В новом выпуске The Logan Bartlett Show гостем стал Александр Ванг (Alexandr Wang), сооснователь и генеральный директор Scale AI — компании, ставшей «фундаментом» для обучения современных нейросетей. В свои 26 лет Александр является самым молодым self-made миллиардером в мире, а его стартап оценивается в $7 млрд, обеспечивая данными таких гигантов, как OpenAI, Meta и Министерство обороны США.
🛢️ Почему данные — это не «новая нефть», а «новый код» 1:00
Александр Ванг категорически не согласен с популярным в прошлом десятилетии тезисом о том, что данные — это новая нефть. По его мнению, хотя данные и стали основным рычагом экономического влияния, они не являются сырьевым товаром (commodity) в привычном смысле .
В отличие от нефти, которая в основе своей однородна, данные обладают «множественностью»: информация для написания кода, юридические тексты или разговорная речь качественно отличаются друг от друга . Ванг считает, что стратегическое преимущество дает не просто владение «скважинами» с данными, а умение грамотно сшивать различные источники информации.
Ключевой тезис Александра — «данные — это новый код» :
- Последние 50 лет фундаментом всех технологий был программный код (интернет, мобильные приложения).
- В эпоху ИИ алгоритмы становятся типовыми и демократизированными (например, TensorFlow от Google).
- Дифференциация продуктов теперь происходит за счет данных: Ванг вспоминает, как в MIT он использовал один и тот же алгоритм для распознавания эмоций на лицах и для проверки сохранности еды в холодильнике — менялись только данные .
🏎️ От беспилотников к «нефтеперерабатывающему заводу» для ИИ 5:03
Первым крупным рынком для Scale AI стали автономные транспортные средства (AV). В 2016–2017 годах индустрия столкнулась с проблемой: машины собирали петабайты видео и данных с лидаров, но алгоритмы не понимали, где на картинке человек, а где — дорожный конус .
Александр Ванг выделяет три столпа, необходимых для создания ИИ, и объясняет роль своей компании:
- Вычислительные мощности (Compute): GPU и чипы, где индустрия почти полностью полагается на Nvidia .
- Таланты (Talent): Инженеры, чей наём обходится компаниям в миллионы долларов .
- Данные (Data): Инфраструктурный слой, который закрывает Scale AI.
Ванг использует аналогию: если данные — это нефть, то Scale AI — это нефтеперерабатывающий завод (refinery) . Компания превращает «сырые» данные в размеченные (labeled data), на которых модель может учиться. По мнению гостя, такие задачи логично отдавать на аутсорс специализированным игрокам, как это произошло с платежами (Stripe) или облачными вычислениями (AWS), из-за эффекта масштаба .
🧠 RLHF и потенциал закрытых данных корпораций 10:49
Современные языковые модели (LLM) обучаются не просто на текстах из интернета, а с помощью методики RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback — обучение с подкреплением на основе отзывов людей) .
Александр Ванг утверждает:
- Scale AI работала с OpenAI над первыми экспериментами в этой области еще в 2019 году .
- Суть метода в том, чтобы научить модель понимать, что такое «хороший» ответ. Человек-эксперт выступает в роли критика, оценивая варианты ответов, а модель создает внутреннюю «модель вознаграждения» .
- Это позволяет ИИ со временем превзойти человеческие возможности: «Мы все можем быть кинокритиками, но почти никто из нас не умеет снимать кино» .
Гость подчеркивает, что 99,9% мировых данных — это не публичный интернет, а частная корпоративная переписка, меморандумы и письма . Будущее корпоративного ИИ он видит в использовании платформы EGP (Enterprise Generative AI Platform), которая позволяет компаниям дообучать базовые модели (GPT-3.5, Llama 2) на своих уникальных данных, создавая защищенные и специализированные инструменты .
⚔️ Геополитика и аналогия с атомной бомбой 22:32
Александр Ванг убежден, что следующие 2–3 года определят развитие мира на десятилетия вперед . Он рассматривает ИИ как фактор «жесткой силы» (hard power), сравнимый по значимости с ядерным оружием.
Сходства и различия с атомным проектом по версии Ванга:
- Сходство: Технология имеет крутую кривую развития и дает колоссальное преимущество тем, кто вырвется вперед (фактор сдерживания) .
