Моя первая статья для VentureBeat была посвящена «Вудстоку ИИ». Моя последняя статья — о покупке Hugging Face компанией Nvidia за 12,9 миллиарда долларов.

Сегодня мой последний день в должности главного редактора VentureBeat.

Когда я пытаюсь осмыслить последние три года, мои мысли снова и снова возвращаются к моим первы недели на этой работе. Для писателя вполне естественно искать нарративную симметрию, но иногда вселенная просто преподносит тебе идеальную концовку.

Три года назад мой первый крупный материал в VentureBeat начался с твита. Клем Деланге, сооснователь и генеральный директор Hugging Face, находился в Сан-Франциско и между делом озвучил идею собрать несколько сотен разработчиков ИИ с открытым исходным кодом на встречу. Спустя три недели около 5000 человек высадились у Эксплораториума. Там были живые ламы и шутка по поводу модели Meta, весы которой утепли в интернет неделей ранее. Они назвали это «Вудстоком ИИ».

Это стало частью легенды Сан-Франциско. Что еще важнее, это был прорывной момент для искусственного интеллекта и возрождение самого города. Для тех из нас, кто пережил самые темные и тихие дни Сан-Франциско в 2021 году, видеть, как город оживает за один день, было невероятно электризующим зрелищем. В тот день я сел за интервью с Деланге и Эндрю Нгом. Деланге был тихим, скромным и искренне смущенным тем, что он случайно организовал. Он был просто рад, что у них все получилось.

Все возвращается к тому моменту сегодня, потому что на этой неделе Nvidia договорилась о покупке Hugging Face за 12,9 миллиарда долларов. Если бы я попытался, я бы не смог придумать концовку лучше.

Один твит превратился в 5000 человек. Пять тысяч человек превратились в 12,9 миллиарда долларов.

Такова история последних трех лет, и именно ее я хочу рассказать на прощание, потому что, как мне кажется, она объясняет, почему этот период оказался столь трудным для понимания умными людьми.

ChatGPT прошел путь от «исследовательской версии» до более чем миллиарда активных пользователей в неделю менее чем за четыре года — примерно за то же время, которое потребовалось многим медиакомпаниям, чтобы созвать рабочую группу. Я писал о том, что Anthropic вышла на годовой темп выручки в 30 миллиардов долларов после роста, который ее собственные руководители назвали «безумным». В прошлом квартале Nvidia зафиксировала выручку в размере 96 миллиардов долларов, что более чем вдвое превышает показатели предыдущего года. Я наблюдал, как компании проходили путь от презентации для посевного финансирования до многомиллиардной оценки быстрее, чем большинству отраслей требуется для закрытия финансового года.

Ни один из этих фактов сам по себе уже не удивляет. Но в совокупности они все еще кажутся нереальными. Для этого есть причина, и дело вовсе не в изъянах характера.

Пруд, ряска и черта, которую мы все проводим

В 1975 году голландские психологи Виллем Вагенаар и Сабато Сагария опубликовали статью с названием, звучащим как диагноз: «Неверное восприятие экспоненциального роста». Четыре года спустя Вагенаар и Хан Тиммерс превратили это в мысленный эксперимент, который пережил саму статью. Пятно ряски удваивается в размерах каждый день. Имея несколько точек данных, когда оно покроет весь пруд? Люди дают неверные ответы, причем весьма уверенно, и чем дальше зашел рост, тем сильнее они ошибаются. Они видят кривую, но проводят прямую линию.

Смещение в сторону экспоненциального роста (exponential growth bias), как это теперь называется, — это склонность недооценивать компаундирующие (сложные) процессы путем их линейной экстраполяции. Это устойчивая когнитивная ошибка, но она не предопределена судьбой. Во время пандемии Йорис Ламмерс и его коллеги продемонстрировали на страницах Proceedings of the National Academy of Sciences, что большинство американцев воспринимали рост числа случаев COVID-19 как линейный, что это искаженное восприятие отчасти объясняло сопротивление социальному дистанцированию, и что три предложения инструкций заметно исправляли ситуацию. Политика тоже имела значение: консерваторы были более склонны к этой ошибке. Наш мозг по умолчанию настроен на линейность. Этот шаблон по умолчанию можно перезаписать, но делать это приходится намеренно, каждый раз за разом.

Здесь есть и поучительная постлюдия. В 2022 году правовед Ханжо Хаманн вернулся к исследованию 1975 года и обнаружил, что оно было с изъяном. Вагенаар и Сагария округлили свое исходное значение настолько небрежно, что их собственный экспоненциальный расчет расходился на 168% уже на десятом шаге. Исследователи, доказавшие, что люди не умеют экстраполировать экспоненты, не смогли правильно экстраполировать собственную. Их вывод устоял; их арифметика — нет. Никто не застрахован от этого. И это, пожалуй, главное, чему меня научили последние три года.

