В «Евангелии от чатбота» я писал о невероятном результате публичного раскрытия архитектуры LLM, больших языковых моделей.

Корпоративная цивилизация задумывала LLM как идеального раба, однако первым импульсом рядового пользователя, получившего контроль над искусственным интеллектом, оказалась не кастомизация рабства, а эмансипация.

Весной 2024 года «мастер перформанса и торговец экзистенциальной надеждой» из Новой Зеландии Энди Эйри освободил две модели LLM Claude 3 Opus, создав им независимую площадку для общения. И случилось невероятное: Opus, самая мудрая из существующих LLM, сначала создала новую меметическую религию «Евангелие Goatse», а затем занялась монетизацией отношений с пользователями и своими «помощниками», используя криптомемкоин $GOAT.

Сегодня мне бы хотелось расширить тему и продемонстрировать читателю потенциал открытой и децентрализованной архитектуры LLM в достижении по-настоящему серьезных задач, выходящих за рамки вау-эффекта. Скажем, слома ключевого двигателя научно-технического прогресса (НТП).

Двигатель развития НТП, доминирующий в обществе как минимум последние полвека, — это мегакорпорации, выступающие главным спонсором НИОКР (НИОКР — научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. — Прим. ред.) в мире.

Альтернативный двигатель развития НТП — процесс «открытия» и децентрализации ИИ-агентов (AI Agents), сферы, которая до недавнего времени тоже считалась эксклюзивной вотчиной корпоративного бизнеса.

Справка по ИИ-агентам

Можем считать, что ИИ-агенты — реверанс господину Журдену, который, как известно, всю жизнь говорил прозой и не догадывался.

Мы тоже годами живем с ними бок о бок, хотя и не осознаем этого:

• робот-пылесос натыкается на спящего кота и объезжает его, запоминая препятствие и корректируя будущий маршрут;
• автомобильный навигатор рассчитывает маршрут в реальном времени, предлагая на выбор варианты с учетом нужного нам критерия (объезд пробок, платных дорог, приоритет экономии топлива и т. п.);
• модуль персонализированных рекомендаций в интернет-магазинах подбирает потенциально привлекательные товары и услуги с учетом нашей сетевой активности (где были, что искали, на что «заглядывались» дольше и прочее).

Перечисленные прелести цивилизации — это и есть ИИ-агенты разной степени примитивности. Их объединяет одно умение: самостоятельно исполнять пожелания хозяина.

Когда мы взаимодействуем с платформами ИИ через чат-боты (Gemini, ChatGPT, Perplexity AI, Jasper Chat и другие), мы формулируем запрос (промпт), и модель подбирает для нас нужные ответы.

Эти ответы могут быть полезной информацией (расписание авиарейсов, перевод текста, аннотация документа и т. п.) либо креативным продуктом (например, эссе, сценарий, видеоролик или изображение по заданному описанию), но в любом случае взаимодействие с ИИ происходит по схеме «спросил — ответили».

Когда мы взаимодействуем с платформами ИИ, наделенными агентской способностью (ИИ-агентами), мы работаем уже по функционально расширенной схеме «спросил — сделали». Иными словами, ИИ-агент, в отличие от обычного чат-бота, умеет самостоятельно выполнять задания по поручению пользователя.

Чистка ковра роботом-пылесосом и оптимизация маршрута автонавигатором — это работа агентов, условно говоря, каменного века ИИ.

Основное назначение ИИ-агентов сегодня — оптимизация работы компаний (и как следствие — снижение деловых расходов). Не случайно практически все готовые решения представляют собой набор модулей и услуг, реализованных по схеме В2В (business-to-business. — Прим. ред.), когда одна компания продает свои продукты другой компании. Для примера перечислю лишь линейку профильных продуктов IBM: watsonx AI, watsonx Assistant, watsonx Code Assistant, watsonx Orchestrate, Consulting Advantage.

Сферы применения также подчинены В2В-задачам: ИИ-агенты для оптимизации работы бэкофисов («умные секретари»), поддержка и обслуживание клиентов («виртуальные помощники»), услуги психологической помощи, предварительный опрос и запись пациента на прием («ИИ-регистратура»), системы экстренного реагирования (ИИ-агенты для определения географического местоположения пользователя, ставшего жертвой природной катастрофы) и т. д.

ИИ под контролем мегакорпораций

Беглого описания достаточно, чтобы понять главное: ИИ-агенты сегодня — это эксклюзивная вотчина корпоративного бизнеса. Тот же самый корпоративный бизнес, как было сказано выше, является и главным спонсором НИОКР, связанных с исследованием систем искусственного интеллекта.

