Ад OpenAI да закрытага AI: Карыстальніцкія мікрасхемы зачыняюць дзверы - што далей?

У канцы кастрычніка з'явіліся паведамленні - з дазволу Reuters - што . Крыніцы раскрылі, што кампанія забяспечыла вытворчыя магутнасці з і сабрала , выбраўшы былых ветэранаў з падраздзялення працэсараў Google Tensor. Тэрміны вытворчасці застаюцца гнуткімі, і чыпы патэнцыйна пачнуць выпускацца не пазней за , але аснова ўжо закладваецца для сейсмічных зрухаў у тым, як OpenAI апрацоўвае сваю інфраструктуру. OpenAI супрацоўнічае з Broadcom для распрацоўкі карыстальніцкага крэмнію, прыстасаванага для апрацоўкі каласальных працоўных нагрузак AI TSMC каманду з 20 чалавек інжынераў 2026 год Нягледзячы на тое, што гэты крок сапраўды адпавядае бягучай стратэгіі OpenAI па дыверсіфікацыі ланцужка паставак і кантролі за ростам выдаткаў на інфраструктуру, гэты слых можа сведчыць аб тым, што дні агульнадаступнага штучнага інтэлекту могуць быць злічаны. Будучыня штучнага інтэлекту - гэта не вялікі і яркі свет, адкрыты для ўсіх з бліскучым розумам, - гэта , дзе членскі ўзнос складае мільярд даляраў. VIP-зала з нестандартнымі фішкамі для сцен Карыстальніцкае абсталяванне, несумненна, , але таксама ; барыкады, якія пакідаюць шырокай публіцы — і большасці іншых гульцоў — звонку, гледзячы ўнутр. прынясе прарыў створыць бар'еры І гэта можа быць менавіта тое, чаго ўвесь час жадалі тэхналогіі. Давайце паглядзім, чаму гонка ўзбраенняў апаратнага забеспячэння непазбежная, як чыпы ўплываюць на шырокую стратэгію дамінавання тэхналогій і чаго чакаць далей. Індывідуальныя чыпсы: мудрагелісты спосаб сказаць "мы затрымаліся" AI прымусіў нас марыць аб вялікім - ад персаналізаваных ботаў для тэрапіі да беспілотных лятальных апаратаў з аўтаномнай дастаўкай і дыягностыкі з дапамогай AI на кожным тэлефоне. Але апошні крок OpenAI па распрацоўцы карыстацкіх чыпаў сведчыць аб . Нестандартны крэмній прызначаны не для таго, каб зрабіць штучны інтэлект больш хуткім, лепшым і больш свабодным, а для таго, каб падтрымліваць усю рэч на плаву пры пастаянна ўзрастаючых патрабаваннях — ціхае прызнанне таго, што мы дасягнулі столі інавацый, якую можа парушыць толькі абсталяванне. тым, што нашы шалёныя амбіцыі ў галіне штучнага інтэлекту цяпер патрабуюць такіх грозных мадэляў, што нават самыя магутныя працэсары агульнага прызначэння махаюць белым сцягам Вось што выклікае патрэбу ў спецыяльным крэмніі. Сапраўдная асоба ChatGPT: Высокае абслугоўванне Мудрасць LLM, такіх як GPT-4 і Gemini, заснавана на , якія адсочваюць мільярды параметраў. : аснова , якія патрабуюць вялізнага множання матрыц, што паглынае прапускную здольнасць памяці. Архітэктура трансфарматараў таксама патрабуе , што азначае, што пашырэнне мадэлі павялічвае патрабаванні . Калі магістранты спрабуюць павысіць узровень сваёй гульні праз наладжванне каб адаптавацца да зваротнай сувязі ў рэжыме рэальнага часу, або спрабуюць адлюстраваць злучэнні з дапамогай , усё пераходзіць у сур'ёзную партыю дадзеных, адпраўляючы патрабаванні да магутнасці праз дах. . мадэлях на аснове трансфарматараў Але гэты інтэлект мае сваю цану механізмаў самаканцэнтрацыі квадратычнага маштабавання складанасці ў геаметрычнай прагрэсіі навучання з падмацаваннем (RL), графічных нейронавых сетак (GNN) Калі вы заўважылі, што апошнім часам у ChatGPT часам здараюцца прыступы эпілепсіі, вось