Выступал на конференции Банковского Обозрения. Обсуждали влияние ИИ на финансы. Разумеется, затронули образование — как оно должно измениться для адаптации к ИИ.
Писал про это
статью, но возникла мысль, вдохновлённая интервью c Dylan Patel и Nathan Lambert у Лекса Фридмана. Как DeepSeek добились таких результатов в ИИ на “старом” оборудовании?
Упрощенный ответ — глубоко “вникли”. Не претендую, что являюсь экспертом, но, кажется, можно провести аналогию с катанием на велосипеде.
1) Многие могут натянуть слетевшую цепь
2) Чуть меньше могут поменять или хотя бы смазать цепь
3) Гораздо меньше могут настроить переключатель скоростей
4) Ещё меньше могут разобрать и собрать узлы (коробка и пр.)
5) Совсем мало кто может (хорошо) собрать с нуля велосипед: выбрать раму, обода и пр.
6) Произвести эти компоненты могут несколько компаний в мире
7) А может ли кто-то велосипед изобрести?
DeepSeek по необходимости дошли до шага 5, дальше только GPU делать (6 — NVidia). Всем ли так нужно? Вроде, ответ прост.
Если вы человек? Выберите своё, обучитесь в университете, работайте. Победители tour de france велосипеды (обычно) не собирают, а механики не так много ездят.
Если вы компания? Считайте как глубоко погрузиться. Может купите готовое, а может сделаете “с нуля”. Нет в стране? Обычно, можно (было:)) импортировать. Сравнили NPV разных вариантов и вперёд.
Или не всё так просто? Все (люди, компании, страны) могут попасть в ситуацию, когда нужно “изобрести велосипед”. А для этого нужны люди, готовые усомниться в “истинах”. Привычку к этому нужно формировать в раннем возрасте, дальше некогда (велогонщик, изобретающий велосипед, а не тренирующийся, долго не протянет).
А ещё нужен кругозор — сложно задать хороший вопрос, если вы никогда не сталкивались с темой. Его нужно расширять всю жизнь, но сформировать нужно в раннем возрасте. Так что...
Дорогие студенты (ЦУ и не только):
а) сомневайтесь в том, что вам говорят (только не я, я-то ерунды не скажу), вникайте в доказательства;
б) если материал знаете из “прошлой жизни”, копните глубже и проверьте предпосылки. Так нобелевские премии и получают;
в) расширяйте кругозор — читайте, слушайте лекции, пользу которых видно не сразу и пр.
Дорогие партнёры-работодатели, если в команде завёлся сотрудник, задающий много вопросов, не относящихся к делу, но работающий хорошо, не торопитесь “сфокусировать бездельника”, а дайте время на саморазвитие. Может перед вами Маск или Тесла:).
Всем удачи!