OpenAI、CEO Anthropic слишком надоели! Апокалиптические прогнозы, ощущение относительной лишенности вызывают у американцев отвращение к ИИ

Силиконовая долина «All-In Podcast» указала, что американское общество проявляет антагонизм к ИИ, а центры обработки данных стали объектами выражения антипатии и страха безработицы.

Известный подкаст «All-In Podcast» из Кремниевой долины обсуждая индустрию ИИ, сделал довольно острое наблюдение: отношение американского общества к ИИ становится всё более негативным, а наиболее конкретным выражением этой эмоции являются центры обработки данных, которые строятся по всей стране. Источники этого недовольства могут включать апокалиптические представления о ИИ, страх потерять работу или более глубокое недовольство: новая волна технологических инноваций кажется лишь способной обогатить немногих, в то время как жизнь большинства не улучшается заметно.

Некоторые местные власти в США уже отменяют строительство центров обработки данных

Чамат Палихапития в программе заявил, что текущие проблемы индустрии ИИ заключаются не только в конкуренции моделей, капитальных затратах или нехватке вычислительных мощностей, а в том, что «общество США всё более проявляет антагонизм к ИИ в целом». Он отметил, что источники этого недовольства могут включать апокалиптические представления о ИИ, страх безработицы или более глубокое недовольство: новая волна технологических инноваций кажется лишь способной обогатить немногих, даже «создать группу миллиардеров-триллионоверов», в то время как жизнь большинства не улучшается заметно.

Чамат считает, что когда такое настроение накапливается до определенного уровня, наиболее вероятной реакцией местных сообществ является сопротивление строительству центров обработки данных. Он привел пример: в США одна местная администрация одобрила проект строительства центра стоимостью 6 миллиардов долларов, но после выборов члены комиссии, поддержавшие проект, были заменены, а новые власти попытались отменить решение. Он считает, что это означает, что центры обработки данных уже перестали быть просто инфраструктурой и превратились в политический символ индустрии ИИ и технологических миллиардеров.

Другой ведущий, Дэвид Фридберг, дал более прямое объяснение. Он считает, что многие американцы действительно начинают «ненавидеть богатых», и центры обработки данных — это именно физический объект, отражающий эти чувства. Он описывает их как один из самых очевидных физических пространств богатства в США, а также как механизм, который продолжает расширять разрыв между технологической элитой, политическими связями и миллиардерами.

Фридберг отмечает, что для обычных людей преимущества ИИ пока недостаточно конкретны. Многие слышат о том, что ИИ изменит мир, преобразит бизнес и повысит производительность, но в их собственной жизни реальные улучшения могут ограничиваться использованием ChatGPT для получения медицинских советов, написания писем или поиска информации. В сравнении с этим, они более остро ощущают тревогу по поводу замещения рабочих мест, возможного повышения цен на электроэнергию и строительства огромных центров данных для обучения моделей.

Поэтому Фридберг сравнивает центры обработки данных с «налогами на роскошные дома этого времени». Если раньше политики критиковали богатых за их вторые дома, роскошные особняки или частные самолеты, то в эпоху ИИ центры данных становятся новым объектом нападений. Они символизируют прогресс технологических миллиардеров, но одновременно и показывают, что другие не ощущают этого прогресса.

Дэвид Сакс добавляет с точки зрения политики и индустрии, что причины популярности сопротивления центрам обработки данных в нескольких штатах США можно разделить на несколько категорий. Во-первых, многие местные сообщества опасаются, что центры потребляют огромное количество электроэнергии, что ведет к росту счетов за электроэнергию для обычных семей. Сакс отмечает, что некоторые разработчики в прошлом действительно начинали получать разрешения на строительство, еще не имея ясных решений по электроснабжению, что вызвало сопротивление со стороны местных жителей.

Во-вторых, объединение апокалиптических теорий о ИИ и антипроекта по центрам обработки данных. Сакс считает, что некоторые группы, утверждающие, что ИИ может привести к катастрофическим рискам, постепенно понимают, что убедить общество в «конце света от ИИ» трудно, но если использовать аргументы о водопотреблении, электропотреблении и разрушении сообществ, то мобилизация противников становится проще. Он критикует, что за движением против центров обработки данных стоит «поддельный NIMBY-изм».