чаму Карыстальніцкія чыпы, такія як TPU Google, могуць вырашыць гэтыя праблемы шляхам інтэграцыі у чып, кіравання перамяшчэннем даных і паляпшэння іерархій памяці для памяншэння затрымкі, а таксама выкарыстання для паралелізму матрычных аперацый. памяці з высокай прапускной здольнасцю (HBM) сісталічных масіваў Генератыўны штучны інтэлект: ад выхадаў да адключэнняў Генератыўны штучны інтэлект пераходзіць ад выдачы такіх як тэкст або малюнкі, да шляхам змешвання розных формаў мультымедыя (тэкст, аўдыя, відэа). Гэта тэхнічнае вядзьмарства спараджае вылічальны хаос - кожная мадальнасць мае розныя патрэбы ў апрацоўцы, і патрабаванне штучнага інтэлекту пераварваць усё адначасова нагружае графічныя працэсары агульнага прызначэння, якія не былі створаны для майстэрскіх жанглёраў. Акрамя таго, для пашыраных функцый узаемадзеяння, такіх як дынамічна адаптыўныя сюжэтныя лініі для гульняў або фільтры SFX для жывых трансляцый, патрабуюць звышнізкай затрымкі і высокай хуткасці вываду, патрабаванняў, якім GPU з цяжкасцю задаволіць без увядзення затрымак і неба - высокі рахунак за электраэнергію. асобных вынікаў, крос-мадальных шэдэўраў мадэлі сінтэзу ў рэжыме рэальнага часу Карыстальніцкі крэмній, напрыклад A100 ад NVIDIA і TPU ад Google, вырашае гэтыя праблемы з дапамогай і , якія забяспечваюць энергаэфектыўныя крос-мадальныя вылічэнні ў рэальным часе шляхам падзелу задач на паралельныя ізаляваныя працэсы на адным чыпе. таксама можа быць уведзена, каб дазволіць апрацоўку ў такіх фарматах, як FP16 або INT8 замест FP32, захоўваючы дакладнасць без расплаўлення абсталявання. шматэкземплярных графічных працэсараў (MIG) тэнзарных ядраў Арыфметыка з паніжанай дакладнасцю ШІ на жыццё або смерць: дакладнасць, якая вычэрпвае сетку Для навігацыі ў - падумайце аб аўтаномным кіраванні, робататэхніцы, беспілотніках - неабходна, каб **==кіраваны падзеямі штучны інтэлект ==**рэагаваў са звышчалавечай хуткасцю, задача, прыдатная для , якія б парушылі паліца чып. Карыстальніцкія чыпы, такія як створаны з архітэктурай, якая імітуе біялагічныя нейронавыя сеткі, абапіраючыся на і для аналізу даных толькі пры адпаведных падзеях пры дынамічным размеркаванні рэсурсаў на аснове ўваходных шаблонаў даных. Нягледзячы на тое, што гэтая канструкцыя забяспечвае маштабныя аперацыі з нізкім энергаспажываннем і затрымкай, яна несумяшчальная з апаратным забеспячэннем, якое ёсць на адкрытым рынку. хаосе з высокімі стаўкамі ў рэальным свеце нейраморфных і імавернасных мадэляў Loihi ад Intel, імпульсныя нейронавыя сеткі (SNN) апрацоўку на аснове падзей Social AI: Cracking Humanity Takes Heavy Lifting Ах, прымяненне штучнага інтэлекту, якое, як спадзяюцца тытаны, будзе трымаць нас у захапленні ад іх платформаў і апантаных іх запраграмаванымі гадаванцамі. Дэкадзіраванне няўлоўнасці чалавечай прыроды патрабуе сістэм, якія інтэрпрэтуюць, прагназуюць і адаптуюць паводзіны як на індывідуальным, так і на грамадскім узроўнях , для аналізу калектыўных узаемадзеянняў, для развіцця эмацыйнага інтэлекту, для забеспячэння кантэкстуальнай рэлевантнасці, і спіс можна працягваць. Акрамя таго, сацыяльны штучны інтэлект можа працаваць у канфідэнцыйных умовах (напрыклад, унутры робата-грызуна, які лечыць дэпрэсію), . Залішне казаць, што ўсе гэтыя вылічэнні пераводзяць асноўныя чыпы і іх пакетную апрацоўку ў стан паралічу. прывабнае, але