Речта за знанието

—

Тази реч е изнесена от Аравинд Сринивас на 3 октомври 2026 г. пред Cambridge Union Society. Cambridge Union Society е най-голямото студентско дружество на Университета в Кеймбридж и най-старото непрекъснато действащо дебатно дружество в света.

—

Здравейте и благодаря ви. За мен е чест да бъда тук.

Едно от нещата, които не очаквах, когато основах компания, е колко много време ще прекарвам в университети. Харесва ми. За мен като главен изпълнителен директор университетите обикновено са единствената публика, която ми възразява. Затова ще оставим повече време за дискусия, отколкото смятам да говоря.

Да започваме.

Обикновено, когато ме канят да говоря някъде, ме молят да изнеса прогнозна реч с някакво общо заглавие като „Бъдещето на ИИ.“ Няма да говоря за бъдещето на ИИ. Вместо това ще говоря за вашето бъдеще. Вашето бъдеще е по-интересно за мен и вероятно е по-интересно и за вас.

Първо, малко за миналото. Кеймбридж е идеалното място да се говори за миналото и същевременно за вашето бъдеще, защото тук има и от двете.

Според преданието това, което днес наричаме система за рецензиране, е измислено тук, в Кеймбридж. Истината всъщност е, че става дума просто за професор от Кеймбридж, който я предлага пред Лондонското кралско дружество, а не тук, в университета. Това е през 1831 г. Днес всяка година по системата за рецензиране се публикуват над 3,5 милиона научни статии.

Около 160 години по-късно двама докторанти в Станфорд работеха върху мрежови структури и извличане на данни. Това беше времето, когато интернет бумът от 90-те години тъкмо започваше. Световната мрежа беше единственото, за което всички говореха. Нещо като „ИИ“ днес.

Също като днес, повечето хора, които говореха за бума, бяха инвеститори и медии. „Технологичната общност“ тогава беше телекомуникационната индустрия. В дискусията нямаше много академици. (Имаше някои, но не много.) А тези двама докторанти не бяха точно част от вътрешния кръг на интернет бума.

Но знаеха едно нещо, което не вълнуваше особено хората извън университетската система.

Като повечето академици, те разбираха целта на университета. Целта на университета е да развива знанието.

Именно затова използваме рецензирането. Затова и академичните текстове имат толкова много цитирания. И тези двама студенти знаеха, че количеството знание в света (измервано чрез броя на рецензираните научни статии) само расте. Затова им беше лесно да видят, че и уебът ще расте само заедно с човешкото знание.

Те имаха опит и със стар проблем, който беше „нов“ за уеба: как да намериш правилното или най-доброто знание, ако то непрекъснато се разширява. В стария модел академиците преценяват дали нечие изследване е полезно или достоверно въз основа на броя на цитиранията му.

Затова им хрумна идеята да създадат алгоритъм, който оценява всеки уебсайт в интернет според това колко други уебсайта го цитират или препращат към него, във връзка със съдържанието на тези сайтове.

Те нарекоха системата „Page Rank“, защото класираха всяка страница в уеба и защото единият от тези докторанти се казваше Лари Пейдж.

Лари и неговият партньор (Сергей Брин) взеха този малък академичен принцип и го направиха достъпен за масите. Google се превърна в един от най-полезните инструменти в историята и в един от най-успешните бизнеси, защото Лари Пейдж просто адаптира това, което университетите правят вече сто години.

Както казах, целта на университета е да развива знанието. В тази реч ще ви кажа три неща за знанието. Надявам се, че като размишляваме върху част от нашето собствено знание, ще стигнем до по-добро практическо разбиране за изкуствения интелект.

1.

Първо, знанието има живот. То се ражда, разпада се и умира.

То има жизнен цикъл. И понеже има жизнен цикъл, знанието претърпява еволюция.

С развитието на това, което знаем, всички ставаме по-умни. Това се нарича ефект на Флин. Ефектът на Флин е наблюдението, че човечеството става по-умно с около 3 точки IQ на всяко десетилетие.

Тестовете за IQ постоянно се пренормират, така че средната стойност да остава 100, затова лесен начин да мислим за ефекта на Флин е чрез перцентили. Човек, който през 1950 г. е бил в 92-рия перцентил по интелигентност, днес би бил едва в 50-ия перцентил. Всички станахме по-умни.

1950 г. е и годината, в която е измислен тестът на Тюринг. Това е първият тест, който определя дали или кога една машина е по-умна от хората. Това означава, че през 1950 г. за една машина е било много по-лесно да премине теста на Тюринг. Защото летвата за „човешка“ интелигентност е била по-ниска.

