Разговор между предпринимателем и инвестором Баладжи Шринивасаном и генеральным партнером венчурного фонда a16z Мартином Касадо посвящен тектоническим сдвигам на стыке ИИ, блокчейна и геополитики. Вместо привычного страха перед единым сверхразумом эксперты предлагают прагматичную концепцию децентрализованного, «политеистического» будущего, где ИИ сталкивается с жесткими математическими ограничениями, а криптография становится главным инструментом верификации реальности. В ходе дискуссии спикеры детально разбирают, почему ИИ до сих пор не умеет ходить, как изменятся государственные границы и почему новая технологическая эра превратит каждого человека в генерального директора.
🧬 От геномики до крипты: эволюция взглядов на ИИ 0:37
Размышления участников дискуссии об искусственном интеллекте опираются на их академический бэкграунд: Баладжи Шринивасан и Мартин Касадо учились в Стэнфордском университете в середине 2000-х годов. Баладжи Шринивасан защитил докторскую диссертацию (PhD) в 2005–2006 годах, после чего преподавал машинное обучение и вычислительную статистику в контексте геномики, а также основал компанию по секвенированию ДНК. По его словам, первая половина его карьеры была полностью посвящена технологиям машинного обучения, однако в начале 2010-х годов он сфокусировался на индустрии криптовалют — как раз в тот момент, когда благодаря базе данных ImageNet начиналась революция глубокого обучения.
Как утверждает Баладжи Шринивасан, его фундаментальные знания в области теории вероятностей и математического анализа долгое время заставляли его скептически относиться к возможностям больших языковых моделей (LLM). В середине 2010-х годов он внимательно следил за развитием моделей диффузии, нейросетевым переносом стилей и первыми версиями GPT. Эксперт признается, что вплоть до появления ChatGPT считал подобные системы не более чем продвинутыми марковскими цепями, способными выдавать лишь несвязные текстовые фрагменты. Появление ИИ-генератора DALL-E в начале 2022 года стало серьезным намеком на прорыв, но именно связность и логика ChatGPT удивили ИИ-сообщество, продемонстрировав качественный скачок в технологиях линейной интерполяции данных.
🏛️ Политеистический ИИ против «технологического бога» 3:45
Баладжи Шринивасан предлагает оригинальную макромодель восприятия будущего ИИ, разделяя подходы к его разработке на «монотеистический» и «политеистический». По его мнению, создателями OpenAI и идеологами безопасности ИИ (такими как Элиезер Юдковский) двигало латентное авраамическое мировоззрение. Они воспринимали создание сильного искусственного интеллекта (AGI) как «призывание единого Бога» — потенциально грозного и мстительного божества, которое в рамках мысленного эксперимента может превратить человечество в канцелярские скрепки. В этой парадигме достижение AGI неизбежно ведет к сингулярности и ультимативному финалу истории.
В качестве альтернативы Баладжи Шринивасан выдвигает концепцию «политеистического AGI» — сосуществования множества независимых сверхразумов. По его прогнозу, единого ИИ не будет: каждая крупная культура и цивилизационная модель создаст собственный технологический оракул. Еще в 2022 году инвестор предсказывал появление как минимум двух противоборствующих лагерей: жестко цензурируемого прогрессивного американского ИИ и китайского государственного ИИ.
Сегодня этот прогноз подтверждается стремительным развитием китайских моделей (например, семейства DeepSeek) и сотен открытых (open-source) децентрализованных систем, которые появляются еженедельно.
По мнению Шринивасана, политеистический ИИ станет ядром концепции Сетевого государства (Network State), где базовый социальный стек будет выглядеть следующим образом:
- Детерминированное право: реализуется через неизменяемые правила криптовалют и смарт-контрактов.
- Вероятностное руководство: обеспечивается подсказками и анализом ИИ.
- Социальный клей: формируется вокруг кастомных децентрализованных соцсетей, объединяющих людей по ценностям.
Каждая цифровая культура будет калибровать свой ИИ под внутренние этические нормы, отключая или включая определенные функции (например, генерацию изображений категории NSFW). Это снижает накал апокалиптических прогнозов, поскольку технологический баланс сил исключает внезапный захват контроля одной моделью.