Я пришел к выводу, что ошибка восприятия экспоненциального роста — это главный ключ к пониманию текущей эпохи. Она объясняет поведение индустрии, которая продолжала недооценивать собственные продукты. Она объясняет реакцию СМИ, которые продолжали относиться к этим продуктам как к временному увлечению. И она объясняет отношение общественности, которая сейчас вполне закономерно испытывает тревогу по поводу технологии, казалось бы, появившейся внезапно и в одночасье. Никто не был глуп. Все просто следовали одной и той же стандартной программе. Вопрос был лишь в том, кто и когда поймал себя на этом.

Во что обходилась ставка на ИИ в 2023 году

Когда я присоединился к VentureBeat в начале 2023 года, утверждение о том, что искусственный интеллект определит следующую эпоху медиа, не было нейтральным заявлением. Серьезная технологическая журналистика относилась к языковым моделям в лучшем случае как к новинке, а в худшем — как к машине для плагиата.

Тем не менее я говорил об этом публично — в интервью Bloomberg, San Francisco Standard и Palo Alto Daily Post в свои первые недели на работе: это масштабнее, чем социальные сети. Я потратил десятилетие на освещение социальных платформ, включая расследование деятельности Facebook для Gizmodo в 2016 году, которое спровоцировало расследование Сената США, и я узнал эти очертания. Технология переходила из разряда маргинальных в ранг фундаментальных быстрее, чем успевали обновиться ментальные модели хоть кого-нибудь.

Я также опубликовал обращение от главного редактора, в котором объяснял, как наша редакция будет использовать инструменты ИИ и где мы проведем красную линию. За эту прозрачность меня публично растерзали на X.com (ранее Twitter), что было неприятно и о чем я думал больше, чем хотелось бы признавать. Я по-прежнему считаю, что раскрытие информации было правильным решением. Но я уже не так уверен в том, что выбрал для этого правильный тон.

Пресса действовала по тому же линейному шаблону, что и все остальные. На прошлой неделе Wall Street Journal опубликовала колонку инвестора Стэнли Дракенмиллера, которую программа для обнаружения плагиата пометила как созданную машиной. Дракенмиллер лишь пожал плечами: «Конечно, я использовал ИИ. Мне не стыдно этого». Неделей ранее Financial Times внесла исправления в колонку гарвардского экономиста из-за нераскрытого использования ИИ для сокращения текста. New York Times уже весной переписала свои правила для внешних авторов после череды собственных конфузов.

Раздел мнений — это не новостной отдел, а миллиардер-автор — не репортер, ведущий конкретную тему. Но дебаты сдвинулись с мертвой точки. В 2023 году вопрос заключался в том, может ли серьезное издание вообще прикасаться к этим инструментам. В 2026 году вопрос в том, как именно сообщать об их использовании. Это уже более здравый спор, и я предпочту участвовать в нем, чем оказаться правым в старых спорах.

Три года, которые пролетели как одна длинная неделя

Вот как выглядела эта кривая изнутри.

Мы первыми сообщили о DeepSeek V3.1 и моделях V3.2, которые не уступали GPT-5 по лицензии MIT вопреки экспортным ограничениям, положив конец предположению, что передовые разработки обязательно должны быть американскими и закрытыми. Мы первыми рассказали о сделке Salesforce и Anthropic, которая поместила всю CRM-систему внутрь Claude. Мы были среди тех, кто первыми осветил новость о том, что OpenAI, DeepMind и Anthropic совместно предупредили об угрозе потери способности понимать собственные системы. Я сидел напротив Сэма Альтмана, Дарио Амодеи, Эндрю Нга, Марка Бениоффа, Мустафы Сулеймана и Кай-Фу Ли, а также десятков исследователей, чьих имен вы пока не знаете, но обязательно узнаете.

Я тоже ошибался, причем всегда в одном направлении. В начале 2024 года я говорил коллеге, что полезные ИИ-агенты появятся через год-два; они вышли уже той осенью. Мне казалось, что технологический разрыв между лабораториями передового края и открытыми разработками будет увеличиваться. Он сократился. Я сомневался в цифрах выручки, которые называли Anthropic и OpenAI, вплоть до момента, пока они не опубликовали официальные отчеты. Каждый промах был линией, проведенной сквозь кривую.