Дэвид Сакс критикует апокалиптические теории Anthropic

Сакс обращает внимание на Anthropic. Он считает, что в прошлом Anthropic в политическом плане союзничала с антипроектами ИИ, апокалиптическими сценариями и NIMBY-группами, возможно потому, что компания не планировала самостоятельно строить крупные центры данных, а полагалась на гиперскейлеров для предоставления вычислительных мощностей. Поэтому сопротивление строительству центров было для них «игрой на руку» конкурентам, таким как OpenAI и xAI.

Однако по мере расширения масштаба Anthropic и увеличения потребностей в вычислительных ресурсах, в будущем, если им придется участвовать в строительстве центров данных, эта стратегия может обернуться против них.

В программе также упоминалось, что одной из главных проблем индустрии ИИ сейчас является нехватка вычислительных мощностей. Чамат отметил, что реакция рынка на резкий рост стоимости акций Allbirds после перехода в сферу ИИ и центров данных кажется абсурдной, но отражает осознание капиталом «крайней нехватки вычислительных ресурсов». Он заявил, что индустрия ИИ страдает не только от дефицита GPU, но и от нехватки земли, электроэнергии, корпусов центров данных и разрешений местных властей.

Это создает противоречивую ситуацию: с одной стороны, OpenAI, Anthropic, xAI, Meta и другие компании нуждаются в большем количестве центров данных для поддержки роста моделей и доходов; с другой — общество все более негативно относится к этим объектам, а местные власти и жители все чаще препятствуют их строительству.

Чамат предупреждает, что если ведущие компании ИИ не смогут получить достаточные вычислительные мощности, рост доходов может замедлиться не из-за недостатка качества продуктов, а из-за ситуации, похожей на проблему Friendster: спрос есть, инфраструктура не справляется, и в итоге их обгоняют конкуренты.

Сакс также считает, что если строительство центров данных в США будет слишком ограничено, вычислительные мощности могут переместиться в другие регионы, где электроэнергия дешевле, политика более благоприятна, или даже в страны — союзники США. Он указывает, что если США одновременно ограничивают внутренние центры и выступают против использования американских технологий союзниками для создания инфраструктуры ИИ, это только ослабит их позиции в глобальной конкуренции.

Кремниевая долина: Altman и Amodei не подходят в роли представителей отрасли

Но самой важной частью программы остается оценка PR-кризиса индустрии ИИ. Ведущий Джейсон Калаканис прямо заявил, что одна из крупнейших проблем — это слишком плохие представители отрасли, которые говорят за нее. Он сравнил восприятие ИИ в американском обществе с очень позитивным отношением в Китае и считает, что сейчас американская индустрия ИИ почти вся сосредоточена на распространении страха, безработицы и элитного монополизма.

Джейсон далее отметил, что имидж индустрии также связан с её ключевыми фигурами. Он считает, что CEO Anthropic Дарио Амодеи долгое время описывал ИИ через призму катастроф, рисков безопасности и массовых увольнений, что усиливает страхи у общественности. В то же время CEO OpenAI Сэм Альтман, находясь в центре споров, также не подходит в роль убедителя. Джейсон прямо заявил, что эти двое «не могут стать лицами этой отрасли».

Если индустрия ИИ хочет улучшить общественное восприятие, ей нужно привлечь тех, кто лучше объясняет пользу в области здравоохранения, образования, жилья, — тех, кто сможет переопределить нарратив.

Он настаивает, что индустрия должна сосредоточиться на трех направлениях, реально улучшающих жизнь обычных людей: здравоохранение, жилье и образование. То есть, ИИ-компании не должны только рассказывать о триллионных оценках или о том, сколько они экономят на людских ресурсах для бизнеса, а должны показывать, как ИИ делает медобслуживание дешевле, образование более эффективным, а решение жилищных проблем — проще.