Александр Ван о потенциале ИИ и его «недостатках»

12 июня Александр Ван ушел в отставку с поста генерального директора Scale, чтобы преследовать своего самого амбициозного самогора: строительство AI, чем мужское, как глава новой дивизии Meta «Superintelligence». В рамках своего шага Meta будет инвестировать 14,3 миллиарда долларов на миноритарную долю в масштабном искусственном интеллекте, но настоящий приз не его компания – сам Ван.

Ожидается, что 28 -летний Ван принесет чувство срочности к усилиям Meta по AI, которые в этом году страдали от задержки и невнимательная производительность. Когда-то неоспоримый лидер AI Open-Weight, американский технический гигант был настиг китайских конкурентов, таких как DeepSeek на популярных критериях. Хотя Ван, который выпал из MIT в 19 лет, не хватает академических отбивных некоторых своих сверстников, он предлагает как представление о типах конкурентов Meta Meta, используемых для улучшения их систем ИИ и непревзойденных амбиций. Google и Openai, как сообщается, разводят сделки с AI Scale по сделке Meta. Масштаб отказался от комментариев, но временный генеральный директор подчеркнул, что компания будет продолжать работать самостоятельно в пост в блогеПолем

Большие цели – это вещь Ван. К 24 годам он стал самым молодым в мире самодельным миллиардером, превращая масштаб в крупном игроке, маркирующем данные для гигантов индустрии искусственного интеллекта. «Амбиции формирует реальность», – гласит один из основных значений Scale – девиз Ван. Этот драйв заслужил его восхищение от генерального директора Openai Сэм Альтман, который жил В квартире Вана в течение нескольких месяцев во время пандемии.

Но его неумолимые амбиции пришли с компромиссами. Он приписывает успеху Scale рассматривать данные как «первокласскую проблему», но этот фокус не всегда распространяется на армию компании из более чем 240 000 работников контракта, некоторые из которых столкнулись отсроченные, сокращенные или отмененные платежи После выполнения задач. Люси Го, которая соучредила масштаб, но ушла в 2018 году после разногласий с Вангом, говорит, что это была одна из их «столкновений».

«Я говорил:« Мы должны сосредоточиться на том, чтобы убедиться, что им выплачиваются вовремя », – говорит Ван, больше озабочен ростом, говорит Го. Весы до сказал Примеры поздней оплаты чрезвычайно редки и что она постоянно улучшается.

Ставки этого мышления роста по всей цене растут. Superintelligent Al «будет соответствовать наиболее ненадежному технологическому развитию со времен ядерной бомбы», согласно политический документ Ван соавтовал в марте с Эриком Шмидтом, бывшим генеральным директором Google, и Дэном Хендриксом, директором центра безопасности ИИ. Новая роль Ван в Meta делает его важным, принимающим решения об этой технологии, которая не оставляет места для ошибок.

Время поговорило с Вангом в апреле, прежде чем он ушел с поста генерального директора Scale. Он обсудил свой стиль лидерства, насколько подготовлены США к «недостаткам» Аги и ИИ.

Это интервью было конденсировано и отредактировано для ясности.

Ваш стиль лидерства был описан как очень в ходе. Например, сообщалось, что вы получите звонок 1-1 с каждым новым сотрудником, даже когда численность персонала достигла сотен. Как развивался ваш взгляд на лидерство по мере роста масштаба?

Лидерство – очень многогранная дисциплина, верно? Есть первый уровень – можете ли вы сделать то, что прямо перед вами? Второй уровень: то, что вы делаете, даже правильные вещи? Вы указываете правильное направление? А потом есть много вещей третьего уровня, что, вероятно, является наиболее важным – какая культура организации? Все подобные вещи.

Я определенно думаю, что мой подход к лидерству-это один из очень высоких внимания к деталям, быть очень в падении, быть довольно сосредоточенным, прививая высокий уровень срочности, действительно пытаясь гарантировать, что организация движется как можно быстрее и срочно к критическим проблемам.

Но также наложите, как вы развиваете здоровую культуру? Как вы разрабатываете организацию, в которой люди занимают позиции, где они способны выполнять свою лучшую работу, и они постоянно учатся и растут в этих условиях. Когда вы указали на миссию, которая больше, чем жизнь, у вас есть возможность выполнять действительно великие вещи.

