В новом эпизоде подкаста My First Million Шан Пури и Сэм Парр обсуждают, почему обладание информацией о будущем не гарантирует богатства, как превратить ChatGPT в персонального коуча и почему «нелающая собака» — лучший индикатор проблем в вашем бизнесе. Ведущие разбирают инвестиционные тезисы Нассима Талеба, делятся практическими промптами для ИИ и рассуждают о том, останется ли место человеку в мире, где машины научились думать.
🔮 Эксперимент Нассима Талеба: почему знание будущего ведет к банкротству 2:30
Шан Пури приводит знаменитую гипотезу, которую выдвинул Нассим Талеб: если дать инвестору новости следующего дня за 24 часа до их выхода, он обанкротится менее чем за год . Это утверждение кажется контринтуитивным, ведь в массовой культуре (например, в фильме «Назад в будущее») знание результатов спортивных матчей или биржевых сводок считается автоматическим билетом к богатству.
Чтобы проверить эту теорию, был проведен «тест с хрустальным шаром» :
- Участники: 118 взрослых людей с финансовым образованием.
- Условия: Каждому выдали по $50 для совершения сделок. Им показывали первую полосу Wall Street Journal за конкретный день (без указания цен акций), и они должны были сделать ставку на движение рынка накануне выхода этих новостей .
- Результаты: Половина игроков потеряла деньги, а каждый шестой полностью обанкротился, используя кредитное плечо . Даже зная заголовки о решениях ФРС или уровне безработицы, испытуемые угадывали направление движения рынка лишь в 51% случаев — не лучше, чем при подбрасывании монеты .
Инвестиционный тезис Нассима Талеба, по словам Шана, заключается в том, что люди психологически склонны к частым мелким выигрышам и редким, но катастрофическим потерям . Сам же Талеб предпочитает стратегию «антихрупкости»: нести небольшие убытки ежедневно, выглядя «глупо» годами, чтобы один раз сорвать огромный куш на редком событии (Черном лебеде) .
Почему профессионалы справились лучше? В аналогичном тесте с пятью опытными макро-трейдерами результаты были иными: все пятеро получили прибыль, в среднем увеличив капитал на 130% . Их секрет заключался не в гениальном предсказании (они были правы лишь в 57% случаев), а в двух факторах:
- Дисциплина: Профессионалы пропускали каждую третью сделку, если новости были неясными .
- Управление капиталом (Bet Sizing): Они ставили по-крупному только при высокой уверенности и никогда не рисковали всем банком .
🕵️ Хакеры и поиск сигнала в информационном шуме 14:10
Шан рассказывает реальную историю хакерской группы, которая взломала систему рассылки пресс-релизов, получая доступ к корпоративным новостям за несколько часов до публикации . Перед преступниками встала та же проблема: из 60 000 ежедневных сообщений нужно было быстро выделить те, что реально двигают рынок.
Они обнаружили, что 98% новостей — это шум . Единственным надежным сигналом оказались сообщения о слияниях и поглощениях (M&A). Компании, которые покупают, почти всегда делают это с премией около 50% к текущей цене . Сфокусировавшись только на этом сегменте, хакеры смогли заработать сотни миллионов долларов, прежде чем были пойманы .
Сэм Парр делится личным опытом времен работы в Amazon: после приобретения его стартапа он по ошибке совершил сделку с акциями материнской компании в закрытый период («окно»), испугался обвинений в инсайдерской торговле и побежал к главному юристу сознаваться . Юрист, узнав, что сумма сделки составила всего $150 000, лишь посмеялся и попросил Сэма принести ему ланч, отметив, что такие объемы не интересуют регуляторов в контексте реального инсайда .
🤖 ChatGPT как персональный операционный партнер 20:42
Ведущие признаются, что за последние месяцы их использование ChatGPT радикально изменилось: из забавного чат-бота он превратился в полноценного «терапевта, ассистента и спарринг-партнера» .
Шан Пури описывает свой новый метод взаимодействия с ИИ. Вместо того чтобы просто задавать вопросы, он просит ChatGPT: «Задавай мне вопросы по одному, как психолог или исполнительный коуч, чтобы вытащить из меня всю информацию о ситуации, и только потом давай совет» .
Практические сценарии использования от ведущих:
- Анализ личных финансов: Загрузка данных из трекеров (например, Kubera) для оценки риска портфеля по методике Уоррена Баффета .