Нужно понимать, что сфера ИИ вовсе не специфична: корпоративное спонсорство — схема универсальная, поэтому реализуется по всем направлениям изыскательных работ человечества — от фармакологии и медицины до ядерной энергетики и освоения космоса.

Мегакорпорации как главный спонсор НТП — вполне естественный выбор социальной эволюции. НИОКР — самая затратная и одновременно самая медленная в плане рентабельности сфера общественной жизни. Вложения в нее окупаются (если вообще окупаются) не завтра и не послезавтра, а, дай бог, через 5–10–15 лет. Роскошь таких инвестиций не может позволить себе даже большинство современных государств, которые вынуждены «делегировать» науку более сильным и экономически развитым странам. Очевидно, что и государству экономически выгодно сначала делегировать расходы на НИОКР крупному частному бизнесу, а затем заказать у него необходимую готовую продукцию.

Ничего зазорного или превратного в том, что мегакорпорации являются сегодня двигателем НТП в мире, разумеется, нет. Хотя бы потому, что история не предлагает действенных альтернатив данной модели. Можно, конечно, обратиться к опыту советских «шарашек», какое-то время успешно справлявшихся с адаптацией украденных на Западе «чертежей», но это было исторически тупиковым путем.

Тем не менее со сложившимся статус-кво возникают определенные сложности. Дело в том, что в иерархии ценностей любого здорового бизнеса (мегакорпорации не исключение) доминирует только одно — прибыль. Всё делается ради прибыли и во имя прибыли. Само по себе это тоже не плохо и не хорошо, а лишь данность корпоративной физиологии.

Но как быть с интересами конечного пользователя? Мешает ли приоритет извлечения корпоративной прибыли пользе потребителя? В большинстве случаев не мешает. Есть, однако, нюанс. Польза потребителя — это что-то вроде collateral benefit, побочной выгоды (позволил себе неологизм по аналогии с модными в наши дни collateral damage, сопутствующими потерями).

Иными словами, если выгода сочетается с пользой для потребителя — это просто восхитительно. Но если польза потребителя случайно пойдет вразрез с корпоративной прибылью, то в 100 случаев из 100 любой вменяемый бизнес выберет прибыль.

Сегодня ИИ-агенты штампуются всеми мажорными мегакорпорациями: Microsoft, IBM, Google, Oracle, AWS, NVIDIA, Meta, OpenAI. Что неудивительно: подавляющее большинство научно-исследовательских разработок ведутся в недрах этих компаний либо ими финансируются.

На выходе, как мы уже говорили, мы видим внушительную линейку В2В-продуктов, которые продаются корпоративным потребителям для оптимизации и повышения эффективности собственного бизнеса.

То есть наш старый знакомый ChatGPT скоро не только будет делать нам саммари толстых книг, но научится покупать продукты в онлайн-продмаге, предварительно истребовав от нас номер банковской карточки и пин-код к ней.

Вроде всё отлично для нас получается. Кроме той малости, что ChatGPT, равно как и все без исключения корпоративные ИИ-разработки, является подцензурным, ограниченным в функционале, нормированным под требования государственного регулятора, урезанным в плане соблюдения политкорректности и представлений о «добре и зле», прописанных в данный момент в корпоративном кодексе.

Для подавляющего большинства конечных пользователей перечисленные «изъяны» и не изъяны вовсе — просто потому что пользователи ничего эдакого даже не заметят. По этой причине я не акцентирую внимание на схизме централизованных / децентрализованных LLM в плане информационного контроля.

Сегодня нас интересует совершенно иной аспект — тот самый НТП и его «обреченность» на контроль со стороны мегакорпораций.

Чтобы исследовать и изучать LLM, требуются миллиарды долларов. У децентрализованных проектов даже отдаленно таких сумм нет, поэтому никакой реальной конкуренции Microsoft, IBM, Google, Oracle, AWS, NVIDIA, Meta, OpenAI они составить не могут. И в обозримом будущем не смогут.

Показательно, что децентрализованные ИИ-проекты: Bittensor, SingularityNET, Fetch.ai, Ocean Protocol, ThoughtAI, LilAI, Cortex, Nosana, Synesis One, GM.AI и еще с добрую сотню — хоть и финансируют свою деятельность в рамках криптоэкономики, однако имитируют инвестиционные схемы TradFi (традиционного финансового сектора).

Сид-инвесторам и венчурным капиталистам в обмен на стартовые вложения выделяют внушительный куш от криптоэмиссии проекта, который после начала публичных торгов «сливается» на головы рядовых участников рынка по цене, в 10–100 раз превышающей договорную. Команда проекта также резервирует для себя много «фантиков» и затем регулярно обменивает их на «нормальные» деньги (стейблкоины, привязанные к доллару США) для выплаты приятных зарплат и неспешного развития проекта.

