, совершенно неважно, что вы украли этот контент. Так мы же вас снимаем? Да, верно. Но вы понимаете, к чему я клоню? Другими словами, Кремниевая долина проведёт эти тесты и наведёт порядок, и именно так обычно и делаются такие вещи. Так что, по моему мнению, вы увидите всё больше и больше ИИ-систем с ещё лучшими тестами и в конечном итоге состязательными тестами. И это всё будет держать это под контролем, под нашим контролем. Технический термин для этого называется Chain of Thought reasoning (цепь мысленных аргументов), и люди верят, что в ближайшие несколько лет мы сможем генерировать тысячу таких цепочек. Это как создание рецептов. Вы можете взять рецепт и фактически проверить, чтобы он дал правильный результат. Цепочка мысленных аргументов в машинном обучении, нейросетях и ИИ-агентах — это, как я понимаю, разбитие проблемы на множество шагов, затем мы решаем каждый шаг. И решение каждого шага позволяет перейти к следующему. Дойдя до конца цепочки, мы оцениваем получившийся результат и именно так понимаем, делает ли ИИ то, чего мы от него хотим. По крайней мере, об этом говорит экс-директор Google, уверяя, что таким образом мы возьмём всё под свой контроль. Суммы денег, которые инвестируют, ошеломляющие. Я думаю, что отчасти это потому, что ранее деньги уже заработали, и люди с этими большими деньгами знают, что в их инвестициях должна быть компонента ИИ. Сейчас всё кажется связанным с ИИ, поэтому они не видят разницы. Я определяю ИИ как обучающиеся системы, системы, которые действительно учатся. Второе заключается в том, что есть очень сложные новые алгоритмы, которые являются своего рода пост-трансфузионными. Есть группа, которую я финансирую, утверждает, что уже сделала то же самое. Это очень большое изобретение. И последнее, что есть на рынке, — это убеждение, что изобретение интеллекта имеет бесконечную отдачу. Допустим, вы вложили 50 млрд долларов в компанию, вам нужно получить огромную доходность и выручку, чтобы вернуть эти деньги. Так что, вероятно, мы пройдём через какой-то огромный инвестиционный пузырь, а затем он лопнет сам собой. Так было всегда в прошлом, и, вероятно, так будет и на этот раз. В искусственный интеллект уже было инвестировано около триллиона долларов, а выручка составила всего 30 млрд долларов, и на самом деле пока просто нет соответствующей отдачи от этих инвестиций. Но опять же, как он только что упомянул, это было и с предыдущими технологиями тоже: огромные первоначальные инвестиции, а затем они окупаются в конце, прямо перед тем, как пузырь лопнет. Самый яркий пример — доткомы. Во Франции есть компания под названием Mistral. Они проделали действительно хорошую работу. Я их инвестор. Они выпустили свою вторую открытую версию. Их третья модель, скорее всего, будет закрытой, потому что она очень-очень дорогая. Им нужен доход, и они не могут раздавать свою модель. Поэтому этот спор об открытом исходном коде против закрытого в нашей отрасли огромен, и вся моя карьера была основана на том, что люди были готовы делиться программным обеспечением с открытым исходным кодом. Все модели, что связаны со мной, с открытым исходным кодом. Большая часть основ Google была с открытым исходным кодом. Честно говоря, здесь он немного лукавит. Google был полностью за то, чтобы оставаться с закрытым исходным кодом, и всё в Google всегда держалось в секрете. Так что я не знаю, о чём он там говорит. Может быть… Так что капитальные затраты, которые так огромны, фундаментально изменят способ создания программного обеспечения. Мы с вами говорили об этом. Моё собственное мнение о программистах заключается в том, что производительность программистов как минимум удвоится. Есть три или четыре компании-разработчика программного обеспечения, которые пытаются это сделать. Я инвестировал во все из них, и все они пытаются сделать программистов более продуктивными. Самый интересный разработчик, с которым я только что встречался, называется Aimen. Когда я говорю «программист», я думаю про отдельного программиста. А они же сказали, что это не их цель. Их цель — это команды из 100 человек, которые занимаются программированием миллионов строк кода, где никто не знает, что происходит. Так, здесь ещё есть вопрос. В самом начале вы упомянули, что нас ожидает комбинация увеличения контекстных окон, агентов и генеративных алгоритмов «текст в действие», и что это будет иметь невообразимые последствия. Во-первых, почему это сочетание так важно? И во-вторых, я знаю, что вы не смотрите в хрустальный шар и не можете предсказывать будущее, но почему вы думаете, что это выходит за рамки всего, что мы могли бы себе представить? Я думаю, в основном потому, что контекстное окно позволяет решить проблему новизны. Текущие модели обучаются год, примерно 18 месяцев: 6 месяцев подготовки, полгода обучения, ещё полгода тонкая настройка. Поэтому они всегда устаревают. В окно контекста вы можете ввести то, что произошло, например, вы можете задать ему вопросы о войне Хамас-Израиль. Это очень мощно. Он становится актуальным, как Google. Да, по сути, так и будет работать SearchGPT, например, новый поисковый продукт от OpenAI, может рыскать по сети, шерстить эту сеть, а затем взять всю эту информацию и поместить её в контекстное окно. Это та новизна, о которой он говорит. В случае с агентами ИИ… Я приведу вам пример: я создал фонд, который финансирует