И в това е силата на еволюцията. Знанието винаги води до още знание.

Недостатъкът е, че светът може да става по-умен, а вие като индивид – да оглупявате. Знанието се разпада. Мислете за това като за период на полуразпад. Периодът на полуразпад на радиоактивен елемент е времето, за което половината от него се разпада. Периодът на полуразпад на знанието е времето, за което половината от него остарява.

Ето няколко примера точно оттук, от Кеймбридж.

През 1978 г. сър Рой Калн помага за въвеждането на циклоспорина в трансплантологията. Това е важно за предотвратяване на отхвърлянето на органи. Първите клинични изпитвания са проведени в Кеймбридж. До 2001 г. друго лекарство, такролимус, вече е станало преобладаващото лечение в своя клас при бъбречната трансплантация в САЩ. Така може да се каже, че медицинското знание за лечението с циклоспорин е имало период на полуразпад от 23 години.

Това е несъвършено измерване, но е полезен модел за оценка на инженери в бързо развиващи се области. В технологиите правим точно това. Подтекстът е: „В кой момент от кариерата на този инженер половината от това, което знае, е напълно остаряло?“

В кой момент от кариерата ви това ще се случи с вас? Отговорът зависи от това колко време отделяте, за да учите нови неща.

За съжаление, в редки случаи знанието също умира. Има езици, на които вече не говори никой. Има мъдрост, която умира заедно с възрастния човек, който я е носил.

Ето защо повече от 4000 години хората строят библиотеки. А когато се появи уебът, качихме в него безкрайно повече от това, което знаем. Така че знанието умира, но не е задължително. Може би като някаква вродена част от човешката природа хората винаги са изпитвали потребност да съхраняват знанието. Ние постоянно го запазваме и увеличаваме общото знание на света. Това е хубаво нещо.

Трябва да отбележа: знанието е като живо същество, но то не е живо. Само вие сте живи. Просто мисля, че сте по-живи, когато научавате нещо ново.

Впрочем, точно затова съществува Perplexity. Но не съм тук, за да говоря за Perplexity. Тук съм, за да говоря за вас и за икономиката на знанието. Което ме води до втората ми точка.

2.

Второ, знанието не е пари. Но се държи като пари.

Парите имат времева стойност. Лихвата ги кара да растат, а инфлацията – да се стопяват. С достатъчно време и лихвата, и инфлацията се натрупват като сложна лихва.

Когато сто хиляди паунда имат покупателната способност на четиридесет хиляди (вероятно след около 23 години), ще ви трябват 250 000 £, за да излезете на нула. След още 23 години ще ви трябват 625 000 £.

Когато нещо се натрупва като сложна лихва, печалбите или загубите растат експоненциално с времето.

Затова най-основният финансов принцип е, че винаги трябва да натрупвате сложна лихва с темп, по-висок от инфлацията. Защото ако не растете, се свивате. Същото важи и за знанието.

Също като стойността на паунда, стойността на това, което знаете днес, ще се обезценява с времето. И също като обичайната обезценка, това ще става само с по малко всеки ден. Ще е толкова малко, че едва ще го забелязвате. Докато един ден не се събудите и не се окаже, че нямате нищо. Знанието ви вече няма да има същата пазарна стойност. Това е неизбежно. Помнете, че някога Питагоровата теорема е била нещо, което само елитът е имал право да знае. А всеки тук я е научил в седми клас.

Всички ставаме по-умни, завинаги. Както споменах, в това е цялата цел на университета. С малко късмет, някой ден в далечното бъдеще това, което сте учили тук, в Кеймбридж, може да стане учебен материал за седмокласници.

Това е хубаво, ако се случи. Означава прогрес. Но означава също, че икономическите ви цели изискват никога да не спирате да учите. Трябва да учите с лихвен процент, по-висок от темпа на инфлация на знанието.

С други думи, трябва да удвоявате това, което знаете, по-бързо от собствения си период на полуразпад на знанието. Това отнема време. Но когато гледате на света през призмата на натрупването, трябва да гледате далеч в бъдещето.

Затова най-добрият трик за натрупване на богатство е да започнете млади, а вторият най-добър начин е да умрете стари. Уорън Бъфет започва да инвестира на 11 години, но 99% от богатството му е натрупано, след като навършва 65.

Което подсказва последната прилика между знанието и парите. Трябва да го харчите.

