Моя первая статья на VentureBeat называлась «Вудсток искусственного интеллекта». Последняя — о покупке компанией Nvidia компании Hugging Face за 12,9 миллиарда долларов.

Майкл Нуньес

Сегодня мой последний день в должности главного редактора VentureBeat.

Когда я пытаюсь осмыслить последние три года, мои мысли постоянно возвращаются к первым неделям моей работы. Инстинкт писателя — искать симметрию в повествовании, но иногда Вселенная просто преподносит тебе идеальную концовку.

Три года назад моя первая крупная статья на VentureBeat началась с твита. Клем Деланг, соучредитель и генеральный директор Hugging Face, находился в Сан-Франциско и между делом предложил идею собрать несколько сотен разработчиков открытого ИИ на встречу. Три недели спустя около 5000 человек собрались в Эксплораториуме. Там были живые ламы, шутка по поводу модели Meta, данные о весе которой просочились в интернет несколькими неделями ранее. Они назвали это «Вудстоком ИИ».

Это стало частью легенды Сан-Франциско. Что еще важнее, это был прорыв в области искусственного интеллекта и возрождение города. Для тех из нас, кто пережил самые мрачные и тихие дни Сан-Франциско в 2021 году, наблюдать, как город внезапно оживает за один день, было невероятно. В тот день я взял интервью у Деланге и Эндрю Нга. Деланге был тихим, скромным и искренне смущенным тем, что ему случайно удалось организовать. Он просто был рад, что им это удалось.

Сегодня все возвращается к тому моменту, потому что на этой неделе Nvidia согласилась приобрести Hugging Face за 12,9 миллиарда долларов. Лучшего завершения я бы и не придумал.

Твит привлек внимание 5000 человек. Пять тысяч человек превратились в 12,9 миллиарда долларов.

Такова история последних трех лет, и именно ее я хочу рассказать на прощание, потому что, на мой взгляд, она объясняет, почему умным людям было так сложно осмыслить этот период.

ChatGPT прошел путь от «предварительного исследования» до более чем миллиарда еженедельных пользователей менее чем за четыре года — примерно за то же время, что потребовалось многим медиакомпаниям для создания рабочей группы. Я сообщал о том, что Anthropic достигла годового дохода в 30 миллиардов долларов после роста, который ее собственные руководители назвали «безумным». Nvidia получила 96 миллиардов долларов выручки в прошлом квартале, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего года. Я наблюдал, как компании прошли путь от презентации для финансирования серии А до многомиллиардной оценки за меньшее время, чем требуется большинству отраслей для завершения финансового года.

Каждый из этих фактов по отдельности уже не вызывает удивления. В совокупности они по-прежнему кажутся нереальными. И этому есть причина, и это не недостаток характера.

Пруд, ряска и линия, которую мы все проводим.

В 1975 году голландские психологи Виллем Вагенаар и Сабато Сагария опубликовали статью с названием, которое звучит как диагноз: «Неправильное восприятие экспоненциального роста». Четыре года спустя Вагенаар и Хан Тиммерс превратили это в мысленный эксперимент, который пережил саму статью. Заросли ряски удваиваются каждый день. Имея несколько точек данных, когда они покроют весь пруд? Люди уверенно ошибаются в своих предположениях, и чем дальше идет рост, тем хуже их результаты. Они видят кривую и проводят линию.

Сейчас это называют ошибкой экспоненциального роста — тенденцией недооценивать процессы накопления путем линейной экстраполяции. Она устойчива, но не является предопределением. Во время пандемии Йорис Ламмерс и его коллеги показали в «Трудах Национальной академии наук», что большинство американцев воспринимали рост числа случаев COVID-19 как линейный, что это ошибочное восприятие частично объясняет сопротивление социальному дистанцированию, и что три предложения инструкции заметно исправили эту ошибку. Политика тоже имела значение; консерваторы были более склонны к этой ошибке. Мозг изначально имеет линейный механизм. Этот механизм можно изменить, но только намеренно, каждый раз.

В заключение следует смиряющий вывод. В 2022 году юрист Ханьо Хаманн вернулся к исследованию 1975 года и обнаружил, что оно было ошибочным. Вагенаар и Сагария настолько небрежно округлили исходное значение, что их собственная экспоненциальная функция оказалась неверной на 168% к десятому шагу. Исследователи, доказавшие невозможность экстраполяции экспоненциальных функций, не смогли экстраполировать свою собственную. Их вывод остался в силе; их арифметические вычисления — нет. Никто не застрахован. Именно этому, больше всего на свете, меня научили последние три года.

