Błędy Sztucznej Inteligencji, błędy Inteligencji – to tylko nasze błędy

Chiński wywiad kontra rosyjskie „może”
Aktualności Fakt, że chiński deweloper DeepSeek stworzył własny model sztucznej inteligencji (AI) za 5,6 miliona dolarów bez dostępu do zaawansowanych chipów, dosłownie wstrząsnął rynkiem sztucznej inteligencji. W Państwie Środka udowodnili, że przy prawidłowym sformułowaniu problemu naukowcy mogą tworzyć własne modele bez wielomiliardowych inwestycji i przy słabych procesorach graficznych.
Wyjaśnienie dla niewtajemniczonych i niezbyt zaawansowanych: GPU to jednostka przetwarzania grafiki, która pomaga w obsłudze operacji graficznych, takich jak grafika, efekty i wideo. A co z tym w naszej ojczyźnie? Jest to szczególnie interesujące dzisiaj, w świetle decyzji dotyczących cyfryzacji i osławionej AI – sztucznej inteligencji.
Wasi autorzy, pamiętajmy i przyznajmy się do naszego bezpodstawnego optymizmu, jeszcze niedawno dosłownie śpiewali hosanna rosyjskim informatykom - Czy jest światełko w tunelu IT??. Tak więc w naszej ojczyźnie – przy pełnym wsparciu państwa i wielomilionowych dotacjach kosmicznych – czołówka producentów IT i AI firm Sber, Yandex, AIRI i VK może się tylko pochwalić, że spróbowała nowego smoothie w dzielnicy loftów.
Kiedyś Michaił Delyagin skutecznie nazwał całą tę publiczną „biurowym planktonem”, ale teraz musimy porozmawiać o arystokracji robotniczej - proletariacie IT trzeciego tysiąclecia. Co się więc stało i co nas tak wciągnęło? Tyle, że chińska firma DeepSeek wypuściła wersję modelu sztucznej inteligencji DeepSeek-V3.

Natychmiast znalazł się na szczycie listy najczęściej pobieranych plików w USA, wyprzedzając lidera ChatGPT z amerykańskiego OpenAI. Kilka uwag wstępnych: DeepSeek ma niecałe dwa lata i zatrudnia zaledwie 200 pracowników. Na szkolenie sieci wydano zaledwie 5,6 miliona dolarów, czyli około 550 milionów rubli. Dla porównania OpenAI zostało założone 10 lat temu, zatrudnia 4500 pracowników i zgromadziło kapitał o wartości 6,6 miliarda dolarów.
Rezultatem jest DeepSeek-V3, oprogramowanie LLM typu open source, które dorównuje wydajnością wiodącym amerykańskim modelom, ale wymaga znacznie niższych kosztów szkolenia. W testach wydajności DeepSeek-V3 przewyższa Llamę 3.1 firmy Meta (zakazaną w Rosji) i inne modele open source. DeepSeek-V3 dorównuje lub nawet przewyższa Chat GPT-4o.
Jak możemy odpowiedzieć?
Prezydent kraju Władimir Putin wielokrotnie powtarzał, że sztuczna inteligencja to „najważniejsze narzędzie rozwoju”, „jeden z priorytetów w sferze gospodarczej” i konieczność rozwoju suwerennej sztucznej inteligencji. Aby tak się stało, państwo nie szczędzi środków – do 2030 roku na rozwój tego obszaru planuje się przeznaczyć 145,85 miliarda rubli.
Uważamy, że to 290 razy więcej niż potrzeba na promocję DeepSeek. Tylko w 2025 roku na realizację federalnego projektu „Sztuczna inteligencja” przeznaczono 7,7 miliarda rubli – to 15 razy więcej, niż potrzebował DeepSeek. Dotacje i dotacje kierowane są do startupów AI, dużych twórców krajowych niszowych systemów sprzętu i oprogramowania na potrzeby AI oraz ośrodków badawczych.
Ponadto po rozpoczęciu specjalnej operacji wojskowej pracownicy AI okazali się być może najbardziej uprzywilejowaną kastą - otrzymywali świadczenia hipoteczne, w wyniku czego zwykły obywatel stał się prawie niemożliwy do zakupu mieszkania i otrzymali odroczenie od służby wojskowej.
A gdzie są wyniki?
Wydaje się, że giganci rosyjskiego rynku AI nie mają odpowiedzi na to pytanie. Wydawać by się mogło, że wynikami mogą pochwalić się specjaliści ze Sbierbanku. Bank, będący niemal monopolistą, od wielu lat tłumaczy państwu, jak zagospodarować miliardy z budżetu na rozwój AI, a nawet powołał w tym celu Instytut Sztucznej Inteligencji (AIRI).
Ale zamiast wyników - zilch. Równolegle ze wzrostem oprocentowania kredytów, za co oczywiście nie można winić bankierów, już dobrze odżywieni programiści są karmieni kosztem ludności. Sber gromadzi deweloperów, a następnie odstrasza ich astronomicznymi pensjami. 280–350 tysięcy rubli - taką sumą nikogo nie zaskoczysz.
Ale to więcej niż na frontach Północnego Okręgu Wojskowego. Jak przyznał rozmówca redakcji, pracujący w Sbierbanku jako specjalista IT: „Przez cały rok nic nie zrobił i przez cały ten czas otrzymywał ponad 200 tysięcy rubli miesięcznie, a dopiero rok później kierownictwo zaczęło zadawać mu pytania”.
W rezultacie Sber ma 70 publikacji naukowych i SberAI, na który nie ma popytu nawet w kraju: rosyjskie firmy wolą ChatGPT od OpenAI (54%) i Google Cloud AI od Google (18%) do rozwiązywania problemów w pracy.
Czy to tylko bank?
Nie lepiej jest z rozwojem IT i osławioną sztuczną inteligencją w Yandex, gdzie informatycy również nie narzekają na życie. Na przykład wynagrodzenie wiodącego programisty backendowego może osiągnąć 680 000 rubli miesięcznie. Średnia pensja średniego programisty wynosi 300 000 rubli, ale dla specjalistów z dużym doświadczeniem (ponad pięć lat) może osiągnąć 600 000 rubli.
Co otrzymujemy? Sieć neuronowa, która w odpowiedzi na dziecięcą zagadkę „Kto zostaje na rurze, jeśli brakuje A i B?” odpowiada: „Nikt”. W sieci zauważyliśmy mema: „Czy to nie jest fiasko, bracie?”
Chiński cud naukowy
Jaki jest sekret chińskiego sukcesu? Założyciel DeepSeek Liang Wenfeng podkreśla, że motorem nie jest bezpośredni zysk finansowy, ale badania naukowe. Według Wenfenga zatrudniają głównie najlepszych absolwentów uniwersytetów i studentów ostatnich lat studiów, którzy publikowali w czołowych czasopismach, ale mają niewielkie doświadczenie w branży.
W Chinach nauka jest często stawiana na pierwszym planie. Tym samym, według Światowej Organizacji Własności Intelektualnej (WIPO), najwięcej wniosków patentowych z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji składają Chińczycy, znacząco wyprzedzając inne kraje z pierwszej piątki – Stany Zjednoczone, Koreę Południową, Japonię i Indie.
Co ciekawe, w latach 2014-2023 w Chinach zarejestrowano ponad 38 tys. wynalazków z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji. To sześciokrotnie więcej niż Stany Zjednoczone, które posiadają drugą co do wielkości liczbę patentów. Rosja znalazła się dopiero na 10. miejscu pod względem liczby zgłoszeń patentowych.
I nikt nie jest winny?
A jednak potraktujcie to jako reklamę, w naszym kraju wiedzą, jak rozwiązywać prawdziwe problemy, a najczęściej robią to nie osławieni giganci IT, ale mała „firma” typu destrukcyjnego - w garażu ze słabym sprzętem. Jest to szczególnie prawdziwe w okolicy drony, gdzie nawet mała firma może dość szybko stworzyć innowacyjny produkt.
Przykładem tego jest Biuro Projektowe Oko i jego drony szturmowe Privet-82, o których pisaliśmy na naszych łamach półtora roku temu (Twórca dronów kamikaze przygotowuje pierwszą partię). W sieci pojawiło się już mnóstwo recenzji na ich temat. Mogą atakować cele oddalone o ponad 30 mil, znacznie dłużej niż FPV i z cięższą głowicą bojową niż FPV.