С момента поездки в Китай в 2018 году вы были откровенны о угрозе, представляемой китайскими амбициями ИИ. Теперь, особенно после DeepSeek, эта точка зрения стала намного более доминирующей в Вашингтоне. Есть ли у вас какие -либо другие дубль относительно развития искусственного интеллекта, которые теперь могут быть каким -то в некоторой степени, но станет мейнстримом через пять лет или около того?

Я думаю, агент -мир – тот, где предприятия и правительства все чаще делают все больше и больше своей экономической деятельности с агентами; что люди все больше и больше чувствуют себя как менеджеры и надзиратели этих агентов; где мы начинаем переключаться и разгружать больше экономической активности на агентов. Это, безусловно, будущее, и то, как мы, как общество, подвергаемся этому переходу с минимальными нарушениями, очень, очень нетривиально.

Я думаю, что это определенно звучит страшно, когда вы говорите об этом, и я думаю, что это как -то вроде признака того, что это не будет чем -то, чего очень легко сделать или очень легко сделать. Я считаю, что есть несколько вещей, которые мы должны построить, что мы должны получить правильно, что мы должны сделать, чтобы гарантировать, что этот переход гладкий.

Я думаю, что в таком агентском мире много волнения и энергии. И мы думаем, что это затрагивает каждый аспект нашего мира. Таким образом, предприятия станут агентскими предприятиями. Правительства станут агентскими правительствами. Война станет агентской войной. Он будет глубоко разрезать на все, что мы делаем, и есть несколько ключевых предметов, как необходимо создать инфраструктуру, так и ключевые политические решения и ключевые решения [about] Как это реализуется в экономике, которые все очень важны.

Что вы оцениваете, насколько подготовлено и насколько серьезно правительство США воспринимает возможность «Agi» [artificial general intelligence]?

Я думаю, что ИИ – очень, очень главный ум для администрации, и я думаю, что есть много попыток оценить: каковы скорость прогресса? Как быстро мы собираемся достичь того, что большинство людей называют AGI? Более медленные сроки, более быстрые сроки? В случае, где это более быстрый срок, каковы правильные вещи для ремонта? Я думаю, что это серьезные разговоры.

Если вы пойдете к вице -президенту JD Vance’s речь Начиная с Саммита AI AI Paris, он явно говорит об этом, концепцию, что нынешняя администрация сосредоточена на американском работнике, и что они обеспечат выгоду ИИ для американского работника.

Я думаю, что по мере того, как ИИ продолжает прогрессировать – я имею в виду, индустрия движется с головокружительной скоростью – люди будут принять к сведению и принять меры.

Одной из заданий, которая кажется спелой для сбоев, является сама аннотация данных. Мы видели собственные модели ИИ, используемые для подписания набора данных SORA Openai, и в то же время модели рассуждений обучаются синтетическим данным самостоятельного использования по определенным проблемам. Как вы думаете, эти тенденции представляют угрозу нарушения для масштабирования бизнеса по аннотации AI?

Я действительно думаю, что это совсем наоборот. Если вы посмотрите на рост заданий, связанных с ИИ, в отношении вклада в наборы данных ИИ – для этого есть много слов, но мы называем их «участниками» – это выращивается в геометрической прогрессии с течением времени. Есть много разговоров о том, становятся ли модели лучше, работа уходит. Реальность такова, что работа продолжает расти много сгиба, год за годом, и вы можете увидеть это в нашем росте.

Таким образом, мое ожидание на самом деле заключается в том, что если вы проведете линию вперед, к агентской экономике, все больше людей на самом деле в конечном итоге движутся к тому, что мы в настоящее время считаем работой данных по данным искусственного интеллекта – это будет все более большой частью экономики.

Почему мы не смогли автоматизировать работу по данным искусственного интеллекта?

Автоматизация работ по данным искусственного интеллекта – это немного таутология, потому что работа по данным искусственного интеллекта предназначена для улучшения моделей, и поэтому, если модели были хороши в вещах, для которых они производили данные, то вам не понадобится. Таким образом, в основном данные искусственного интеллекта сосредоточены на областях, где модели дефицит. И по мере того, как ИИ применяется во все большем количестве мест в экономике, мы только найдем там больше недостатков.

Вы можете отступить, а модели ИИ кажутся действительно умными, но если вы на самом деле попытаетесь использовать его, чтобы сделать любой из ключевых рабочих процессов в вашей работе, вы поймете, что это довольно недостаток. И поэтому я думаю, что как общество, человечество никогда не перестанет находить области, в которых эти модели должны улучшаться, и это будет способствовать постоянной потребности в работе по данным искусственного интеллекта.