Я пришел к выводу, что предвзятость в отношении экспоненциального роста — это главный ключ к пониманию этого периода. Она объясняет ситуацию в отрасли, которая постоянно недооценивала собственную продукцию. Она объясняет поведение СМИ, которые постоянно относились к этой продукции как к мимолетной моде. И она объясняет отношение общественности, которая теперь, что вполне понятно, обеспокоена технологией, которая, казалось, появилась внезапно. Никто не был глуп. Все использовали одни и те же настройки по умолчанию. Вопрос был только в том, кто и когда это заметил.

Сколько стоила ставка на ИИ в 2023 году?

Когда я присоединился к VentureBeat в начале 2023 года, утверждение о том, что ИИ определит следующую эру медиа, не было нейтральным. Серьезная технологическая журналистика рассматривала большие языковые модели в лучшем случае как нечто новое, а в худшем — как инструмент плагиата.

Во всяком случае, я уже говорил об этом официально в интервью Bloomberg, San Francisco Standard и Palo Alto Daily Post в первые недели своей работы: это нечто большее, чем просто социальные сети. Я десять лет освещал социальные платформы, включая расследование в отношении Facebook для Gizmodo в 2016 году, которое спровоцировало расследование Сената США, и я понимал, в чем дело. Технология переходила из периферии в реальную среду быстрее, чем успевала обновляться чья-либо ментальная модель.

Я также опубликовал письмо от редактора, в котором объяснялось, как наша редакция будет использовать инструменты ИИ и где мы проведем черту. Эта откровенность вызвала публичную критику на X.com (ранее Twitter), что меня задело, и я об этом думал больше, чем хотелось бы признать. Я по-прежнему считаю, что раскрытие информации было правильным решением. Хотя я уже не так уверен, как раньше, что выбрал правильный тон.

Пресса работала по тем же линейным правилам, что и все остальные. На прошлой неделе Wall Street Journal опубликовала статью инвестора Стэнли Дракенмиллера, которую программное обеспечение для обнаружения ошибок пометило как написанную машинным способом. Дракенмиллер пожал плечами: «Конечно, я использовал ИИ. Мне не стыдно за это». Неделей ранее Financial Times исправила колонку экономиста из Гарварда, указав на скрытое использование ИИ для сокращения текста. New York Times уже переписала свои правила для сторонних авторов весной, после череды собственных неловких ситуаций.

Страница с мнениями — это не редакция, а миллиардер-автор — это не репортер, специализирующийся на определенной тематике. Но дискуссия изменилась. В 2023 году вопрос заключался в том, может ли серьезное издание вообще использовать эти инструменты. В 2026 году вопрос в том, как их раскрывать. Это более весомый аргумент, и я предпочел бы участвовать в нем, чем оказаться правым в отношении старого.

Три года, которые показались одной долгой неделей

Вот как выглядела эта кривая изнутри.

Мы первыми разработали DeepSeek V3.1 и модели V3.2, которые соответствовали GPT-5, под лицензией MIT, несмотря на экспортный контроль, что положило конец предположению, что граница означает американскую, и закрыли проект. Мы раскрыли сделку Salesforce-Anthropic, в результате которой целая CRM-система была интегрирована в Claude. Мы были одними из первых, кто осветил ситуацию, когда OpenAI, DeepMind и Anthropic совместно предупредили о возможной потере способности понимать собственные системы. Я сидел напротив Сэма Альтмана, Дарио Амодея, Эндрю Нга, Марка Бениоффа, Мустафы Сулеймана и Кая-Фу Ли, а также десятков исследователей, имена которых вам пока неизвестны, но скоро станут известны.

Я тоже ошибался, всегда в одном и том же направлении. В начале 2024 года я сказал коллеге, что полезные агенты появятся через год-два; они были выпущены той же осенью. Я думал, что разрыв между открытым исходным кодом и передовыми лабораториями увеличится. Он сократился. Я сомневался в цифрах выручки, которые Anthropic и OpenAI рекламировали до тех пор, пока они сами их не опубликовали. Каждая ошибка была как линия, проведенная через кривую.

