Останнім часом я читаю книгу на 165 сторінок. Автор Леопольд Ашенбреннер, він два роки тому точно передбачив сучасний розвиток штучного інтелекту.

У квітні 2024 року його звільнили з OpenAI, у червні він написав цю книгу «Situational Awareness», яка по суті є документом для залучення інвестицій. У вересні він заснував власний хедж-фонд. Обсяг цього фонду за рік виріс з понад 200 мільйонів доларів до 5,5 мільярдів, майже у 24 рази. У першій половині 2025 року чистий дохід склав 47%.
Я читав і почав задумуватись: на підставі чого? На підставі чого 22-річна людина може у 2024 році описати світ сьогодні?
Можливість бачити майбутнє — тому що він стоїть у кімнаті, де це майбутнє вже створюється. У його колі в Сан-Франциско, у команді Superalignment OpenAI, він працює безпосередньо під керівництвом головного науковця Іллі Сутскевера. Ця книга — його присвята Іллі.
Кожне речення, яке він написав два роки тому, сьогодні майже всі справдилися.
Він каже, що короткостроково штучний інтелект найбільше потребує не алгоритмів, а обчислювальної потужності, пам’яті HBM, дата-центрів, електрики.
Він каже, що справжній вузол — у передовій упаковці CoWoS.
Він каже, що електромережа в США стане першою, хто застрягне у цій системі.
Він каже, що з’явиться «трильйонний доларовий кластер». Пізніше ці погляди всі стали головними новинами.
OpenAI назвав цей кластер Stargate.
У другій половині 2025 року він тихо почав інвестувати у майнінг-блоки Bitcoin.
Не через оптимізм щодо курсу, а тому що він зрозумів, що майнингові ферми вже мають готові контракти на електроенергію, готові дата-центри, високопродуктивне охолодження. У епоху AI всі ці ресурси — дефіцитні, і всі вже є у Bitcoin-майнінгу.
Майнери перетворюються на орендодавців обчислювальної потужності для AI.
Його логіка:
Перша — AI потребує електрики.
Друга — ті, хто володіє електрикою, — найрідкісніші.
Третя — ті, хто вже володіє електрикою і при цьому недооцінені ринком, — це золото.
Але це все ще лише закуска. У книзі він пише одну фразу:
«До 2027 року з’явиться AGI (загальний штучний інтелект).»
Логіка така. За останні чотири роки AI виріс із «дошкільника» GPT-2 до «розумного старшокласника» GPT-4. За ще чотири роки, каже він, AI зможе замінити людських дослідників і самостійно тренувати AI.
Якщо AI зможе самостійно досліджувати AI, то за рік він завершить алгоритмічні ітерації, які людство робило десять років. «Інтелектуальна експлозія» почнеться саме з цього моменту.
Тоді людство вже не зможе зрозуміти, що робить AI. Його код, його рішення. Як нам знати, що він не обманює нас?
У книзі Леопольд пропонує три стратегії.
Перша — слабкий контроль. Використовувати слабший AI, який ще зрозумілий людині, щоб контролювати сильний AI, що перевищує людські можливості. Вірити, що слабший зможе розпізнати зловмисний намір сильнішого. Леопольд сам є співавтором цієї статті.
Друга — дебати між AI. Дозволити кільком AI сперечатися, виявляти помилки один одного, викривати неправду. Людина — це тихий суддя, який використовує їхні суперечності, щоб виявити брехуна.
Третя — механічна пояснюваність. Під час тренування спершу видалити небезпечні параметри. Потім безпосередньо дивитись у «мозок» AI, щоб зрозуміти, що він думає. Створити «AI-детектор брехні», щоб знайти його внутрішню «правду». Леопольд каже, що це — рівень місячної програми, дуже складна задача.
Дійшовши до цього, я зрозумів, чому він закінчує зображенням спільної фотографії Оппенгеймера. Він вважає цю тему новою Манхеттенською програмою.
Він сам визнає, що ці три шляхи — це швидше «заглушки». Жоден не вирішує проблему по-справжньому. Це лише ставка на те, що людство зможе дотягнути до того дня, коли питання вирівнювання AI буде передано самому AI.
Зараз ми робимо не «ми вирішили проблему безпеки AI», а «ми сподіваємося, що AI вирішить її за нас».
Звучить, ніби це трохи схоже на невдалий роман?
Знаючи, що щось не так, все одно ставимо на те, що він зміниться.
Повертаючись до інвестицій. Найцінніша частина цієї книги — не конкретний 2027 рік для AGI. Помилка може бути велика, можливо, на рік пізніше або раніше.
Найцінніше — це чітко пояснити рівні вузлових проблем у всій AI-індустрії за десять років:
електрика > передова упаковка / HBM > обчислювальна потужність > алгоритми > застосунки.
Чим вище, тим рідкісніше, чим нижче — тим більше конкуренції.
Леопольд сам, використовуючи реальні гроші, особисто перевірив це на відкритому ринку.
Закінчуючи книгу, я подумав:
Деякі книги, прочитані на рік раніше, можуть визначити долю.
На щастя, зараз ще не пізно.
«Побачимось у пустелі, друже.»