этычна цьмянае - крос-мадальныя механізмы ўвагі GNN афектыўныя вылічэнні графікі ведаў у выніку чаго штучны інтэлект на прыладзе павінен абараняць дадзеныя карыстальніка Гэтыя працэсы , патрабаванням, якім дызайнерскі крэмній можа задаволіць дзякуючы ўключэнню такіх функцый, як , , (выкарыстоўваецца ў IPU Graphcore) і . патрабуюць эфектыўнасці разрэджаных даных і высокай дакладнасці пры нізкай затрымцы уніфікаваная архітэктура памяці паскаральнікі для канкрэтных задач аптымізацыя разрэджаных даных аптымізацыя мультымадальнага зліцця Навуковы штучны інтэлект: апошні рубеж занадта вялікі для звычайнага абсталявання Нягледзячы на тое, што . Але толькі ў тым выпадку, калі абсталяванне можа паспяваць. Каб генератыўны навуковы штучны інтэлект ствараў новыя магчымасці (напрыклад, новыя малекулы, матэрыялы і сістэмы), удасканаленыя вылічальныя структуры, такія як , , і , павінны спалучацца з прадметна-спецыфічнымі ведамі. Негенератыўны штучны інтэлект, які выкарыстоўваецца для прагназуючага мадэлявання і мадэлявання, працуе з і сістэмамі высокай памернасці з выкарыстаннем такіх механізмаў, як , , і . Хоць дзве галіны навуковага штучнага інтэлекту служаць розным мэтам, абедзве патрабуюць дакладнасці, маштабаванасці і інтэнсіўнасці вылічэнняў — крытэрыяў, якім могуць адпавядаць толькі самыя элітныя механізмы як генератыўнага, так і прагназуючага штучнага інтэлекту. Зразумела, што гатовае абсталяванне не будзе працаваць. навуковы штучны інтэлект менш папулярны ў СМІ, чым іншыя вобласці, ён гатовы стаць самай глыбокай рэвалюцыяй у галіне штучнага інтэлекту мадэлі дыфузіі VAE трансфарматары навучанне з падмацаваннем данымі ў петабайтным маштабе вырашальнікі PDE GNN байесовские мадэлі аналіз канечных элементаў (FAE) Death Open AI і прывабнасць эксклюзіўнасці Шлях да вырабленага на заказ крэмнія мае цану, якая амаль гарантуе стратыфікацыю доступу да штучнага інтэлекту. Эканоміка 101: каб пакрыць астранамічныя выдаткі, OpenAI (і ўсе, хто рушыць услед іх прыкладу) непазбежна перанясуць цяжар кліентаў, . аб'яднаўшы доступ у прапанову, якая зробіць нашы цяперашнія падпіскі падобнымі на капейкі за долар Але не блытайце завышаныя цэны і іерархічную сістэму, дзе фінансавыя сілы з'яўляюцца неабходнай умовай, як рэактыўную тактыку выжывання; гэта стратэгічная магчымасць, таму што эксклюзіўнасць - гэта не памылка; гэта функцыя, якой так доўга чакалі. Блакаванне пастаўшчыкоў 2.0: злучэнне кампаній з дапамогай чыпаў Запатэнтаванае абсталяванне стварае : як толькі прадпрыемствы ўваходзяць у экасістэму, якая аб'ядноўвае праграмнае забеспячэнне і карыстацкі крэмній, яны фактычна звязаны ёю. Уплятанне стэка праграмнага забеспячэння ў крэмній стварае механізм, пры якім сістэмы могуць працаваць на піку толькі пастаўшчыка - гэта , калі . Пасля таго, як кампаніі ствараюць свае прыкладанні і працоўныя працэсы вакол гэтага карыстальніцкага асяроддзя, сыход - гэта не проста перадача даных або ліцэнзій на праграмнае забеспячэнне, а рэінжынірынг з пачатку - . гравітацыйнае поле ў даменах незваротная ўстаноўка апаратнае забеспячэнне дыктуе праграмнае забеспячэнне як спроба перанесці прагрэс з PS на Xbox І па меры таго, як апаратнае забеспячэнне паўтараецца, інтэграцыя становіцца больш бесперабойнай, . З павышэннем прадукцыйнасці прыходзіць цвёрдая лаяльнасць - як і ў большасці