Самое странное было не в объеме, а во времени. Я наблюдал, как модель, которая не могла сосчитать буквы в слове «клубника», превратилась в модель, которая программировала без учителя 30 часов подряд, и это ощущалось не как три года. Это ощущалось как одна долгая неделя, которая постоянно обнулялась. Статьи, написанные в 11 вечера, к завтраку становились скучными. Показатели, определявшие квартал, превращались в сноски к следующему. Время не ускоряется в начале экспоненциальной кривой. Оно сжимается, потому что расстояние между «невозможно» и «выпущено» постоянно сокращается, а мозг, созданный для строк, продолжает ждать паузы, которая никогда не наступает.

Чувство головокружения вполне оправдано для всех.

Та же предвзятость, которая заставляла технологов недооценивать собственные технологии, теперь заставляет всех остальных чувствовать себя застигнутыми врасплох этими технологиями.

Согласно последнему опросу исследовательского центра Pew Research Center, проведенному в июне, 52% американцев больше обеспокоены, чем воодушевлены внедрением ИИ в повседневную жизнь, по сравнению с 37% в 2021 году. Только 9% говорят обратное. 71% ожидают сокращения рабочих мест. И впервые большинство взрослых моложе 30 лет, поколения, наиболее хорошо разбирающегося в этих инструментах, перешли в категорию обеспокоенных.

Это не луддизм. Это то, что чувствует линейный мозг, когда земля движется экспоненциально: не удивление, а головокружение. Людям годами говорили, что это игрушка, а потом игрушка начала писать им аттестации. Резкий рывок — это не недостаток понимания со стороны общественности. Это рациональная реакция на плохую карту, и те, кто её нарисовал, включая прессу, обязаны создать лучшую.

Это изменило мою работу. Большую часть своей карьеры я с трудом скептически относился к шумихе. Последние три года стало сложнее скептически относиться к собственному инстинкту, который подсказывал мне, что шумиха не может быть правдой, и при этом оставаться честным в отношении того, кто страдает на пути к успеху. И то, и другое одновременно. Почти каждый день. Репортерам, которым это удавалось, не всегда удавалось использовать лучшие источники. Это были те, кто признавал, что их интуиция может ошибаться в оценке наклона кривой, и всё равно проверял расчёты. Мне довелось работать бок о бок со многими из них.

Спасибо, и что будет дальше?

Ничего из этого не происходит в одиночку. Репортерам и редакторам, благодаря которым VentureBeat стал самой быстрой командой, работающей над самым динамичным репортажем в мире: Шэрон Голдман, Карлу Франзену, Шону Майклу Кернеру, Бену Диксону, Дину Такахаши, Джине Джозеф, Виктору Дею, Шубхаму Шарме и Мэтту Маршаллу, который заключил пари. Каждому источнику, доверившему мне сенсационную новость, каждому читателю, который спорил со мной в комментариях, и каждому руководителю отдела коммуникаций, ответившему на мой звонок в 11 вечера: спасибо.

Я не ухожу из индустрии. Я буду рассказывать эти истории с другой точки зрения, и скоро я расскажу об этом подробнее. А пока вы можете найти меня на nunez-sf.xyz, в моей рассылке Nuneybits, в LinkedIn и на X по адресу @MichaelFNunez.

За несколько дней до посещения Эксплораториума Деланг сказал своим подписчикам, что то, что началось с твита, может превратиться в самую масштабную встречу любителей искусственного интеллекта в истории. Он всё перепутал. Это была самая маленькая встреча, которая когда-либо имела значение: пруд утром, когда он был покрыт водой на четверть, и всё ещё выглядел как место для вечеринки.

С тех пор все комнаты были заполнены умными людьми, включая меня, которые ждали, когда кривая заболеваемости замедлится. Но этого так и не произошло надолго.

Скорость определяется кривой. Люди выбирают направление. Задача журналиста — записать и то, и другое, пока еще сохраняется ощущение праздника.

Майкл Нуньес — редактор и журналист-расследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и корпоративных технологиях. С 2023 по 2026 год он занимал должность редакционного директора VentureBeat, возглавляя освещение деятельности OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft, Nvidia и корпоративной экосистемы ИИ. Его расследование 2016 года, посвященное трендовым темам Facebook для Gizmodo, послужило поводом для расследования Сената США и было внесено в протокол Конгресса. Ранее он работал в Forbes, Mashable, Gizmodo, Popular Science и венчурной компании Playground Global, занимающейся глубокими технологиями. Он проживает в Сан-Франциско и входит в совет директоров San Francisco Press Club. Портфолио: nunez-sf.xyz . Информационная рассылка: Nuneybits .

Источник: venturebeat.com