- Управление бизнесом: Загрузка KPI и финансовых отчетов компании для поиска точек роста («needle movers») .
- Планирование времени: Загрузка скриншотов календаря. ИИ составляет повестку дня на неделю, исходя из долгосрочных целей пользователя .
- Анализ прессы: Проверка рекламных пресс-релизов на предмет манипуляций. Например, разбор новости о технологии Fertilo (созревание яйцеклеток вне тела для ЭКО) . ИИ указал, что успех одного случая не является трендом и требует рецензирования .
Сэм Парр использует функцию «Проекты» (Projects) в ChatGPT для структурирования жизни :
- Папка «Здоровье»: Загружены целые книги по медицине и биохакингу в текстовом формате. ИИ составляет список покупок в конкретных магазинах района Сэма на основе этих знаний .
- Папка «Стиль»: Данные о замерах тела и фотографии гардероба. Сэм присылает фото галстука и пиджака, а ИИ оценивает их сочетаемость .
- Папка «Лайф-коуч»: Место для рефлексии и анализа бизнес-решений .
🧠 Как работают LLM: аналогия с «рядами детей» 31:30
Шан объясняет механику работы больших языковых моделей (LLM) через визуальную аналогию . Представьте обучение нейросети распознаванию цифры «7»:
- Это не жесткий код, а слои «детекторов».
- Первый слой детей (нейронов) ищет на картинке только определенные пиксели. Если их нет — «ребенок садится» (нейрон не активируется) .
- Следующий слой ищет горизонтальную линию сверху. Те, у кого её нет (например, цифра «4»), выбывают .
- В конце цепочки модель с определенной вероятностью выдает результат: «Я на 90% уверен, что это семерка» .
Генерация текста работает по принципу «предсказания следующего токена» . Прочитав весь интернет, модель понимает, что после фразы «собака за...» с высокой вероятностью последует слово «лаяла» . Она добавляет это слово, зацикливает процесс и генерирует следующее. По мнению Шана, осознание того, что за этим «магическим» процессом стоит простая рекурсия и вероятности, одновременно пугает и восхищает .
❓ Искусство задавать вопросы: «Пика для мозга» 55:54
Ведущие обсуждают, что успех в жизни и бизнесе часто зависит не от ответов, а от качества вопросов. Сэм цитирует Тима Феррисса: «Если вы хотите смятения и сердечной боли — задавайте расплывчатые вопросы. Если хотите ясности и результатов — задавайте необычайно четкие вопросы» . Тим Феррисс называет вопросы «пикой для льда», которой мы вскрываем мозг собеседника .
Любимые вопросы Шан и Сэма для бизнеса:
- «Почему ты до сих пор не миллиардер?» — вопрос, который Шан задал успешному знакомому. Ответ выявил пробелы в понимании масштабируемости бизнеса и сетевых эффектов .
- «В чем мы сейчас ведем себя глупо, не делая этого?» — помогает найти очевидные возможности (low-hanging fruits), которые команда игнорирует в поисках сложности .
- «Где собаки, которые не лают?» — концепция из Шерлока Холмса, применяемая в Amazon . Если вы убрали какой-то процесс (например, еженедельную рассылку), а никто не пожаловался — значит, этот процесс был не нужен . Нужно стремиться создавать продукты, отсутствие которых вызывает у пользователей желание «поговорить с менеджером» .
- «Что бы я сделал, если бы не боялся?» — универсальный инструмент для принятия решений .
- «Какой путь создаст лучшую историю?» — критерий выбора из нескольких равнозначных вариантов .
🌍 Будущее ИИ: конец «белых воротничков» или новая эра? 1:01:34
В финале диалога Шан выражает экзистенциальную тревогу . Он считает, что через 3–5 лет ИИ-агенты смогут не только выполнять работу, но и самостоятельно определять, какую именно работу нужно сделать.
По мнению Шана, «умники» из Кремниевой долины сейчас «роют собственные могилы» . Они думают, что автоматизируют труд синих воротничков, но на самом деле их собственные навыки анализа и стратегического планирования первыми пойдут под нож ИИ.
Сэм иронизирует, что их стратегия «выглядеть тупее» может оказаться выигрышной: когда ИИ захватит все интеллектуальные ниши, в мире останется спрос на несовершенные, «полусырые» идеи и человеческие ошибки . «Останемся только мы и Тео Вон», — шутит Шан, намекая, что искренние и порой глупые разговоры — это то, что ИИ будет имитировать в последнюю очередь .