вертыкальна інтэграваных экасістэм, пераключэнне азначае пачаць усё спачатку. у выніку чаго выдаткі на выхад растуць з кожным абнаўленнем Нестандартныя фішкі, індывідуальныя правілы: знішчэнне канкурэнцыі задумана Карыстальніцкі крэмній разбівае экасістэму штучнага інтэлекту на агароджаныя сады, дзе ўзаемадзеянне, якое вызначала ранні бум штучнага інтэлекту, памірае. З-за павышанай эфектыўнасці і кантролю, якія забяспечваюцца карыстальніцкімі чыпамі, , маргіналізуючы ініцыятывы з адкрытым зыходным кодам і меншых гульцоў, якія не могуць канкураваць з прагрэсам, які залежыць ад абсталявання. Калі ў вас ёсць ідэя, вам, магчыма, спатрэбіцца аднесці яе ў OpenAI і панізіцца за апаратнай падтрымкай, як тэхнічныя спецыялісты цяпер выстройваюцца каля варот NVIDIA. OpenAI можа ўсталёўваць стандарты (напрыклад, паказчыкі прадукцыйнасці, асаблівасці і патрабаванні да сумяшчальнасці), якія круцяцца вакол уласных сістэм і інтэлектуальных патэнтаў Індывідуальны крэмній стварае а таксама прабел у доступе. Распрацоўваючы апаратнае забеспячэнне, аптымізаванае для прапрыетарных архітэктур штучнага інтэлекту, OpenAI не толькі паскарае свае ўласныя мадэлі, але і стварае , якія канкурэнты не могуць сканструяваць або эфектыўна паўтарыць. Гэтая эфектыўна перашкаджае канкурэнтам вучыцца або ўводзіць інавацыі ў рамках адной і той жа парадыгмы, узброіўшы эксклюзіўнасць для запаволення прагрэсу ва ўсёй галіны. прабел у ведах, незразумелыя экасістэмы асіметрыя навучання Эксклюзіўнае апаратнае забеспячэнне становіцца , дазваляючы пастаўшчыкам і - . блакадай інавацый кантраляваць тэмп прагрэсу гарантуючы, што яны застануцца ў цэнтры наступнай главы штучнага інтэлекту той, дзе талент і крэатыўнасць паддаюцца мускулам сырога капіталу За закрытымі фішкамі: непразрыстасць забяспечвае панаванне У адрозненне ад праграмнага забеспячэння, якое можа быць сканструявана або разгалінавана, апаратныя працэсы , і іх цяжка дэканструяваць, не спаліўшы пачкі грошай. фізічна непразрыстыя Гэты непранікальны пласт абстракцыі дзейнічае як найвышэйшая крэпасць, умацоўваючы прэтэнзіі OpenAI на Жалезны трон штучнага інтэлекту. Пабочны кантроль: адказнасць без адказаў Карыстальніцкі сілікон прапануе зручны шчыт ад пільных вачэй рэгулятараў і цяжкіх пытанняў СМІ і прапагандысцкіх груп праз даданне слаёў складанасці, якія робяць унутраную працу сістэм цяжэй растлумачыць і яшчэ цяжэй правяраць. Кампаніі могуць сцвярджаць, што пэўныя вынікі не з'яўляюцца наўмыснымі недахопамі ў канструкцыі, а пабочнымі прадуктамі ўзаемадзеяння апаратнага і праграмнага забеспячэння, якія адхіляюць увагу, паказваючы на ўласцівую сістэме непразрыстасць. таксама могуць быць уключаны, каб паменшыць зменлівасць сістэмы для разгортвання ў пэўных крытычных асяроддзях. Такая непразрыстасць гарантуе, што кампаніям не трэба выяўляць кампрамісы або слабыя месцы ў сваіх мадэлях, асабліва ў такіх галінах, як ахова здароўя, фінансы або абарона, дзе надзейнасць мае першараднае значэнне. Прадказальныя параметры прадукцыйнасці Унутранае страхаванне: абарона каштоўнасцяў кароны Паколькі большасць кампаній штучнага інтэлекту залежаць ад размеркаванай працоўнай сілы, падрадчыкаў або пастаўшчыкоў воблачнай інфраструктуры, рызыка ўцечкі інтэлектуальнай уласнасці расце. Дзякуючы ўніверсальнасці моў праграмавання і фрэймворкаў, праграмнае забеспячэнне па сваёй