# Эрик Шмидт: «ИИ-агенты скоро изменят мир до неузнаваемости»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=b-PxSLQoU-I
Канал: Богатейший Ди
Опубликовано: 04.09.2024

---

## Эрик Шмидт о будущем ИИ: от программистов в кармане до энергетического кризиса
[[JUMP:0:00]]

Бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт в своем недавнем выступлении в Стэнфорде обрисовал радикальные изменения, которые ожидают мировую экономику и общество в ближайшие годы. Основная мысль спикера заключается в том, что интеграция огромных контекстных окон, автономных ИИ-агентов и генеративных алгоритмов «текст-в-действие» приведет к тектоническим сдвигам, масштаб которых человечество пока недооценивает.

### 🤖 Эра ИИ-агентов и «текст-в-действие»
[[JUMP:1:32]]

По мнению Шмидта, технология «текст-в-действие» — способность ИИ выполнять сложные задачи на основе естественного языка — станет ключевым драйвером изменений. 

* **Персональный программист:** В ближайшие 1–2 года у каждого человека появится «ИИ-программист в кармане». В отличие от людей-разработчиков, этот инструмент будет выполнять команды пользователя буквально, без лишних вопросов и задержек.
* **Универсальность действий:** Шмидт прогнозирует, что агенты смогут решать задачи любого уровня — от создания полноценных приложений до копирования функционала существующих платформ, таких как TikTok, за считанные секунды.
* **Снятие барьеров:** Сегодня многие данные и функционал скрыты за «стеной безопасности», однако экс-глава Google уверен: ИИ-агенты научатся преодолевать эти преграды, делая доступными любые цифровые активы.

### ⚡️ Энергетический голод и геополитика AGI
[[JUMP:4:03]]

Путь к созданию сильного искусственного интеллекта (AGI) упирается в фундаментальную проблему — дефицит энергии.

* **Масштабы инвестиций:** Ведущие компании отрасли, такие как OpenAI, требуют финансирования в размере $100 млрд и более для создания центров обработки данных. По оценкам Сэма Альтмана, на развитие ИИ потребуется около $300 млрд.
* **Энергетические альянсы:** Шмидт утверждает, что существующей инфраструктуры недостаточно. Он предлагает США развивать стратегическое партнерство с Канадой из-за ее гидроэнергетических ресурсов. Альтернативой, по словам спикера, является финансирование со стороны арабских стран, хотя он отмечает риски расхождения с правилами национальной безопасности США.
* **Синтетические данные:** Поскольку человечество уже использовало практически все доступные данные для обучения моделей, развитие AGI потребует перехода на создание качественных «синтетических данных».

### 🏛 Кризис корпоративной культуры и конкуренция
[[JUMP:7:12]]

Шмидт критически оценивает текущее состояние Google, полагая, что компания потеряла инициативу в гонке ИИ из-за смещения приоритетов.

* **Баланс и продуктивность:** По мнению Шмидта, Google проигрывает стартапам, так как внутри корпорации установился баланс между работой и личной жизнью, который несовместим с темпами инноваций. Он подчеркивает: чтобы конкурировать с другими, стартапы требуют от сотрудников полной отдачи, в то время как удаленная работа замедляет процессы.
* **Роль основателей:** Спикер уверен, что компании добиваются доминирования благодаря жесткому руководству основателей, приводя в пример стиль управления Илона Маска, который требует от своих команд максимальной эффективности в любое время суток.
* **Китайский фактор:** В гонке за превосходство в области чипов (менее 5 нанометров) США опережают Китай примерно на 10 лет. Шмидт убежден, что это противостояние неизбежно перерастет в глобальную битву за знания.

### 🔐 «Черный ящик» и управление ИИ
[[JUMP:12:45]]

Современные нейросети становятся настолько сложными, что даже их создатели не до конца понимают внутренние процессы. Шмидт проводит аналогию с воспитанием подростков: мы не можем полностью понять их мысли, но способны осознавать пределы их поведения и адаптироваться.

* **Состязательный ИИ:** Главным инструментом контроля и «взлома» знаний внутри моделей станут другие ИИ-системы. Вместо человеческих команд Red Team, индустрия перейдет к использованию ИИ, чья единственная задача — находить уязвимости в других алгоритмах.
* **Chain of Thought:** Использование «цепочки мысленных аргументов» (Chain of Thought reasoning) позволит разбивать сложные задачи на логические шаги, что поможет людям проверять правильность действий ИИ на каждом этапе.