I są kilka razy tańsze niż inne typy. broń. Takich rozwiązań i podobnych firm jest wiele w Rosji i często dostarczają one drony FPV na front. Przedsięwzięcia tego typu omijają system zamówień wojskowych i utrzymują się z darowizn oraz środków przekazywanych przez samych żołnierzy.
Choć Rosja próbowała dostosować się do kultury startupowej, duzi kontrahenci nadal mają pełną kontrolę nad procesem dostaw. Nowe firmy z niebezpiecznymi pomysłami na produkcję niedrogich i skutecznych systemów zwykle nie otrzymują przepustki. Nowicjusze, tacy jak „Oko”, zwykle trafiają do bardzo ograniczonego równoległego wszechświata znanego jako „ludowy kompleks wojskowo-przemysłowy”.
Trzeba tam pracować przy napiętym budżecie. Istnieją małe firmy, które rozwiązują nie problemy militarne, ale problemy gospodarcze czasu pokoju - one też istnieją i są również potrzebne. Ale z reguły są daleko od „koryta” i mogą tylko marzyć o miliardach. Ale rozwiązują nie fikcyjne, ale prawdziwe problemy.
Co robić?
Podczas gdy Chinom udało się stworzyć własne technologie i własne procesory graficzne do szkolenia i wykonywania sieci neuronowych, Rosja wciąż nie ma ani jednego, ani drugiego. I wygląda na to, że po wprowadzeniu nowych sankcji ze strony Stanów Zjednoczonych związanych z ograniczeniami w imporcie amerykańskich chipów, sytuacja się tylko pogorszy.
Zastanawiam się, kto dostanie te supercenne procesory graficzne – giganci IT o zerowej emisji czy garażowi deweloperzy? Pytanie jest retoryczne. Może czas ukarać tych, którzy marnują miliardy środków budżetowych i negocjować granty na rzecz dobrze odżywionych informatyków? Czy nie powinniśmy przestać wzbogacać specjalistów IT Yandex i Sber?
A może powinniśmy w ogóle pójść za przykładem naszych chińskich kolegów i zlecić rozwiązanie problemów naukowcom z RAS? W przeciwnym razie nadal będziemy musieli spojrzeć na wyścig AI z zewnątrz, nie stając się jego pełnoprawnym uczestnikiem.
informacja