- Различие: Ядерное оружие легко обнаружить, и мир договорился его не использовать. ИИ же невозможно держать «в коробке», так как он необходим для экономики . Кроме того, применение ИИ для кибератак крайне сложно отследить .
Ванг выражает серьезную обеспокоенность тем, что Китай осознает важность ИИ как инструмента для «прыжка через голову» (leapfrog) традиционных вооружений США . По его данным, Народно-освободительная армия Китая (НОАК) тратит от 1% до 2% своего бюджета на ИИ-технологии, в то время как Министерство обороны США (DoD) — лишь от 0,1% до 0,2% . По мнению Александра, если военные возможности Китая сравняются с американскими, мир станет крайне нестабильным из-за роста энтропии в системе .
☣️ Три категории рисков искусственного интеллекта 28:48
Александр Ванг классифицирует угрозы ИИ по трем корзинам:
- Экзистенциальный риск (AI qua AI): ИИ сам по себе становится угрозой человечеству. В эту категорию Ванг верит меньше всего .
- Злоупотребление (Misuse): Использование ИИ авторитарными режимами или террористами для биоатак, кибервойн или информационных диверсий. Это самый реальный и пугающий риск .
- Социальная нестабильность: Массовое замещение рабочих мест и рост популизма в развитых странах .
Особую опасность Ванг видит в ИИ-компаньонах (вроде Character AI), если они управляются враждебными государствами. По его словам, это может стать самой эффективной спецслужбой в истории, имеющей прямой доступ к душам граждан других стран .
🏗️ Уроки Amazon и культура «технологического прагматизма» 1:00:25
В управлении Scale AI Александр ориентируется на принципы Amazon, особенно на идеи Джеффа Вилки (Jeff Wilkey), бывшего CEO потребительского подразделения Amazon и ментора Ванга .
Ключевые принципы, заимствованные у Amazon:
- Объятия операционной сложности: Вера в то, что операционное совершенство — это двигатель технологической стоимости .
- Параллельное исполнение: Архитектура проблем таким образом, чтобы иметь минимум зависимостей и делать множество независимых ставок одновременно .
- Способность к переизобретению: Ванг приводит в пример Nvidia, которая 15 лет назад увидела потенциал своих чипов для ИИ и начала инвестировать в это задолго до того, как это стало приносить прибыль .
🧪 Как нанимать людей, которым «не всё равно» 1:10:41
Александр Ванг ищет в сотрудниках прежде всего внутренний локус контроля (Internal Locus of Control) — убеждение, что события в жизни являются результатом собственных действий, а не внешних обстоятельств .
Его любимый вопрос на интервью: «Над чем вы работали упорнее всего в жизни?» . Ответ позволяет оценить степень одержимости кандидата и его внимание к деталям.
Четыре главных качества сотрудника Scale AI:
- Внутренний локус контроля.
- Умение творчески решать задачи (Problem solving).
- «Впечатляемость» — сотрудники должны постоянно задирать планку друг для друга .
- Коллаборативность (умение работать в команде без токсичности) .
Ванг критикует культуру найма в Кремниевой долине, ориентированную на бренды . По его словам, работа в Big Tech часто негативно отбирает людей, которые ценят статус выше влияния (impact). В Scale AI он, напротив, ценит «странных» людей (weird people), так как статистически невозможно достичь выдающихся результатов, находясь в центре колокола нормального распределения .
🎻 Влияние Los Alamos и скрипки на лидерство 1:22:28
Александр вырос в Лос-Аламосе в семье физиков, что привило ему «необъяснимую страсть» к науке . Однако именно занятия на скрипке он считает важнейшим фактором своего развития.
Математика и физика всегда дают четкие правильные ответы, но музыка научила его работать в «серой зоне» :
- В бизнесе большинство решений принимаются на основе интуиции, которую невозможно измерить количественно.
- Музыка помогает развить чувство вкуса (в людях, в продуктах, в эстетике), что критически важно для создания уникальной компании .
В завершение беседы Александр выразил оптимизм по поводу будущего, назвав ИИ «паровым двигателем, умноженным на миллион» . Особые надежды он возлагает на медицину: ИИ-врач в кармане каждого человека позволит перейти от реактивного лечения к проактивному, что радикально увеличит продолжительность жизни человечества .