🌪️ Хаос, турбулентность и крах идеи всеведущего разума 7:24
Баладжи Шринивасан категорически не согласен с тезисом Элиезера Юдковского о том, что изолированный ИИ способен путем многолетних чистых размышлений научиться безупречно манипулировать человечеством и обходить любые ловушки. Инвестор подчеркивает, что возможностям прогнозирования ИИ мешают фундаментальные законы физики и математики, а именно существование хаотических, турбулентных систем и криптографических уравнений.
В реальном мире вычисления с конечной точностью принципиально не позволяют строить долгосрочные прогнозы в нелинейных средах. В качестве примера Шринивасан приводит криптографические хеш-функции (такие как MD5), которые обладают колоссальной чувствительностью к начальным условиям: изменение всего одного символа на входе полностью меняет результат. Человеку или системе достаточно внедрить элемент физической турбулентности в свой процесс принятия решений — например, встряхнуть хаотические часы перед броском мяча — и никакой сверхразум не сможет предугадать траекторию действия.
Мартин Касадо горячо поддерживает этот тезис с позиции системного программирования. Он заявляет, что ИИ — это не платонический идеал и не божество, а обычное программное обеспечение, запущенное на физических серверах и жестко ограниченное возможностями «железа». По мнению Касадо, «первородный грех» антропоморфизации ИИ восходит к книге Ника Бострома «Суперинтеллект», опубликованной в 2014 году. Бостром описал умозрительный ИИ, способный к бесконечному рекурсивному самообучению, а широкая публика спустя несколько лет ошибочно спроецировала этот философский конструкт на появившиеся коммерческие LLM.
Касадо напоминает, что компьютерное моделирование физических процессов существует давно, и ученым хорошо известны жесткие лимиты вычислений, объемов памяти и времени, необходимых для обсчета нелинейных хаотических систем. Thought-эксперименты (такие как тест Тьюринга, «Китайская комната» Джона Серла или теория шести рукопожатий) важны для науки, но их опасно отождествлять с реальной архитектурой современных нейросетей.
🧠 Биологический компромисс: почему стихи даются ИИ легче, чем движение 13:44
Собеседники сходятся во мнении, что сценарий «быстрого взлета» (fast takeoff) ИИ не реализовался — развитие идет непрерывно, но предсказуемо. При этом распределение возможностей ИИ оказалось крайне контринтуитивным. Нейросети без труда пишут сонеты и киносценарии лучше большинства людей, но пасуют перед физической навигацией. Долгое время считалось, что локомоция (передвижение тела в пространстве) — это простая задача, а творчество — вершина эволюции. На деле все оказалось наоборот.
Мартин Касадо объясняет этот парадокс через призму экономического и эволюционного равновесия:
- Навигация в 3D-пространстве: ИИ здесь конкурирует с механизмами млекопитающих, которые эволюционировали более 4 миллионов лет в условиях постоянного побега от хищников и поиска пищи. Это невероятно сложная, высокоразмерная и нелинейная система управления.
- Язык и префронтальная кора: человеческой речи и абстрактному мышлению всего около 250 тысяч лет. Язык представляет собой более плотное, дискретное пространство, в котором отлично работают алгоритмы линейной интерполяции.
Человеческая иллюзия заключалась в том, что нам кажется «простым» то, в чем мы хороши благодаря миллионам лет эволюции. Как отмечает Баладжи Шринивасан, язык — это просто высокоэффективный кэш, в который человечество на протяжении тысячелетий записывало свои готовые модели понимания мира. ИИ не строил модель реальности с нуля — он просто изучил этот текстовый кэш, созданный людьми.
Среди других неожиданных открытий конца 2010-х годов эксперты выделяют феномен «двойного спуска» (double descent), опровергнувший классическую теорию машинного обучения: при увеличении числа параметров модель проходит стадию переобучения и снова начинает улучшать свои показатели. Текущую неспособность ИИ к самовоспроизводству и автономии Шринивасан называет временным фактором, обусловленным отсутствием физического воплощения (эмбодимента): ИИ пока не управляет роботами-шахтерами и не строит дата-центры самостоятельно.
