Страшні міфічні історії

Я міф! Я жах, що литить на крилах АІ! Я є Mythos!

Цікаво чому щодо АІ всіх так цікавлять мільйони рядків коду, чи змогла сіточка під час тренування подужати Страуструпа, і скільки мільйоно-очей дивилися в багу і не бачили її в притул поки не прийшов звір АІ-шний і міфічний...

Адже цікаві дві речі: майбутня перша справжня автоматизація (нудна тема) і інтелектуальна власність, що лежить в основі нейромереж (тут навіть Cola відпочиває, але рецепт так само буде зламаний).

Якщо з першою все зрозуміло - агенти роблять і будуть робити все, що тільки можна, і перетворяться на тих самих роботів з кіно, які забирають на себе всю роботу, а людина тільки оркеструє, керує і направляє у бік потрібного результату, то з другою темою все набагато цікавіше і "тихіше".

До речі, якщо подумати, то у випадку агентів менеджерські скіли (управлінські) посядуть дуже важливе місце, як і вміння великого бачення та креативність. Так що частково нічого не зміниться - погані менеджери також отримуватимуть "АІ"-результат незалежно від кількості та якості агентів, а хороші зможуть перемагати.

Але в цілому в цій галузі змінитися мало що просто тому, що перших багато, других мало, а система приходить до балансу все одно.

Але найважливіше і найцікавіше у випадку з Mythos не сам Mythos, не те, які баги закладені ще за динозаврів він знаходить і знаходитиме, а саме та інтелектуальна власність, той код та алгоритми, які навчили його це робити.

Як я говорив і думав (але так і не писав), самі моделі особливої цінності не мають і мати не будуть, а стануть commodity. Хоча великі моделі можуть залишитися дуже дорогими і доступними для створення небагатьма, але не всі ми їздимо на Maserati, і якось світ не розвалився від цього. Майбутнє GPT моделей взагалі зараз мало передбачуване – туман майбутніх архітектур дозволяє передрікати майбутнє з якістю Ванги чи Нострадамуса.

Цінність не в моделі, а в "соусі", який створює і тренує модель. На цьому шляху ми вже непомітно пройшли кілька етапів - перший був reasoning моделей, а зараз явно виходить на перший план оркестрація цих моделей. Простіше кажучи, оркестрація reasoning`a – ось знайшла модель дивне/підозріле місце у коді, а що з ним робити? Як не втратити контекст (нехай навіть у 1М символів), зв'язати шматки потрібного коду, у потрібній послідовності і т.д.

І ось саме цей соус і є тим, що лякає АІ песимістів. Не самі моделі, які є числовими молотарками, а та оркестрація моделей та автоматизація, яка дозволить автоматизувати купу роботи та процесів.

При цьому якось упускають з уваги, що таки так, хоча величезну кількість роботи можна буде скинути на АІ і викинути величезну кількість людей з роботи (включаючи навіть мене). Але не менша кількість людей все ж буде потрібна для того, щоб на основі агентів будувати процеси, виробничі лінії, відстеження роботи агентів і все пов'язане і зав'язане навколо АІ.

Так, наше покоління працюватиме явно довше і більше, ніж майбутнє, а майбутньому поколінню буде роботи менше, але тільки тому, що ланцюг знання знаходиться і буде перебувати в дикому дисбалансі: молодь не має знань, АІ знає все (до дати cut off), а у нашого покоління хоч і застарілі знання на практиці. І наступні 20-30 років цей баланс вирівнюватиметься, і залишаться лише поодиноки випадки на кшталт податкової служби США та якісь аеропорти з дискетами. І хоча наведені приклади не найкращі, оскільки за допомогою Mythos Cobol стане міфом, нове покоління legacy ми будуємо вже зараз.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI