Краткое содержание
Статья сравнивает подходы к использованию внимания в сферах криптовалют («криптосфера») и искусственного интеллекта («AI-сфера»): в криптосфере внимание напрямую превращается в ценность активов и повышает их ликвидность, поэтому вознаграждаются те, кто способен создавать события, привлекающие внимание общественности; в AI-сфере, начиная с ранних этапов, для получения ресурсов достаточно было умело рассказывать истории, но со временем для привлечения внимания стали необходимы конкретные результаты — от создания продуктов (моделей/решений) до демонстрации надежности и достоверности их работы. В AI-сфере постоянно меняются требования: с изменением технологий меняются и критерии оценки людей. В будущем особое внимание будет уделяться тем, кто имеет долгосрочные цели, способен добиваться результатов и готов нести ответственность.
I. Криптосфера: внимание как прямой источник дохода
Логика криптосферы проста: внимание = ликвидность = деньги. Например, если Сунь Юйчэнь (Sun Yuchen) организует событие, которое попадает в тренды обсуждения, новые пользователи приходят и покупают соответствующие криптовалюты, торговля активизируется, и цены на них могут вырасти; это, в свою очередь, привлекает еще больше внимания, создавая цикл.
Почему это возможно? Цены на многие активы в криптосфере во многом определяются общим мнением пользователей — если большинство считает, что криптовалюты имеют ценность, они действительно таковы. Создание событий и привлечение внимания — это наиболее эффективный способ достижения этого мнения. Поэтому в криптосфере ценятся те, кто умеет создавать события, чувствителен к трендам, готов рисковать и может объяснить сложные концепции простым языком (например, «децентрализованные финансы» как «способы управления финансами без банков»), несмотря на возможные споры.
Это не значит, что в криптосфере нет технических инноваций, но для криптовалют с высокой волатильностью путь превращения внимания в деньги значительно короче, чем в других сферах: сегодня актив попадает в тренды обсуждения, а завтра его цена может измениться.
II. AI-сфера: от «беззащитного» подхода к требованиям к конкретным результатам
На ранних этапах развития AI-сферы (2023 г.) ситуация была похожа на криптосферу: когда появился GPT-4, все обсуждали, наступит ли эра искусственного интеллекта и хватит ли ресурсов (процессоров, капитала, исследователей). Тогда те, кто умел рассказывать убедительные истории и имел доступ к ресурсам, получали возможности для развития. Однако у AI есть серьезные технические ограничения: модели должны работать эффективно, продукты должны находить спрос, а компании — готовы к их использованию.
Поэтому в AI-сфере внимание стало своего рода залогом для получения ресурсов:
- Первый уровень: создание продуктов (2024 г.): просто утверждать, что вы понимаете AI, недостаточно; необходимо представить модели, научные работы или продукты (например, инструменты для дизайнеров).
- Второй уровень: надежность прогнозов (2025 г.): с появлением множества продуктов необходимо доказать, что выбранный подход правильный (например, в 2023 г. был сделан ставка на разработку AI-агентов для программирования; в 2024 г. выявились проблемы с управлением контекстом, поэтому следующие прогнозы должны быть более точными).
- Третий уровень: надежность (2026 г.): AI начинает использоваться в реальных бизнес-процессах; важно доказать, что система надежна и может работать без ошибок (например, продукт должен работать стабильно в течение полугода).
- Четвертый уровень: результаты: ваше мнение или продукт действительно влияют на развитие отрасли (например, если открытый инструмент используется многими компаниями, это признак его эффективности).
Сейчас в AI-сфере не место тем, кто только говорит, а не действует; рынок интересуется конкретными результатами.
III. Изменения в требованиях к специалистам в AI-сфере
За последние три года требования к специалистам в AI-сфере постоянно менялись:
- 2023 г.: кто обладает передовыми технологиями: GPT-4 стал символом новой эры; важными были процессоры, квалифицированные специалисты и капитал.
- 2024 г.: кто может применить технологии на практике: количество открытых моделей увеличилось, стоимость их использования снизилась; важны специалисты, способные интегрировать AI в реальные процессы (например, в финансы или производство).
- 2025 г.: кто делает AI более надежным: модели начали взаимодействовать с внешними данными; важны специалисты, умеющие оценивать сложные задачи и управлять рисками.
- 2026 г.: кто может внедрить AI в производственные процессы: компании начинают использовать AI для выполнения ключевых функций; важны специалисты, умеющие управлять рисками и обеспечивать надежность системы.
IV. Кто будет цениться в AI-сфере в будущем
В ближайшие годы в AI-сфере особое внимание будет уделяться тем, кто:
1. дает редкие, но точные советы (не нужно постоянно публиковать контент или создавать события; их мнения основаны на реальных данных и опыте).
2. имеет понимание реальных условий использования технологий (AI должен применяться в реальных сферах с высокими требованиями к точности и безопасности).
3. умеет разрабатывать правила взаимодействия систем (необходимы стандарты для безопасного и эффективного сотрудничества различных систем).
4. способен обеспечивать обратную связь для улучшения систем (позволяет системам учиться на ошибках и развиваться).
V. Основное различие между криптосферой и AI-сферой
Основное различие между криптосферой и AI-сферой заключается в подходах к достижению целей: в криптосфере внимание и действия часто связаны напрямую, в AI-сфере больше внимания уделяется техническим аспектам и результатам.