Когато имате капитал, го влагате, за да работи. Когато имате знание, особено изключително знание, трябва да го накарате да работи. Направете нещо с него. Това е разликата между изобретението и иновацията. Изобретението пита: „Създаде ли нещо?“ Иновацията пита: „Промени ли то нещо?“

И ако искате да промените нещо, трябва да действате въз основа на знанието. Само действието поражда нови въпроси, търсене и ново знание. Винаги трябва да учите и винаги да действате.

Тук се намесва изкуственият интелект и това ме води до третата ми и последна точка.

3.

Целта на ИИ е да ускорява човешкото знание и благоденствие.

Помислете за първите две неща, които казах тази вечер. Казах, че знанието има жизнен характер и че трябва да го подхранваме и развиваме, защото като цяло хората печелят от това. После казах, че знанието има икономически характер. Че трябва да го култивираме, защото, най-общо казано, всички хора печелят от това.

Ако вярвате в тези две неща, тогава трябва да мислите и за ИИ малко по-различно.

Вместо да сте обсебени от постигането на AGI или от това технологиите да са умни заради самите технологии, бихте стигнали до извода, че причината да създаваме по-добър и по-точен ИИ е той да служи на хората.

Бихте стигнали до извода, че най-висшата и най-важна цел на ИИ е да прави хората по-умни и по-заможни.

Ако това ви звучи много като целта на университета – е, ето ни тук.

Помислете отново за рецензирането. То е измислено през 1831 г. Тази година Perplexity пусна много прост продукт, наречен Model Council, базиран на идея, предложена от един от изследователите основатели на OpenAI. Задавате един и същ въпрос на три ИИ модела. Всеки от тях проучва и отговаря, а след това „председателстващ“ модел оценява в какво се различават и в какво са съгласни и стига до окончателен отговор.

Model Council не замества рецензирането. Вместо това целта му е да донесе духа на академичното търсене до повече хора. Можем да разпространим етоса на университета отвъд тези стени и по целия свят.

Бихме могли да помогнем на повече хора действително да са прави, а не просто да се чувстват прави или да звучат убедително. Да търсят научно истината и знанието. Дъгата на вселената води към това всеки да има по-голям достъп до повече знание. Добре е хората да имат знание. И именно хората печелят от това.

Ще завърша с кратка история за моята компания.

Когато започнахме, бяхме само трима изследователи в областта на ИИ, с повече въпроси, отколкото визия. После, когато дойде четвъртият човек, решихме, че е време да си осигурим здравна застраховка. Здравното застраховане в Америка е сложно дори за американците. Аз не съм от Америка, така че за мен беше още по-объркващо.

Резултатите в Google не помогнаха. А в такъв случай един основател обикновено се обажда на някого, който вече го е правил. Например на инвеститор или на друг основател. Но беше късно през нощта. Исках да го свърша, така че трябваше сам да намеря знанието.

Проблемът е, че когато сами правите проучването, търсите в Google из SEO-оптимизирани застрахователни сайтове, които дават все лоши съвети и се състезават кой да изглежда най-достоверен.

Тогава създадох първата версия на Perplexity.

Тя направи проучването вместо мен. И я накарах да посочва източници за отговорите. За да мога да проверявам и да продължа да задавам още въпроси. После уредих здравното ни осигуряване. Проблемът беше решен. Към следващия проблем. И следващия, и следващия. И ето ни днес тук.

Поуката от тази история е, че вече не е нужно да „познавате някого“. Можете просто да научите нещата и да ги направите. Вече ви казах, че обещанието на ИИ е, че имате достъп до всяко знание. Поуката от тази история е, че всеки човек има достъп до всяко знание.

Това е най-голямото обещание на ИИ. Всеки вече може да бъде любопитен. Всеки може да създаде каквото и да е. Всеки вече може да влезе в храма на знанието. От това печелят всички.

И това е добра новина за вас. Означава, че най-важното, което можете да правите през остатъка от живота си, е да бъдете любопитни. Най-успешните сред вас ще бъдат онези, които имат най-много въпроси. И най-добрите въпроси.

Затова моят съвет към вас е да бъдете възможно най-любопитни. Не се задоволявайте с безцелно превъртане на социалните мрежи на телефона си. Не се задоволявайте с ИИ агент, който само прави резервации за вечеря – свършете истинска работа с него. И никога не вярвайте на чатбот, който ви казва, че вече сте прави.

Вярвайте в духа на търсенето. Вярвайте в това, което можете да научите с ИИ. Вярвайте в това, което ще създадете, когато го направите. И заради всички нас – нека то бъде добро.

Благодаря ви.