сутнасці партатыўнае і тыражаванае. Наадварот, распрацоўка апаратнага забеспячэння вельмі залежная , залежыць ад і доступу да канкрэтных вытворчых канвеераў, працэсаў і аб'ектаў - такое раздзяленне азначае, што ні ў аднаго інжынера няма дастаткова ведаў або рэсурсаў, каб стварыць магію для канкурэнта. Зварваючы інавацыі ў чыпы, , зводзячы да мінімуму рызыку страты канкурэнтнай перавагі, калі інжынеры пададуць у адстаўку. ад кантэксту спецыялізаванага і адасобленага вопыту OpenAI звязвае іх IP з інфраструктурай, а не з прыватнымі асобамі Сеткавы эфект: ператварэнне ўспрымання ў рэальнасць Робячы ўнутраную працу сістэм штучнага інтэлекту недаступнай, . Падобна таму, як графічныя працэсары NVIDIA сталі сінонімам прадукцыйнасці штучнага інтэлекту дзякуючы тэстам, аптымізаваным для іх архітэктуры, OpenAI можа ствараць уласныя паказчыкі, звязаныя з іх крэмніем, . Адсутнасць празрыстасці таксама азначае, што , пажынаючы перавагі ўспрымання як піянера, хаваючы кампрамісы або абмежаванні. OpenAI гарантуе, што толькі яны могуць вызначаць і кантраляваць апавяданне аб сваіх магчымасцях разглядаючы паступовыя паляпшэнні як змяняючыя гульню выбарачныя этапы прадукцыйнасці (напрыклад, «у 5 разоў больш хуткія высновы»), дасягнутыя шляхам нязначнай аптымізацыі апаратнага забеспячэння, могуць быць прададзены як сапраўдныя прарывы Не маючы магчымасці параўнаць або пацвердзіць сцвярджэнні, кліенты, інвестары і сродкі масавай інфармацыі вымушаны давяраць піяру кампаніі. Хлусня можа абляцець паўсвету, пакуль праўда яшчэ не абуваецца: неўзабаве мы ўсе паверымся на гэтую сфальсіфікаваную версію «інавацыі», аддамо грошы і загалоўкі, і сфабрыкаванае дамінаванне стане адчувальнай рэальнасцю. Гэтая ілюзія - гэта як стратэгія , так і тэхнічная, якая ператварае непразрыстасць у інструмент для ўстойлівага лідэрства на рынку. брэндынгу Прагноз на 2025 год: будуць інавацыі, толькі не для вас Апаратнае забеспячэнне з'яўляецца вузкім месцам, але тэхналогіі ніколі не зніжаюць хуткасці. Толькі не падманвайце сябе — сапраўдныя дасягненні будуць служыць для ўмацавання карпаратыўнага ўплыву і канкурэнтнага кантролю, у той час як навінкі, прызначаныя для простых людзей і кампаній, будуць захопам дадзеных, замаскіраваным пластамі PR. Спажывецкія цацкі: дадзеныя, адцягненне ўвагі і ваша ахова знята Не, , таму што мы будзем працягваць перадаваць нашы даныя аб паводзінах толькі ў абмен на « ». Але цяпер, калі нашы бабулі і дзядулі знаходзяць забаву ў чат-ботах, (Не хвалюйцеся, тэхналогія будзе перыядычна падцягваць твар гэтых мудрагелістых памочнікаў, каб яны заўсёды былі на нашым радары. Паведамляецца, што OpenAI прадстаўляе агент штучнага інтэлекту пад назвай «Operator» у студзені 2025 года. Крыніцы паказваюць, што Operator будзе непасрэдна ўзаемадзейнічаць з вашым кампутарам, перш за ўсё функцыянуе адначасова як інструмент для паляпшэння працоўнага працэсу і вэб-браўзера, аўтаматызуючы задачы і аптымізуючы працу ў Інтэрнэце.) Думаеце, нагрузка на распрацоўку апаратнага забеспячэння спыніць спажывецкія аперацыі? здаецца, усё паскараецца прагрэс тэхналогія зменіцца ад спробы захапіць вас дварэцкімі да трукаў, якія нагадваюць «Назад у будучыню». — Альтман толькі што замяніў Кейтлін Каліноўскі, якая была кіраўнік апаратнага забеспячэння Orion, Цук працуе над рукамі робатаў, нават Кук жуе думку аб