Кто кого сборет

AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order

Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок

Хорошая книга, которая не совсем выполняет, что обещает на обложки. Заявленную интригу – кто кого сборет в гонке за лидерством в развитии искусственного интеллекта, США или Китай – автор разрешает сразу же в пользу понятно кого. Остальные страны даже не рассматриваются как игроки, что, конечно, горько.

Автор – китайский разработчик и венчурный инвестор, рос на острове Тайвань, учился в США, возглавлял китайский Гугл, всю карьеру концентрировался на теме ИИ. Никакой амбивалентности в ответе на заголовочный вопрос у него нет – Китай и победит. В США, по мнению Кай-фу, есть, конечно, способность придумывать что-то внезапное и новое, но по сравнению с тем, что есть у китайских разработчиков это ерунда. Китайские разработчики – адские гладиаторы и несгибаемые бойцы, калифорнийские сибариты по сравнению с ними – легкомысленные дети, которые никогда не смогут вот так работать и вот так биться в кровь. Плюс американцы все время пытаются придумать что-то новое или замаскировать под новое то, что увидели у других, а для китайцев копирование представляет собой вполне респектабельную стратегию. Увлекался мир групоном – так в Китае шла “Война тысячи групонов”, взлетел Твиттер – копировали твиттер до пикселя.

Но главное даже не это, а то, что для разития технологий искусственного интеллекта нужно несколько ключевых вещей – это большие вычислительные мощности, много-много структурированных данных и много денег. По первому и последнему пункту еще можно спорить, но именно даты в Китае существенно больше. Во-первых, там арифметически больше людей. И огромная доля этих сотен миллионов граждан постоянно производит данные через систему мобильных платежей (проникновение которых в пятьдесят раз шире, чем в США), через миллион сервисов формата O2O – online 2 offline. Это когда лапшу в картонной коробочке доставляет курьер – примерно такому же курьеру по уровню дохода и три раза в день, а нищие принимают пожертвования по QR-коду. Все это данные – информация с арендных велосипедов, от микроплатежей, всех покупок а еще систем наблюдения за людьми через камеры. Добавляет градуса то, что китайские граждане не слишком переживают по поводу своей прайваси, и не возражают против тотального сбора данных.

Кай Фу так не формулирует, но в его изложении весь Китай – это колоссальный полигон Deep Learining, где очень быстро возникают новые гипотезы, очень быстро распределенно прогоняются на практике, проходят через циклы позитивной или негативной обратной связи (и все на живых бизнесах, на живых людях), корректируются и идут в следующую иттерацию. И все залито деньгами – не легкими венчурными инвестициями Калифорнии, а полученными от народа трудовыми копеечками, зато в большом количестве. Инвестициями и биржевыми вливаниями, конечно, тоже. В результате – как проектировщики нейросетей не вполне понимают, как их создание рисует фотореалистичные человеческие лица или велит-не велит кому-то давать кредит, так и китайские цифровые лорды участвуют в чем-то большем, чем осознают. Они сами – часть большой самообучающейся нейросети, которая включает в себя и алгоритмы, и экономику.

Что хорошего в книге, так это ясность, с которой автор говорит: не того вы все боитесь, когда рассуждаете о злом завтра с универсальным ИИ, который внезапно осознает, что люди – это вредные тараканы, и перекроет всем кислород. Неприятности будут носить более скучную форму усугублящегося неравенства – все в ИИ построено на циклах позитивной обратной связи, поэтому технологии позволят богатым богатеть намного быстрее, а бедным, соответственно беднеть. Как на уровне стран, так и на уровне корпораций.

Дальше Кай-Фу начинает писать о человеческой любви и заботе, которую познал, когда лечился от рака. До того он был машиной эффективности, потом узнал, что человечность тоже важная штука. Поэтому он рисует в своей книге некий сценарий возможного не совсем жуткого AI-будущего, в котором за все эффективное будут отвечать алгоритмы и роботы, а люди начнут заниматься друг другом, учить, наставлять, сопровождать, помогать. Возможно, не совсем на рыночной основе, а за счет субсидированных зарплат/стипендий от государства или корпораций.

В этой ситуации остается не совсем ясным вопрос, что нам-то делать. Нужны либо неподнятые другими месторождения полезных данных, либо ход в ИИ за пределы обучения нейросетей. Теоретически, это возможно.

Пару лет назад вышла ортогональная книге Кай-Фу работа Макса Тегмарка “Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта”. Я ее прочитала, но не стала о ней писать, потому что совсем не верю в универсальный искусственный интеллект (от дип ленинга до него – как от современного автомобиля до робота, способного плести макраме), кроме того, мой булшитометр подсказывает, что Тегмарк затеял книгу, в основном, чтобы сделать личный пивот из астрофизиков в лидеры поп-философского осмысления ИИ, он там продвигает свой фонд, щедро сыпет звонкими именами. Но можно почитать для комплекта. Приложение – биография Джека Ма, который, конечно же, один из тех, кто строит китайскую искусственноинтеллектуальную империю.