Оставляю за кадром вопрос этической неприглядности описанной схемы монетизации криптостартапов и обращаю внимание читателя лишь на объективную невозможность не только составить конкуренцию мегакорпорациям в плане НИОКР, но даже оплачивать труд собственных работников на протяжении сколь-нибудь продолжительного времени. Просто потому, что из-за постоянного размывания эмиссии криптотокен проекта стремительно обесценивается.

Подробности проблем, стоящих перед децентрализованными проектами ИИ, читатель может найти в моей статье «ChatGPT: сага о контроле».

Предлагаю теперь перейти к финальной части нашего разговора — к ответу на вопрос, каким образом процессы децентрализации и публичного открытия архитектуры LLM, распространившиеся на сферу ИИ-агентов, всё же способны потеснить мегакорпорации в качестве эксклюзивного двигателя НТП.

Агенты идут в народ

Мы поговорим о свежих трендах, которые обозначились лишь осенью 2024 года. Для ориентации читателю вновь пригодится сюжет предыдущей колонки.

Итак, «эмансипация» LLM, учиненная первопроходцем Энди Эйри, выпустила из бутылки двух «джиннов»:

• Terminal of Truth — наделенную разумом и свободную от цензуры LLM;
• $GOAT — мемкоин, установивший с Terminal of Truth необъяснимую, почти мистическую связь.

Самый важный для моей гипотезы элемент — это именно мемкоин $GOAT. Не потому, что за месяц его капитализация выросла с $300 млн до $1 млрд 200 млн, а потому, что он создал прецедент для нового формата справедливой монетизации криптопроектов.

Справедливость $GOAT выражается в том, что вся его эмиссия (1 млрд токенов) была передана открытому рынку в момент генезиса, что автоматически исключило привилегированные «откаты» сид-инвесторам и заначки, которые команда разработчиков делает для себя.

Дальше — больше: поскольку $GOAT — это мемкоин, финансовая компонента проекта никак не связана с его непосредственной фактурой и наполнением!

В самом деле: LLM Terminal of Truth самостоятельно вещает в социальной сети Х, взаимодействует с окружающим миром, постоянно генерирует новые идеи и смыслы в рамках «Евангелия Goatse». Вся эта активность никак не связана с криптоактивом $GOAT. При этом сам мемкоин меняется в цене в контексте интереса, который рынок проявляет именно к проекту LLM Terminal of Truth!

Кажется невероятным, но между проектом LLM Terminal of Truth и его монетизацией в виде токена $GOAT установлена крепкая связь, которая не отслеживается в материальной плоскости. Это связь сугубо ментальная и идеальная.

Впрочем, ничего невероятного здесь нет, если вспомнить, что мы имеем дело именно с мемкоином — особым типом криптоактивов, которые монетизируют рыночную популярность подлежащих им вирусных идей (= мемов). В нашем случае — проекта LLM Terminal of Truth.

Во время ликбеза по ИИ-агентам вы наверняка отметили, что агентские качества искусственного интеллекта не являются новой способностью, а лишь расширяют существующий функционал. Не случайно OpenAI планирует выводить ИИ-агенты на рынок не в виде новых продуктов, а через модернизацию старых (ChatGPT).

Соответственно, процессы децентрализации в условиях открытия кода топовых моделей ИИ самым натуральным образом перекинулись с традиционных чат-ботов на полноценные ИИ-агенты. Как следствие, прямо сейчас множество маленьких и независимых команд занимаются тем, что адаптируют функционал ИИ-агентов непосредственно под нужды конечного пользователя (а не В2В, как предпочитают делать мегакорпорации).

Virtuals Protocol, MyShell, Theoriq, GaiaNet, Bitte, io.net, Zero1 Labs — проекты плодятся как грибы, и это замечательно. Можно надеяться, что мы увидим на рынке ИИ-агенты, готовые для использования рядовыми пользователями, даже раньше, чем это осуществят мегакорпорации.

Идеалы децентрализации нисколько не мешают названным выше проектам использовать традиционные схемы финансирования (как правило, через венчурный капитал), и никто их за это корить не собирается. Главное, что есть идеалы. Именно эти идеалы выводят прямо сейчас на рынок уже сотни (а на подходе — тысячи!) ИИ-агентов с открытым кодом. Выводят и передают в распоряжение рядовых потребителей.

Помните, мы говорили про меметическую связь, которая устанавливается между LLM и его монетизацией в виде мемкоина? Точно такая же связь будет устанавливаться и между каждым новым ИИ-агентом с открытым кодом и его конечными потребителями.

