Послушал интервью Ильи Варламова с Андреем Дороничевым. Дороничев родился в России, живёт в Сан-Франциско, работал в Google и делал мобильное приложение YouTube, сейчас занимается разработкой лекарств с помощью искусственного интеллекта. Разговор идёт про Кремниевую долину, но ценен он не этим. В нём есть несколько мыслей, которые касаются любого, кто ведёт бизнес, а не пишет код.
Дефицита интеллекта больше нет
Главный тезис выпуска звучит так: хороших врачей мало, хороших инженеров мало, хороших юристов мало, и это то, в чём мы привыкли жить. Вся социальная структура построена вокруг дефицита ума. Ты добиваешься успеха, становясь кем-то: врачом, юристом, инженером. Дороничев говорит, что в мире, где дефицита интеллекта больше нет, успех измеряется не тем, кем ты стал, а тем, сколько раз за жизнь ты сумел стать кем-то ещё.
Мне это кажется самой практичной мыслью разговора. Она переворачивает то, как принято думать о карьере и о найме. Пять лет учиться узкой специальности, чтобы потом тридцать лет её эксплуатировать, больше не выглядит планом. И это не про айтишников, это и про бухгалтера, и про юриста, и про финансового консультанта.
Модели начали писать сами себя
Главный термин долины сейчас, по словам Дороничева, это recursive self improvement, рекурсивное самоулучшение. Первый приоритет всех лабораторий не в том, чтобы автоматизировать вашу профессию, а в том, чтобы построить систему, которая сама разработает свою следующую версию.
Он приводит конкретику: первую версию Claude люди писали руками, вторую с подсказками модели, третью уже собирали из кусков, которые писали агенты, а свежая версия Claude Code на 80% написана самим Claude Code. Человек в этой схеме превращается в руководителя, к которому раньше нужно было расти всю карьеру: у тебя вдруг сто исполнителей, только не людей.
Почему мир при этом меняется медленнее, чем графики
Вот это место я бы выделил для всех, кто ждёт, что технология сама всё сделает. Дороничев пересказывает лекцию стэнфордского профессора: мировая экономика растёт примерно на 2% в год, и растёт так столетиями. Начинаешь искать на графике электричество, интернет, смартфоны, и не находишь. Их там просто не видно.
Вывод из этого неожиданный: чтобы удерживать те же 2%, каждому следующему поколению нужны всё более прорывные технологии. А скорость роста определяется самым слабым звеном. И слабое звено сейчас не мощность моделей, а скорость, с которой их доносят до реальной жизни. Модели уже умеют больше, чем мы успеваем внедрить. Узкое место, если совсем честно, это вы и ваши процессы, а не GPU в дата-центре.
Чему учиться, когда «как» подешевело
Когда ИИ обесценивает вопрос «как что-то сделать», дорожает вопрос «зачем это делать». Дороничев советует тратить годы не на узкий навык, а на фундамент: математику, физику, философию. То есть на способность думать, переваривать информацию и быстро перестраиваться.
Как иллюстрацию он приводит забавный факт из отчёта по найму: компании стали заметно активнее нанимать людей с философским образованием. Ещё недавно это звучало бы как анекдот.
Где перемены уже видно: лекарства
Дороничев работает в самой медленной индустрии, какую можно придумать, в разработке лекарств, и именно поэтому его примеры убедительны. Компания Insilico Medicine впервые довела до третьей, финальной фазы клинических испытаний лекарство, сгенерированное искусственным интеллектом. Его собственная команда вместе с учёными Стэнфорда сгенерировала и проверила на живых человеческих клетках молекулу для редкого генетического заболевания, от которого лекарства сейчас нет.
Он же напоминает то, о чём мы перестали думать: гепатит C был смертельным и неизлечимым, а теперь лечится малой молекулой полностью. ВИЧ из приговора превратился в хроническое состояние, и появились первые случаи полного избавления. Пару месяцев назад на онкологической конференции представили результаты по раку поджелудочной железы, самому безнадёжному из всех.
Чего боятся на самом деле
Не ожившего ИИ. Дороничев прямо говорит, что в сценарий «модель проснулась и решила всех уничтожить» он верит слабо. Боится он плохих людей с супероружием и армией гениев в подчинении.
Отсюда его аналогия с ядерной энергией: те же годы, когда развивалась теоретическая физика, параллельно строились и реакторы, и бомбы. Логичный выход он видит там же, где нашли его тогда: договор о нераспространении, взаимный аудит вычислительных мощностей и, возможно, сознательное замедление тренировок. Это задача не техническая, а юридическая и социальная.
Расклад сил он описывает через доступ к чипам, и график, по его словам, напоминает подсчёт боеголовок из нашего детства. Навскидку около 140 миллионов GPU у США, порядка 43 миллионов у Китая и примерно столько же у всего остального мира вместе взятого. России на этом графике нет, и завезти такое серым импортом нельзя.
Что тут спорно
Интересный момент, где Варламов не соглашается. Он считает, что пик информационной прозрачности человечество уже прошло: пару лет назад путь от события до зрителя был самым коротким в истории, и подделать по дороге ничего не успевали. Теперь средства подделки догоняют скорость распространения, и дальше будет только хуже.
Дороничев не спорит, а доводит мысль до конца: возможно, за достоверной информацией придётся ходить в настоящие библиотеки и просить книги, изданные до 2022 или 2023 года, потому что там точно нет сгенерированного текста. Звучит как шутка стариков, они сами над этим смеются, но логика в этом железная.
Что я забрал
Одну рабочую мысль: не гнаться за мощностью инструмента, а закрывать своё слабое звено. Если экономика упирается в скорость внедрения, то выигрывает не тот, у кого лучшая модель, а тот, кто быстрее перестроил под неё свои процессы. Это ровно та работа, которую никакой агент за вас не сделает, потому что она про «зачем», а не про «как».
Источник: Жуткое будущее ИИ | Варламов и Дороничев в AI-столице мира Кремниевой долине , varlamov