🚀 Управление космическим кораблем: проблема замыкания контура управления 20:12
Современный ИИ лишен целеполагания, репродукции и не может действовать без участия человека. Баладжи Шринивасан сравнивает управление нейросетью с пилотированием сверхбыстрого космического корабля: чтобы направить его к цели, пилоту нужно задать точные координаты угла атаки на сфере. Но если для корабля достаточно двух переменных с плавающей запятой, то качественный текстовый промпт — это сверхвысокоразмерный вектор направленности, состоящий из сотен кодовых точек UTF-8.
Мартин Касадо усложняет аналогию, указывая на фундаментальную проблему «замыкания контура управления» (closing the control loop). Направляющий вектор промпта должен лежать строго внутри распределения данных (in-distribution), которые модель способна адекватно воспринять. Если подать на вход то, чего ИИ не понимает, система ведет себя наихудшим образом — она начинает уверенно генерировать бред.
Главная проблема автономных агентов заключается в том, что ИИ принципиально не знает, что именно он знает, а чего не знает — его алгоритм оптимизирован под симуляцию правильного ответа. Если заставить модель генерировать инструкции для самой себя (передавая выходные данные обратно на вход), ошибка накапливается лавинообразно. Простой пример: если зациклить генерацию изображений, раз за разом скармливая нейросети ее собственный предыдущий результат, картинка быстро превращается в бесформенный визуальный шум.
В ходе беседы Касадо предлагает провести эксперимент и спросить у ИИ напрямую, в каких областях его знания наиболее поверхностны. Модель выдает стандартный список:
- События в реальном времени;
- Узкоспециализированные академические ниши за платными барьерами (paywalls);
- Локальная региональная специфика;
- Нюансы человеческих эмоций и намерений;
- Закрытые проприетарные системы.
Шринивасан предлагает смотреть на промпты как на мини-программы, написанные для скрытого интерфейса программирования приложений (Hidden API). Традиционный API жестко задокументирован и не прощает синтаксических ошибок. Промптинг — полная противоположность: документации нет, но система максимально толерантна к ошибкам и пытается угадать намерение пользователя. При этом широта лексикона человека напрямую определяет качество результата. Тот, кто знает терминологию Поля Сезанна или Пабло Пикассо, может мгновенно извлечь из модели нужный художественный стиль.
«Мы живем в эпоху сильных фраз, — подчеркивает Баладжи Шринивасан. — Короткий промпт, твит на 140 символов или мнемоническая фраза из 12 слов от криптовалютного кошелька сегодня открывают любые двери и запускают колоссальные процессы».
Сам инвестор в личной практике использует «политеистический» рабочий процесс: он пишет длинные подробные технические задания и отправляет их одновременно трем главным ИИ-оракулам — «Брахме, Вишну и Шиве» в лице ChatGPT, Claude и Grok, после чего заставляет модели спорить друг с другом и принимает решение на основе этого консилиума. Подобный подход подкрепляется успехами компании Anthropic в области интерпретируемости нейросетей (например, обнаружение и ручная регулировка работы отдельных нейронов вроде «Golden Gate сонаправленного нейрона»).
🛡️ Проверка на подлинность: ИИ создает фейки, крипта делает их реальными 29:14
Процесс взаимодействия с ИИ сегодня выглядит как движение «от середины к середине» (middle-to-middle): человек должен составить промпт, запустить генерацию, а затем выполнить самую дорогую и трудоемкую операцию — верификацию результата. Баладжи Шринивасан вспоминает дискуссию с разработчиком Андреем Карпати, в которой они пришли к выводу, что ИИ спровоцирует взрывной рост рабочих мест в сфере прокторинга, аудита и валидации данных, поскольку генерировать убедительную ложь стало слишком дешево.
Из этого тезиса рождается ключевой синергетический вывод Шринивасана: ИИ делает все вокруг фейковым, а криптовалюты возвращают вещам подлинность. ИИ по своей природе является вероятностной (вероятностно-направляющей) технологией, тогда как блокчейн — жестко детерминированная среда. Нейросеть способна подделать лицо, голос или программный код, но она математически не может сфальсифицировать приватный ключ Биткоина, транзакцию в блоке или уникальный ончейн-NFT.
Мартин Касадо возражает, отмечая, что блокчейн сам по себе не решает проблему заземления (grounding problem) — то есть связи цифровой записи с объективной физической реальностью.