некоммерческую организацию. Есть ли в комнате химики? Я не очень её понимаю, но есть инструмент под названием Cam Crow — это система на основе ИИ-агента, который изучает химию. Что они делают? Они запускают его, чтобы генерировать химические гипотезы о белках, и у них есть лаборатория, которая проводит тесты ночью, а затем ИИ-агент учится по результатам этих тестов. Это огромное ускорение для науки, для химии, для материаловедения и так далее. Вот что такое агенты ИИ. И я думаю, что алгоритм «текст в действие» удешевит программистов. И я не думаю, что мы понимаем, что именно произойдёт, когда у каждого будет ИИ-программист в кармане. И я не говорю о включении и выключении света. Нет, другой пример: по какой-то причине вам не нравится Google, и вы говорите своему ИИ-программисту: «Создай мне конкурента Google. Лично мне. Создай конкурента, поисковую машину в интернете, создай пользовательский интерфейс, сделай хорошую копию, добавь генеративный ИИ, сделай это за 30 секунд». После этого посмотрите, сработает ли это. Так что многие люди считают, что действующие компании, включая Google, уязвимы перед такой комбинацией: большого контекстного окна, ИИ-агентов и «текста в действие». Как мы можем помешать ИИ влиять на общественное мнение, дезинформацию, особенно во время предстоящих выборов? Каковы краткосрочные и долгосрочные решения? Большая часть дезинформации на предстоящих выборах и во всём мире будет генерироваться социальными сетями, и компании социальных сетей недостаточно хорошо организованы, чтобы контролировать это. Если вы смотрите на TikTok, например, есть множество обвинений в том, что TikTok отдаёт предпочтение одному виду дезинформации перед другим, и есть много людей, которые бездоказательно утверждают, что это китайцы заставляют TikTok это делать. Я думаю, у нас здесь полный бардак, и стране придётся научиться критическому мышлению. Это может быть невыполнимой задачей для США. Но тот факт, что кто-то вам что-то сказал, не означает, что это правда. Я думаю, что самая большая угроза демократии — это дезинформация, поэтому мы собираемся добиться хороших результатов в борьбе с ней. Когда я управлял YouTube, самые большие проблемы, которые у нас были, заключались в том, что люди загружали ложные видео, и в результате люди умирали. У нас не было никакой политики на этот счёт. Это шокирует. Да, я добавлю, что дело даже не в потенциальной возможности создания дипфейков или дезинформации. Простого замутнения воды достаточно, чтобы сделать всю эту тему со свободой слова токсичной, неприкасаемой. Мне очень интересно узнать про алгоритм «текст в действие» и его влияние, например, на образование в области компьютерных наук. Мне интересно, что вы думаете о том, как должно измениться образование в этой области, чтобы соответствовать эпохе? Ну, я предполагаю, что компьютерщики, как группа студентов, всегда будут иметь с собой ИИ-программиста. Так что в процессе обучения у них будет инструмент, который станет их партнёром, и именно так будет происходить обучение. Профессор будет рассказывать о концепциях, а вы будете работать с ними через ИИ-агента. Это моё предположение. Здесь он намекает на то, что после переходной эпохи, когда агент искусственного интеллекта будет нашим партнёром, на долгосрочной перспективе программисты, скорее всего, не понадобятся. В конце концов, ИИ-агенты станут настолько сложными, что будут писать свой собственный код. Может быть, это дойдёт до такой точки, когда мы даже не сможем больше читать и понимать этот код. Впрочем, я не уверен, когда именно это произойдёт. Самая интересная страна — Индия, потому что лучшие специалисты по ИИ приезжают из Индии в США, и мы должны позволить Индии сохранить некоторых из её лучших талантов. Не всех, но некоторых. У них нет таких учебных заведений и программ, которые также обеспечены, как у нас. Индия — это большое колеблющееся государство в этом отношении. Китай тоже потерян, он не вернётся. Они не собираются менять режим так сильно, как этого хотят ИИ-люди. Япония и Корея явно в нашем лагере. Тайвань — фантастическая страна, чьё программное обеспечение ужасно, но при этом у них удивительное аппаратное обеспечение. Так что они тоже не конкурент. В остальном мире не так уж много хороших вариантов. Европа в полном дерьме из-за Брюсселя. Это известный факт. Я потратил 10 лет на борьбу с ними, и я очень старался, чтобы они исправили законы в Евросоюзе, но у них по-прежнему есть куча ограничений, которые очень затрудняют проведение наших исследований в Европе. Мои французские друзья потратили всё своё время на борьбу с Брюсселем, и Макрон, который является моим личным другом, упорно борется за это в Евросоюзе. Так что у Франции, я думаю, есть шансы. Учитывая возможности, которыми, по вашему мнению, обладают эти ИИ-модели, стоит ли нам тратить время на изучение кода? Да, это старый вопрос. Зачем изучать английский, если я на нём говорю? Чтобы стать в нём лучше, верно? Вам действительно нужно понимать, как работают эти темы. Друзья, это были самые важные части интервью. Перевести и озвучить его было ещё той задачей. Как ты слышишь? У меня уже заплетается язык от количества текста, который я только что зачитал. Поэтому буду надеяться на вашу поддержку лайками, подписками на этот канал, и на этом сегодняшнее видео закончено. Увидимся в новых видео! До скорого! [музыка]