Ошибка, заключающаяся в том, что человек смотрит только на экран

Пару дней назад я разговаривал с другом об искусственном интеллекте. Разговор был таким же, как те, которые я слышу почти каждый день. «Каким ты пользуешься? ChatGPT? Gemini? Claude?». Десять минут мы обсуждали приложения, сравнивали ответы и пытались определить, какое из них «лучшее». И вдруг я заметил одну любопытную вещь. Это все равно что спорить о том, какая марка автомобилей лучше… в то время как кто-то решает, кто будет строить все дороги. Мы смотрим на экран. А другие, тем временем, строят игровое поле, на котором мы все будем играть в ближайшие годы. Еще год назад казалось неоспоримым, что США будут и дальше доминировать в сфере искусственного интеллекта. В конце концов, именно там родились OpenAI, Anthropic, Google и Meta — те имена, которые мы все повторяем, когда говорим на эту тему. Это казалось преимуществом, которое трудно превзойти. Но ситуация начала меняться. И гораздо быстрее, чем многие могли себе представить. Стэнфордский университет сравнил лучшую американскую модель с лучшей моделью, разработанной в Китае. Разница в производительности? Всего 2,7 %. Я перечитал этот показатель дважды, потому что, честно говоря, ожидал гораздо большего разрыва. Когда разница настолько мала, вопрос уже не в том, у кого лучший продукт. Начинает иметь значение то, кому удастся сделать его доступным для большего числа людей. Вот в чём заключается истинное движение, и, возможно, именно в этом и заключается причина, по которой эта история заслуживает гораздо большего внимания, чем мы ей уделяем. В то время как ряд американских компаний ограничивает доступ к своим самым передовым моделям, Китай поступает с точностью до наоборот: открывает доступ к моделям, снижает цены и позволяет компаниям устанавливать их на свои собственные серверы. Не потому, что Китай более щедр. А потому, что он понял одну очень старую истину. Иногда лучше отдать ключ… чтобы оставить себе город. Вспомним Android. Google никогда не нужно было продавать самую дорогую операционную систему. Главное было в том, чтобы миллионы телефонов работали на ней. Затем появились сервисы, реклама и вся экосистема, которая в итоге стала источником настоящего бизнеса. С искусственным интеллектом может происходить нечто подобное. Тот, кому удаётся заставить других развивать свои технологии на основе его технологий, в итоге занимает привилегированное положение, даже если его модель не набрала наибольшее количество баллов в лабораторных испытаниях. И на этом история не заканчивается. За каждым ответом, который генерирует ИИ, стоят работающие круглосуточно центры обработки данных. Там находятся серверы, системы охлаждения и, прежде всего, огромные объёмы электроэнергии. Гораздо больше, чем мы обычно представляем себе, когда открываем приложение на мобильном телефоне. Китай производит более чем в два раза больше энергии, чем США, и подключил крупные энергетические парки напрямую к своим дата-центрам. Между тем, ряд американских проектов сталкивается с задержками именно из-за энергетических ограничений. Я и представить себе не мог, что электричество вновь станет решающим фактором в лидерстве технологической революции. А затем появляется тот компонент, который никто не может создать в одночасье: талант. Китай ежегодно выпускает более 50 000 докторов наук в области естественных наук, технологий и инженерии, что примерно на 50 % больше, чем в США. Ещё более поразительно то, что всё больше исследователей решают остаться в своей стране, чтобы создавать собственные компании. Это меняет гораздо больше, чем кажется. Ведь знания обладают одной любопытной особенностью: когда стране удаётся удержать их в течение многих лет, она начинает генерировать инновации почти по инерции. Такое преимущество не создаётся за один день. Я не знаю, выиграет ли Китай эту гонку в конечном итоге. Я также не думаю, что США потеряют своё лидерство в одночасье. У них по-прежнему есть выдающиеся компании, блестящие исследователи и огромный потенциал для превращения идей в глобальные бизнесы. Но я считаю, что мы задаём не тот вопрос. Нам не следует спрашивать, у кого лучший чат-бот. Нам следует спросить, кто создает условия для доминирования в следующем десятилетии. И эти размышления касаются и нас. В Боливии мы часто обсуждаем, заменит ли ИИ рабочие места, будет ли он писать лучшие тексты или делать лучшие презентации. Конечно, эти вопросы важны. Но это не самое главное. По-настоящему неудобный вопрос заключается в другом. Готовим ли мы те кадры, которые понадобятся стране через десять лет? Готовим ли мы наши компании и учреждения к тому, чтобы использовать эту технологию, или просто будем ждать, пока другие проложат путь? Ведь алгоритмы меняются очень быстро. Люди — нет. И в конечном итоге, как это почти всегда бывает, в великих преобразованиях побеждают не машины, а те страны, которые сумели подготовить своих людей раньше других.(*) Орландо Сауседо-Вака — магистр экономики и науки о данных, UCB UCJC