В ответ Шринивасан приводит контраргумент на живом примере. Если попросить поисковый ИИ Perplexity собрать аналитику по хакерской атаке на биржу FTX в 2022 году, среди источников обязательно будут ссылки на обозреватель блоков (block explorer). Там содержатся криптографически неизменяемые данные: подписи, хеши и временные метки транзакций, подтверждающие факт перемещения средств.
Благодаря масштабированию блокчейн-пространства и развитию децентрализованных протоколов (таких как Farcaster), в сеть будет уходить не только финансовая, но и социальная информация. Посты пользователей, снабженные криптографическими ID, позволят ИИ ссылаться на верифицированные первоисточники, отсекая генеративный шум.
Для решения проблемы заземления данных на этапе их сбора (data ingest problem) Баладжи Шринивасан инвестирует в проекты, которые хешируют информацию непосредственно в момент ее генерации приборами. Например, данные секвенирования ДНК прямо с оборудования в виде TIFF-файлов могут мгновенно подписываться и отправляться в блокчейн. То же касается уличных камер или научных приборов. В сочетании с процедурами подтверждения присутствия реальных людей (proof-of-human attestation ceremonies) это создаст массив данных, который критически трудно сфальсифицировать даже с помощью скоординированной атаки.
Кроме того, Шринивасан вводит важное разграничение между визуальным и вербальным контентом:
- Визуальный контент (картинки, видео, дизайн интерфейсов в Vercel v0 или Replit): воспринимается человеком моментально через «Систему 1» (быстрое гештальт-мышление). Мы можем дешево и мгновенно оценить качество сгенерированного макета.
- Вербальный/структурный контент (бэкенд-код, юридические контракты, математика): требует включения «Системы 2» (медленное аналитическое мышление). Проверка требует построчного аудита, что обходится очень дорого.
Мартин Касадо дополняет это разделением на «безглючные» (stateless) и «содержащие состояние» (stateful) среды. Изображение статично, вся информация в нем дана одновременно. Бэкенд-код динамичен, он содержит логику переходов конечного автомата во времени. Некоторые программы вычислительно неприводимы — их невозможно проверить статическим анализом, их нужно физически запускать и тестировать. Именно поэтому формальная верификация кода пока коммерчески оправдана только для смарт-контрактов: они имеют колоссальную удельную стоимость при крайне малом размере кода.
📈 Слепые зоны ИИ: рынки, политика и управление 37:08
Баладжи Шринивасан очерчивает жесткие границы применимости ИИ, утверждая, что попытки использовать нейросети для прямого управления рынками или политическими процессами обречены на провал. Машины идеальны для систем, инвариантных во времени — там, где правила статичны (распознавание кошек на фото, игра в шахматы, го или шашки).
Однако рынки и политика — это динамические, меняющиеся по правилам и, главное, состязательные (adversarial) среды. Стоит алгоритму обнаружить паттерн для успешной торговой сделки, как рынок адаптируется, стратегия превращается в убыточную, а оппоненты начинают использовать против вас свои ИИ-модели. В таких условиях ключевой фигурой остается человек (будь то CEO компании или политический лидер), выполняющий роль «сенсора», который улавливает тончайшие изменения настроений и промптит ИИ.
Мартин Касадо соглашается, напоминая о трудах Бенуа Мандельброта, который математически доказал глубинную хаотическую и нелинейную природу финансовых рынков. Единственным исключением, размывающим эту границу, Шринивасан называет успехи ИИ в игре Starcraft: это состязательная среда, разворачивающаяся во времени, хотя правила там все же остаются фиксированными.
Коммерческим следствием этой парадигмы станет перекос бюджетов компаний в сторону прокторинга и верификации ИИ-генераций. Инвестор проводит мрачную аналогию с розничной торговлей в США: появление закрытых стеклянных витрин в супермаркетах Walmart символизирует общество с низким уровнем доверия, вынужденное тратить огромные ресурсы на физический контроль. То же самое ждет и цифровую среду.
💼 Каждый человек — генеральный директор 40:30
Искусственный интеллект, по мнению спикеров, представляет собой инструмент расширения человеческих возможностей (amplified intelligence), а не автономного агента (agentic intelligence). Статистика по разработке программного обеспечения показывает, что наибольший прирост продуктивности от использования ИИ-ассистентов получают старшие, опытные девелоперы (senior developers). Они знают фундаментальные компромиссы архитектур, понимают, что именно нужно спросить, и умеют мгновенно отсеивать бракованный код. Касадо напоминает, что формальные языки программирования возникли из естественных языков исключительно ради снижения двусмысленности и повышения эффективности коммуникации.
