Щойно наткнувся на інтерв’ю Альтмана, де він відкрито порівнює споживання енергії для навчання ІІ-моделей із ресурсами, які ми, люди, споживаємо. І знаєте, це дуже показовий момент. Виходить, що для нього навчання однієї GPT-4 коштує приблизно стільки ж енергії, скільки потрібно для вирощування трьох тисяч людей до дорослого віку. Математика жорстка: людина споживає близько 2000 ккал на день, за 20 років це приблизно 17 000 кВт·год. А GPT-4 спожила 50 мільйонів кВт·год за один цикл навчання. Але ось у чому парадокс — людина, навчені за ці 17 000 кВт·год, генерує віддачу протягом наступних 40-60 років. А модель за два роки застаріває і потребує переобучення. Сэм Альтман хоче 7 трильйонів доларів і доступ до потужностей, еквівалентних енергоспоживанню цілого Нью-Йорка для проекту Stargate. І все це обґрунтовується благом людства. Типовий хід — будь-яке питання про шкоду дата-центрів, зростання цін на електроенергію, захоплення земель зустрічається одним відповіддю: це все для вашого ж блага, скоро отримаєте ліки від раку і будете вільні. Коли? Скоро. Тим часом люди звільняються десятками тисяч, бо, мовляв, ІІ ефективніше. Хоча це давно спростовано — просто зменшуються витрати на зарплати. Ті, хто залишився, тепер виправляють баги, які залишає після себе ця сама система. Ось вам і оптимізація. Я бачу в цьому образ мислення, де людський досвід — любов, помилки, особистісний ріст — це просто вхідні дані. Неефективний спосіб отримати розумного юнита на виході. Для Альтмана і його кола ми просто енергоємна маса застарілих багів. Потрібні ми лише до тих пір, поки ІІ не зможе все зробити сам. І це те, що вони намагаються виправити. Тому їм потрібні гіпермасштабні дата-центри. Вони готові зводити гори. Але давайте подивимося на це з точки зору самого Альтмана — з точки зору ефективності. Генеративні моделі — це найенергоємніший і швидко застаріваючий продукт в історії. Вони страждають галюцинаціями і ніколи не позбудуться цього — це в їхній природі. ІІ-компанії хронічно збиткові. І немає підстав думати, що надійність ІІ коли-небудь наблизиться до надійності звичайного ПЗ. Так де ж тут благо для людства? Навіщо взагалі ця риторика? Тому що потрібно, щоб суспільство прийняло нову нормальність. Якщо погодитися, що дитина і серверна стійка — це порівнювані одиниці інтелекту, то зростання цін на електроенергію стане необхідною жертвою. Заміна людей алгоритмами — логічний крок еволюції. Занепад освіти перестане мати значення. Це нагадує промислове сільське господарство, яке оцінює худобу за коефіцієнтом конверсії корму у продуктивність. Ми наближаємося до точки, коли технологія перестає бути інструментом і стає засобом переозначення самої людської цінності. У киберпанк-антиутопіях корпорації завжди ставилися до людей як до ресурсу. Сэм Альтман просто робить цей дискурс офіційним. Але правда ось у чому: люди — це не проміжний вузол у системі. Ми не тренувальні дані для ІІ. Ми — та сама ціль, заради якої ІІ взагалі має існувати. Якщо системі потрібно енергоспоживання цілого мегаполісу, щоб симулювати інтелект однієї людини, а її творці стверджують, що це ефективніше, ніж вирощувати дітей — значить, система зламана. Без філософів не залишиться сенсу в геніїв кодування. Тому що без розуміння, навіщо нам прогрес, наша технологія стає інструментом високоефективного самознищення. Мій висновок: Альтман не просто захищає бізнес-модель. Він пропонує угоду — визнати себе застарілим софтом в обмін на ілюзію ефективності. Моя відповідь — ні. Дитина, на виховання якої йде 20 років — це не витрати. Це сама життя. І якщо ваш ІІ стоїть у її шляху, проблема не в енергії. Проблема — у вас.