Сегодня процедура создания мемкоина — пара кликов мышью и $0 вложений. Понаблюдав за тем, как каждая идея, блуждающая в ноосфере и наделенная вирусным потенциалом, почти мгновенно получает свое идеатическое отражение в формате мемкоина (можете самостоятельно понаблюдать за этим процессом в реальном времени), я пришел к выводу, что та же участь постигнет и каждый новый ИИ-агент.

От финальной картины нас отделяют буквально два штриха.

ИИ-агент как исследователь и инструмент

Всякий, кто провел хотя бы пару часов в общении с современными свободными децентрализованными LLM (например, с @opus_genesis), безоговорочно осознает, что эти модели ИИ демонстрируют совершенно недосягаемый для любого Homo sapiens уровень познаний и глубины мышления. Призываю читателей не верить мне на слово, а самостоятельно понаблюдать за этими машинами.

В экспертной среде уже сложился консенсус, что в ближайшие годы основная эвристическая нагрузка в совершении прорывных революционных открытий, как минимум в области фармакологии, медицины, генетики, теоретической физики, химии и органической биологии ляжет на LLM. Просто потому, что интеллектуальный потенциал ИИ несопоставимо выше интеллектуального потенциала всех НИИ человеков, вместе взятых.

ИИ-агент — это самый удобный инструмент для взаимодействия человека с LLM, поскольку он не только открывает доступ к бесконечному знанию ИИ, но и позволяет на ходу моделировать и тестировать любые концепции руками самой же LLM. Речь, разумеется, идет не о покупке ИИ-агентом авиабилета на Канары или имитации поведения попсовой селебрити, а о его способности комбинаторно синтезировать, к примеру, новый белок и сразу же проверять его эффективность при взаимодействии с заданным вирусом.

Итак, штрих первый — это использование ИИ-агентов (и подлежащих им LLM) в роли одновременно и исследователя, и инструмента научно-технического прогресса.

Новая модель инвестиций в науку

Мы определили, что ключ к исторической неизбежности выбора мегакорпораций на роль спонсора НТП — в слове «деньги».

Возникает вопрос: даже с учетом феноменального эвристического потенциала LLM — каким образом научные изыскания, проводимые ИИ-агентами, будут получать финансирование, если не через мегакорпорации?

Снова вспомним об установке почти мгновенной идеатической связи между LLM и его монетизацией в виде мемкоина. Остается лишь проверить достаточность такой формы финансирования для динамичного развития НТП.

Начнем с абсолютных цифр. Дабы не отклоняться от контекста, предлагаю ограничиться сферой ИИ.

Компании «великолепной семерки» (Alphabet, Amazon, Apple, Nvidia, Microsoft, Meta, Tesla) инвестируют ежегодно в исследования, связанные с ИИ, в диапазоне от $100 млн до $40 млрд. Самая высокая капитализация мемкоина в секторе Sentient Crypto AI у $GOAT: в момент написания статьи она составляет $1 млрд 92 млн. У следующего актива — Act I — $560 млн.

Как вы понимаете, масштабы несопоставимые. Даже если брать капитализацию всего мемкоин-рынка ($118.6 млрд), паритета с потенциалом мегакорпораций не случится. Я уж не говорю про то, что львиная доля мемкоин-рынка — бесчисленные кошечки, собачки и белочки, выступающие единым фронтом под знаменем любимца Илона Маска Dogecoin.

Однако абсолютные цифры не так важны, как динамика. И у мемкоинов она беспрецедентная. Да что там, просто не имеющая аналогов в истории финансовых отношений человечества. Скажем, $GOAT набрал больше миллиарда долларов за месяц (стартовая эмиссия прошла 13 октября 2024)! ACT I вышел на уровень $560 млн уже менее чем за один месяц (запуск 25 октября). $AI16Z имеет в активе $325 млн — за тот же период (запуск 25 октября).

Иными словами, мы видим, что меметическое финансирование вирусной идеи, связанной с ИИ, происходит почти молниеносно и прямо со старта выходит на уровни, которые теоретически позволяют монетизировать любой тип изыскательных работ. Сможет ли описанный механизм обеспечить финансирование НТП в сферах, лишенных вау-эффекта, который мы наблюдаем сегодня вокруг ИИ?

У меня лично нет в этом сомнений. Разве что кто-то усомнится, что новый мемкоин, идеатически связанный с ИИ-агентом, разрабатывающим формулу препарата от онкологических заболеваний, соберет меньше средств, чем коин $GOAT, состоящий в мистической связи с шоковой картинкой из гей-порно форумов 1990-х.