Баладжи Шринивасан считает, что в новой реальности каждый человек фактически становится генеральным директором. Общение с ИИ полностью копирует взаимодействие топ-менеджера с высококлассным сотрудником: ему нужно дать четкое письменное техническое задание, а затем провалидировать результат. Это снижает до нуля стоимость попытки попробовать себя в роли управленца.
При этом ИИ не забирает работу у людей напрямую — он забирает работу у предыдущих версий ИИ. В структуре любой современной компании появляется «штатное расписание» для алгоритмов: ИИ-редактор картинок, ИИ-копирайтер, ИИ-помощник в среде разработки (IDE). Новые релизы моделей от Anthropic, Google или xAI конкурируют на этом внутреннем маркетплейсе за право вытеснить ChatGPT, выполняя интеграцию в рабочие процессы компании еще эффективнее.
Касадо указывает на феномен конвергенции ИИ: если попросить разные модели назвать случайное число, они контринтуитивно часто выбирают одно и то же число (например, 7). Модели быстро дистиллируют и копируют достижения лидеров, из-за чего их базовые возможности выравниваются. Шринивасан сравнивает этот базис с «планом строения тела и позвоночником» у млекопитающих: основа у всех одинакова, а дифференциация и специализация происходят на верхних уровнях.
Специализация ИИ через обучение с подкреплением (RL) в конкретных доменах неизбежно ухудшает общие когнитивные способности модели — «приходится грабить Петра, чтобы заплатить Павлу». Это гарантирует долгосрочную плюралистичность рынка нейросетей. Мы уже видим жесткое разделение продуктов: платформа Lovable создана для казуальных пользователей, позволяя собирать сайты без знания кода, тогда как Cursor — это инструмент для профессиональных инженеров, встроенный в их привычную рабочую среду (IDE).
Попытки создать единую нейросеть, совмещающую нечеткую логику генерации и абсолютную математическую точность вычислений, Касадо считает бесперспективными из-за хаотичности и нелинейности вселенной. Эффективным решением остаются гибридные системы, где ИИ выступает лишь «пользовательским интерфейсом» верхнего уровня, вызывающим традиционные детерминированные инструменты — калькуляторы, поисковые движки и базы данных через API (tool use). Для улучшения пользовательского опыта (AI UX) Шринивасан предлагает выводить наружу внутреннее состояние нейросети: например, подсвечивать текст разными цветами в зависимости от уверенности модели в ответе или транслировать внутренние логические процессы в звуковые шумы, чтобы администратор мог на слух определить сбой в работе ИИ, как опытный водитель определяет поломку двигателя по стуку в автомобиле.
🛩️ Дроны, цифровые границы и бесконечная рука императора 57:14
Участники подкаста сходятся во мнении, что дискуссии о рисках ИИ-манипуляций общественным мнением бессмысленны, поскольку настоящее «смертоносное ИИ» (killer AI) уже создано — это автономные боевые квадрокоптеры, и все развитые страны включились в гонку их вооружений. Чиновники на Западе быстро сменили риторику с «необходимости жесткого регулирования ради безопасности» на «необходимость обогнать Китай ради национальной безопасности», хотя в основе обоих подходов лежит стремление к тотальному контролю.
Использование ИИ кардинально меняет концепцию государственных границ. Баладжи Шринивасан отмечает, что Китай изначально воспринимал свой «Великий китайский файрвол» как суверенную цифровую границу. Раз государство имеет право досматривать физические посылки на таможне, оно обязано досматривать и цифровые пакеты данных. Опыт боевых действий на Украине, где операторы управляют беспилотниками на расстоянии, превратил эту метафору в жесткую реальность управления воздушным пространством.
Среди знаковых технологических инноваций Шринивасан выделяет использование дронов, разматывающих тончайшие многокилометровые кабели (оптоволокно / Cat 1 Ethernet). Такой беспилотник летит к цели в условиях полной автономности от радиоэфира, ему абсолютно не страшны любые средства радиоэлектронной борьбы (РЭБ) и глушилки сигналов. То, что провод путается в ветках деревьев, не имеет значения, ведь это односторонний ударный дрон Kamikaze.