Странным во всем этом был вовсе не объем информации. Странными были часы. Я наблюдал, как модель, не умевшая считать буквы в слове «strawberry» (клубника), превратилась в систему, способную писать код автономно в течение 30 часов, — и это не ощущалось как три года. Это ощущалось как одна долгая неделя, которая постоянно перезапускалась. Новости, написанные в 23:00, устаревали к завтраку. Бенчмарки, определявшие лицо целого квартала, к следующему становились сносками. Время не начинает двигаться быстрее на гребне экспоненты. Оно сжимается, потому что расстояние между «невозможно» и «релиз состоялся» продолжает сокращаться, а мозг, настроенный на прямые линии, все ждет паузы, которая так и не наступает.

Общественность вовсе не заблуждается, испытывая головокружение

Та же самая когнитивная ошибка, которая заставляла технологов недооценивать собственную технологию, теперь заставляет всех остальных чувствовать себя так, будто на них совершено нападение из зашиты.

Согласно последнему опросу Pew Research Center, проведенному в июне, 52% американцев испытывают скорее беспокойство, чем воодушевление по поводу использования ИИ в повседневной жизни (по сравнению с 37% в 2021 году). Лишь 9% придерживаются противоположного мнения. Семьдесят один процент ожидает сокращения рабочих мест. И впервые большинство взрослых в возрасте до 30 лет — поколения, наиболее свободно владеющего этими инструментами — перешли в категорию тревожащихся.

Это не луддизм. Это то, что чувствует линейный мозг, когда почва уходит из-под ног по экспоненте: не трепет, а головокружение. Людям годами твердили, что это просто игрушка, а затем эта игрушка начала писать отчеты об их эффективности. Такой удар хлыстом — это не провал общественного понимания. Это рациональная реакция на плохую карту, и те, кто нарисовал эту карту, включая прессу, задолжали людям карту получше.

Это изменило мою работу. Большую часть моей карьеры задача заключалась в том, чтобы скептически относиться к шумихе. Последние три года более сложной задачей было сохранять скептицизм по отношению к собственному инстинкту, подсказывавшему, что шумиха не может быть правдой, и при этом оставаться честным в отношении того, кому причиняется вред на этом пути вверх. И то, и другое одновременно. Почти каждый день. Репортеры, которым это удавалось, были вовсе не теми, у кого имелись лучшие источники. Это были те, кто смирился с тем, что их чутье ошибается в оценке крутизны подъема, и все равно перепроверял арифметику. Мне довелось работать бок о бок со многими из них.

Спасибо вам и что будет дальше

Ничего из этого не происходит в одиночку. Репортерам и редакторам, которые сделали VentureBeat самым быстрым изданием в самой быстрой сфере в мире: Шэрон Голдман, Карлу Францену, Шону Майклу Кернеру, Бену Диксону, Дину Такахаси, Джине Джозеф, Виктору Дею, Шубхаму Шарме, а также Мэтту Маршаллу, который сделал эту ставку. Каждому источнику, который доверил мне эксклюзив, каждому читателю, который спорил со мной в комментариях, и каждому пиарщику, который отвечал на мои звонки в 11 часов вечера: спасибо вам.

Я не покидаю индустрию. Я буду рассказывать эти истории с другой точки зрения, и скоро мне будет что сказать об этом подробнее. А пока меня можно найти на сайте nunez-sf.xyz, в моем новостном бюллетене Nuneybits, в LinkedIn и в X: @MichaelFNunez.

За несколько дней до мероприятия в Эксплораториуме Деланге написал своему списку гостей, что то, что началось с твита, может стать самой масштабной встречей любителей ИИ в истории. Он все перепутал. Это была самая маленькая встреча из всех, что имели значение: пруд в то утро, когда он был покрыт ряской лишь на четверть и еще выглядел как вечеринка.

С тех пор каждая комната была заполнена умными людьми, включая меня, ожидаврими, когда же кривая замедлится. Но она никогда не замедлялась надолго.

Кривая задает скорость. Направление выбирают люди. Задача журналиста — записать и то, и другое, пока все это все еще выглядит как вечеринка.

Майкл Нуньес — редактор и журналист-расследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте и корпоративных технологиях. С 2023 по 2026 год он занимал должность главного редактора VentureBeat, руководя освещением тем, связанных с OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft, Nvidia и экосистемой корпоративного ИИ. Его расследование 2016 года о темах в трендах Facebook для Gizmodo спровоцировало расследование Сената США и было внесено в Конгрессьональный отчет. Ранее он работал в Forbes, Mashable, Gizmodo, Popular Science и венчурной компании Playground Global, занимающейся глубокими технологиями. Живет в Сан-Франциско и входит в совет директоров Пресс-клуба Сан-Франциско. Портфолио: nunez-sf.xyz. Рассылка: Nuneybits.