В рамках экспертной дискуссии в Центре стратегических и международных исследований (CSIS) основатель и генеральный директор Scale AI Александр Ванг обсудил критическую роль данных в обеспечении технологического лидерства США. В беседе с Грегом Алленом, директором Центра ИИ им. Вадвани, Ванг представил свое видение ИИ как нового «Манхэттенского проекта» и обозначил стратегические приоритеты в глобальной гонке с Китаем.
🚀 Путь от Лос-Аламоса до создания ИИ-гиганта 4:00
История Александра Ванга тесно связана с национальной безопасностью США. Он вырос в Лос-Аламосе, Нью-Мексико, в семье физиков, работавших в национальной лаборатории — месте рождения атомной бомбы . Этот контекст сформировал его понимание того, как технологии пересекаются с государственными интересами. В 2016 году, будучи 19-летним студентом Массачусетского технологического института (MIT), Ванг основал Scale AI, разглядев «зияющую дыру» в инфраструктуре искусственного интеллекта .
По мнению Ванга, развитие ИИ опирается на три «столпа»:
- Алгоритмы: архитектуры нейронных сетей.
- Вычислительные мощности: чипы и дата-центры.
- Данные: «кровь» и сырье для обучения моделей .
В то время как OpenAI и DeepMind сосредоточились на алгоритмах, а NVIDIA — на чипах, Scale AI заняла нишу подготовки высококачественных данных. Начав с индустрии беспилотных автомобилей (сотрудничество с Waymo и Toyota), компания разработала методы «слияния сенсоров» (sensor fusion), объединяя данные лидаров, радаров и камер . Сегодня Scale AI оценивается более чем в 14 миллиардов долларов и имеет в штате более 900 сотрудников .
🧠 Эволюция ИИ: от беспилотников к «агентным» системам 10:35
Александр Ванг отмечает, что индустрия прошла путь от компьютерного зрения до революции больших языковых моделей (LLM). Он вспоминает раннее партнерство с OpenAI над GPT-2 и признает, что темпы прогресса превзошли самые смелые прогнозы .
Ключевые выводы Ванга о развитии технологий:
- Законы масштабирования (Scaling Laws): Увеличение объема данных и вычислительных мощностей при использовании тех же алгоритмов приводит к взрывному росту «интеллекта» моделей .
- Прогнозы против реальности: Задачи, на решение которых исследователи отводили 30–50 лет (например, победа ИИ в программировании или высшей математике), были решены менее чем за десятилетие .
- Агентный ИИ: Современный этап характеризуется переходом к моделям, способным действовать автономно для достижения сложных целей, а не просто генерировать текст .
🛡️ Национальная безопасность: моральный императив сотрудничества 14:11
В 2018 году, когда Google вышла из военного проекта Project Maven под давлением сотрудников, Александр Ванг занял противоположную, непопулярную на тот момент в Кремниевой долине позицию. Он убежден, что участие лучших технологических компаний в обеспечении национальной безопасности — это «моральный императив» . По мнению Ванга, рациональный взгляд со временем возобладал, и сегодня сотрудничество Кремниевой долины с Пентагоном стало мейнстримом.
Scale AI активно работает с Министерством обороны США (DoD):
- Проект Thunderforge: Совместно с DIU и Индо-Тихоокеанским командованием компания внедряет ИИ-агентов в процессы оперативного и военного планирования . Ванг утверждает, что ИИ может учитывать «тысячелетний контекст» накопленных знаний и предлагать решения практически мгновенно .
- Концепция «Агентной войны»: Использование систем, способных автоматизировать трудоемкие процессы планирования, что критически важно для скорости принятия решений в современных конфликтах .
- Тестирование и оценка: Работа с офисом CDAO над созданием фреймворков для проверки надежности ИИ-систем перед их развертыванием .
🇨🇳 Глобальная конкуренция: «Мастер-план» Китая и ответ США 22:55
Александр Ванг подчеркивает, что Коммунистическая партия Китая (КПК) имеет четкий стратегический план по достижению ИИ-доминирования, сформулированный еще в 2017–2018 годах . Китай рассматривает ИИ как «технологию скачка» (leapfrog technology), позволяющую обойти оборонный потенциал Запада .
Последние успехи китайских моделей, таких как DeepSeek и Qwen, демонстрируют, что Китай способен создавать системы мирового уровня, даже имея меньше вычислительных ресурсов, чем США . По мнению Ванга, это доказывает, что победа в гонке ИИ зависит не только от количества чипов, но и от «доминирования в данных» (data dominance) и алгоритмических инноваций .
Проблемные зоны США в сравнении с Китаем:
- Энергетика: Китай активно наращивает генерацию электроэнергии, в то время как график производства энергии в США остается относительно плоским . Для обучения и работы масштабных ИИ-систем требуются гигаватты мощности, что делает энергетическую независимость критическим фактором .
- Инфраструктура: В отличие от стартапов, оборонные программы США сталкиваются с бюрократическими сложностями при доступе к облачным и программным мощностям. Ванг призывает к созданию общеведомственной инфраструктуры данных и моделей .
⚖️ Безопасность и стандарты как инструмент лидерства 39:29
Scale AI стала первым сторонним партнером Американского института безопасности ИИ (US AI Safety Institute) для проведения оценок моделей . Ванг поясняет, что тестирование перешло от ручных проверок отдельными инженерами к масштабным симуляциям, где модели проходят миллионы сценариев .
Глава Scale AI видит в установлении глобальных стандартов безопасности ИИ возможность для экспорта демократических ценностей . По его мнению, ИИ глубоко переплетен с идеологией его создателей, поэтому лидерство США в области стандартов гарантирует, что американские ценности будут заложены в технологический фундамент по всему миру .
📋 Повестка для правительства: «Агентное государство» 48:00
В своем недавнем письме Дональду Трампу и в показаниях в Конгрессе Александр Ванг предложил несколько ключевых инициатив:
- Национальный резерв данных ИИ: Отношение к данным как к стратегическому активу, по аналогии со стратегическим нефтяным резервом .
- Агентное правительство: Радикальное переосмысление работы госсектора, где ИИ-агенты превратят бюрократические процессы из модели «человек в цикле» (human-in-the-loop) в модель «человек над циклом» (human-on-the-loop) .
- Подготовка кадров: Проведение параллели с «моментом Спутника» 1957 года. По мнению Ванга, США необходим новый закон об образовании (аналогичный National Defense Education Act), чтобы кратно увеличить количество инженеров и подготовить рабочую силу к новой технологической волне .