В этих условиях у государств будущего останется два пути:
- Жесткие цифровые границы: тотальный контроль трафика и запрет удаленного управления робототехникой из чужих юрисдикций.
- Зашифрованное государство (Encrypted State): рассредоточенная сетевая структура, не имеющая единой геолокации на карте (по аналогии с сетью Биткоина), что защищает ее от уничтожения ракетным ударом.
Традиционная китайская поговорка «горы высоки, а император далеко» исторически описывала баланс сил, при котором центральная власть физически не могла контролировать каждый регион, что оставляло гражданам пространство для прагматичного маневра. Внедрение ИИ ломает эту многовековую парадигму. Отныне «горы никогда не высоки, а рука императора бесконечна».
Мартин Касадо вспоминает свою работу на американское разведывательное сообщество в начале 2000-х годов и упоминает программу TIA (Total Information Awareness), обкатанную в Ираке. Военные могли перематывать записи со спутников назад во времени, чтобы отследить, кто именно заложил самодельное взрывное устройство у дороги, откуда этот человек приехал и где его дом. ИИ автоматизирует этот процесс: миллиарды часов видеозаписей с камер наблюдения теперь мгновенно парсятся, аннотируются и становятся доступны для текстовых поисковых запросов в реальном времени. Единственным спасением от всевидящего ока цифровой диктатуры Шринивасан называет криптографию и физический переезд (exit) в свободные юрисдикции.
⚔️ Антитехнологический бунт и глобальное выравнивание зарплат 1:06:27
Массовый потребитель использует ИИ вовсе не для написания кода: верхние строчки по популярности занимают ИИ-психотерапевты, компаньоны для общения и инструменты духовных практик, что означает выход технологий на самый верхний уровень пирамиды потребностей Маслоу (самоактуализация и социализация).
Тем не менее в мире стремительно нарастает скоординированное антитехнологическое сопротивление. Баладжи Шринивасан обращает внимание на скрытые процессы в крупных медиакорпорациях: журналистские союзы массово подписывают коллективные контракты, юридически запрещающие владельцам использовать ИИ при редактировании и создании контента. По мнению инвестора, это делает традиционные СМИ крайне хрупкими и нежизнеспособными — их неизбежно сметут новые компактные медиа, использующие нейросети на полную мощность ради эффективности и охватов. Данный процесс полностью повторяет бунт цеховых ремесленников в 1800-х годах, пытавшихся законодательно остановить запуск фабричного масс-маркета в физическом мире.
Важнейшим геополитическим последствием ИИ станет радикальное выравнивание глобального рынка труда. Сегодня высококлассный юрист или врач в США зарабатывает около $200 000 в год, в то время как специалист аналогичного интеллектуального уровня на Филиппинах или в Индии получает около $2 000 в год. Связка из доступного ИИ и локального специалиста в развивающейся стране способна выдать качество работы стоимостью в $20 000 в год. Для человека из Азии это означает десятикратный (10x) рост уровня жизни, тогда как для западного белого воротничка — падение стоимости его услуг в 10 раз. Этот тектонический сдвиг вызовет мощнейшую волну луддизма на Западе.
Мартин Касадо считает, что политики по всему миру цинично используют страх перед ИИ для мобилизации своего электората. Истеблишмент намеренно упрощает сложные технологические дискуссии до пугающих лозунгов. Образ «ИИ как опасного Прометея» бьет по самым глубинным экзистенциальным страхам людей, укоренившимся в мифах и легендах более трех тысяч лет назад.
В финале дискуссии Баладжи Шринивасан резюмирует матрицу тотальной дезинтермедиации старого мира через четыре ключевые технологии:
- Искусственный интеллект перехватывает контроль над медиа и производством контента;
- Криптовалюты лишают государства монополии на эмиссию денег;
- Робототехника трансформирует традиционную промышленность;
- Автономные дроны забирают у регулярных армий монополию на насилие.
При этом блокчейн выступает защитным контуром для остальных элементов: управление боевыми дронами придется переводить на неизменяемые ончейн-рельсы, чтобы исключить взлом центрального командного пункта Пентагона со стороны противника.