прыладах разумнага дома. Уол-стрыт выведзе на рынак абсурд - ад дзіўных прадуктаў, такіх як жудаснае каралі Фрэнда, да сумніўных праграм, такіх як Daze. Вялікія сабакі пяройдуць ад праграмнага забеспячэння да элегантных гаджэтаў, каб задзейнічаць складаных Няспынная шуміха і загалоўкі не проста падштурхнуць нас да пакупкі; яны падарвуць нашу абарону, падрыхтаваўшы нас да таго, каб з радасцю прыняць усё, што прынясе ў будучыні штучны інтэлект з дапоўненым абсталяваннем. Карпаратыўныя інструменты: маштабаванне ў глыбіню, а не ў шырыню Сапраўдныя грошы ляжаць у кашальках устаноў, а не фізічных асоб. Але прадпрыемствы будуць прымаць толькі тыя рашэнні, якія б'юць іх там, дзе балюча, а гэта азначае, што штучнаму інтэлекту трэба выйсці за межы болевых кропак на павярхоўным узроўні. У наступным годзе гаворка пойдзе не пра інструменты агульнага прызначэння, каб змякчыць бізнес да ідэі штучнага інтэлекту, а пра даменна-спецыфічныя мадэлі, якія падвяргаюць алгарытмам усе драбнюткія тонкасці кожнага сектара, аддзела, каманды і супрацоўніка. : у супрацоўніцтве з , і толькі што запусціла набор мадэляў штучнага інтэлекту для вырашэння канкрэтных праблем у вытворчасці, сельскай гаспадарцы і фінансавых паслугах. Спецыяльныя нішавыя стартапы са штучным інтэлектам таксама пажынаюць грошы — Breakr для музычнага маркетынгу, Dreamwell для аўтаматызацыі ўплыву, Beeble для VFX, і гэта толькі за апошнія пару месяцаў. Аналітыкі прагназуюць, што рынкавая капіталізацыя вертыкальнага штучнага інтэлекту будзе як мінімум у 10 разоў перавышаць памер састарэлага вертыкальнага SaaS. Прыклад Microsoft кампаніямі Siemens Bayer Rockwell Захаваны геній: піянеры для прэстыжу Кампанія OpenAI прадстаўляе Трампу план амерыканскай інфраструктуры штучнага інтэлекту, а толькі што ўступіла ў партнёрства з абаронным падрадчыкам каб «хутка апрацоўваць велізарныя аб'ёмы складаных даных, паляпшаць інфармацыю, якая кіруецца дадзенымі, больш эфектыўна вызначаць заканамернасці і тэндэнцыі, аптымізаваць праверку і падрыхтоўку дакументаў і дапамагаць Афіцыйныя асобы ЗША павінны прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні ў сітуацыях, у якіх няма часу». . Тэхналогія зберагае свае сілы для трансфармацыйных дасягненняў, якія звяжуць іх будучыню з будучыняй эліты: карпаратыўных гігантаў і ўрадаў. кампанія Anthropic Palantir, Microsoft супрацоўнічае з BlackRock, IBM супрацоўнічае з AWS, а Google перайшоў у Саудаўскую Аравію Што стаіць за партнёрствам? Толькі час пакажа. Заключныя думкі: тэматычнае даследаванне для PR-залы славы Казка пра штучны інтэлект для ўсіх — абяцанне агульных інавацый і ўсеагульнага доступу — заўсёды здавалася занадта добрай, каб быць праўдай. Але ў рэтраспектыве ці маглі тыя ж празорцы, якія ўзламалі сам код інтэлекту, быць аслепленыя непазбежнасцю вырабленага на заказ крэмнію і бай-інаў на мільярды долараў? Гэты аўтар не перакананы. І цяпер, разглядаючы апаратнае забеспячэнне як гераічны адказ на растучыя патрабаванні штучнага інтэлекту, такія, як OpenAI, акуратна абыходзяць той факт, што яны з самага пачатку імкнуліся да эксклюзіўнасці. «Адкрытае» заўсёды было практыкаваннем па брэндынгу, піярам, які распрацоўваўся дзесяцігоддзямі, а дэмакратыя — толькі лозунгам. Мабыць, самым рэвалюцыйным аспектам штучнага інтэлекту можа быць не тэхналогія, а апавяданне, якое нам прадалі.