Когда на прошлой неделе китайский стартап в области искусственного интеллекта (ИИ) DeepSeek продемонстрировал, что сложная и мощная технология может быть реализована за малую долю стоимости и ресурсов существующих инструментов, конкуренты DeepSeek сослались на Парадокс Джевонса (увеличения потребления) и посоветовали инвесторам не беспокоиться.
Как пишет эксперт по фондовому рынку Курт Кобб, это означает, что спрос на ИИ теперь будет расти еще быстрее в ответ на большую эффективность и, следовательно, меньшие затраты.
О чем западные конкуренты китайской новинки забыли упомянуть, так это о том, что прорыв DeepSeek – отличная новость для покупателей инструментов ИИ, но очень плохая новость для нынешних разработчиков, которые продают эти инструменты втридорога.
Китайская компания раздает бесплатно или всего за 3 процента от цен конкурентов (тем, кому нужны услуги интерфейса прикладного программирования) что-то сопоставимое с очень дорогими продуктами своих конкурентов. Это говорит о том, что сотни миллиардов долларов, потраченных на разработку этих дорогих инструментов, могли просто испариться. Инвестиции могут никогда не окупиться, уверен эксперт.
Еще более широкое распространение искусственного интеллекта из-за появления драйвера роста в виде DeepSeek, приведет к особым негативным последствиям.
Лавинообразное распространение ИИ создаст проблемы еще быстрее. Более эффективное и более широкое использование ИИ означает, что человеческие источники информации будут вытеснены с рынка еще раньше – те самые, которые необходимы, если ИИ хочет получать реальную информацию от информированных экспертов и писателей. Дальше появится паразитический ИИ, питающийся информацией, сгенерированной самим ИИ, то есть своего рода цифровой каннибализм, который ничем хорошим не закончится в плане достоверности, подтвержденности и защищенности.
Когда реальная информация, полученная в результате проверенных экспертных знаний, исчезнет из сети или, по крайней мере, будет парализована, какую чушь будут выдавать тогда инструменты ИИ? Одно можно сказать наверняка: ложь теперь будет приходить быстрее и из все большего числа систем, на которые мы полагаемся. Это вряд ли утешительная мысль
– резюмировал эксперт.