Kalba apie žinias

—

Šią kalbą Aravind Srinivas 2026 m. spalio 3 d. pasakė Kembridžo sąjungos draugijoje (Cambridge Union Society). Cambridge Union Society – didžiausia Kembridžo universiteto studentų draugija ir seniausia nuolat veikianti debatų draugija pasaulyje.

—

Sveiki ir ačiū. Man didelė garbė būti čia.

Vienas iš dalykų, kurių nesitikėjau įkūręs įmonę, – kiek daug laiko man tenka praleisti universitetuose. Man tai patinka. Generaliniam direktoriui universitetuose dažniausiai tenka vienintelė auditorija, kuri drįsta prieštarauti. Todėl diskusijai skirsime daugiau laiko, nei planuoju kalbėti.

Pradėkime.

Paprastai, kai esu kviečiamas kur nors kalbėti, manęs paprašo skaityti prognozuojančią kalbą bendru pavadinimu, pavyzdžiui, „DI ateitis.“ Nekalbėsiu apie DI ateitį. Vietoj to kalbėsiu apie jūsų ateitį. Jūsų ateitis man įdomesnė, ir tikriausiai ji įdomesnė ir jums.

Pirmiausia – šiek tiek apie praeitį. Kembridžas yra puiki vieta kalbėti apie praeitį ir kartu apie jūsų ateitį, nes čia yra ir viena, ir kita.

Pasakojama, kad tai, ką dabar vadiname tarpusavio recenzavimo sistema, buvo išrasta čia, Kembridže. Tikroji tiesa ta, kad tai buvo tik vienas Kembridžo profesorius, ir jis tai pasiūlė Londono karališkojoje draugijoje, o ne čia, universitete. Tai buvo 1831 m. Šiandien pagal tarpusavio recenzavimo sistemą kasmet paskelbiama daugiau nei 3,5 milijono mokslinių straipsnių.

Maždaug po 160 metų du Stanfordo doktorantai dirbo su tinklų struktūromis ir duomenų gavyba. Tai buvo laikas, kai tik prasidėjo XX a. 10-ojo dešimtmečio interneto bumas. Visi kalbėjo tik apie pasaulinį žiniatinklį (World Wide Web). Panašiai kaip šiandien apie „DI“.

Taip pat, kaip ir šiandien, dauguma apie bumą kalbančių žmonių buvo investuotojai ir žiniasklaida. „Technologijų bendruomenė“ tada buvo telekomunikacijų pramonė. Diskusijose dalyvavo nedaug akademikų. (Kai kurie dalyvavo, bet nedaug.) Ir šie du doktorantai nebuvo tikri interneto bumo vidaus žmonės.

Tačiau jie žinojo vieną dalyką, kuris žmonėms už universitetų sistemos ribų iš tikrųjų nelabai rūpėjo.

Kaip ir dauguma akademikų, jie suprato universiteto paskirtį. Universiteto paskirtis – plėtoti žinias.

Štai kodėl naudojame tarpusavio recenzavimą. Štai kodėl ir akademiniuose darbuose tiek daug citatų. Ir šie du studentai žinojo, kad žinių kiekis pasaulyje (vertinant pagal tarpusavio recenzavimo kokybę atitinkančių straipsnių skaičių) tik auga. Todėl jiems buvo lengva suprasti, kad ir žiniatinklis tik augs kartu su žmonijos žiniomis.

Jie taip pat turėjo patirties su sena problema, kuri žiniatinkliui buvo „nauja“: kaip rasti tinkamas ar geriausias žinias, jei jų nuolat daugėja. Senajame modelyje akademikai sprendžia, ar kieno nors tyrimas naudingas ar patikimas, remdamiesi tuo, kiek kartų jis buvo cituotas.

Taigi jiems kilo idėja sukurti algoritmą, kuris įvertintų kiekvieną interneto svetainę pagal tai, kiek kitų svetainių ją citavo arba į ją pateikė nuorodą, atsižvelgiant į tų svetainių turinį.

Jie pavadino sistemą „Page Rank“, nes reitingavo kiekvieną žiniatinklio puslapį (angl. page) ir nes vienas iš šių doktorantų buvo Larry Page.

Larry ir jo partneris (Sergey Brin) paėmė šį vieną nedidelį akademinį principą ir padarė jį prieinamą plačiajai visuomenei. Google tapo vienu naudingiausių įrankių istorijoje ir vienu sėkmingiausių verslų, nes Larry Page tiesiog pritaikė tai, ką universitetai darė jau šimtą metų.

Kaip jau sakiau, universiteto paskirtis – plėtoti žinias. Šioje kalboje papasakosiu jums tris dalykus apie žinias. Tikiuosi, kad, apmąstydami kai kuriuos savo pačių intelekto aspektus, geriau ir praktiškiau suprasime dirbtinį intelektą.

Pirma, žinios turi gyvenimą. Jos gimsta, sensta ir miršta.

Jos turi gyvavimo ciklą. O kadangi jos turi gyvavimo ciklą, žinios patiria evoliuciją.

Kintant tam, ką žinome, mes visi tampame protingesni. Tai vadinama Flynno efektu. Flynno efektas – tai pastebėjimas, kad žmonija kas dešimtmetį tampa protingesnė maždaug 3 IQ taškais.

IQ testai nuolat pernormuojami, kad vidurkis išliktų 100, todėl Flynno efektą paprasčiausia suvokti procentiliais. 1950 m. žmogus, buvęs 92-ajame intelekto procentilyje, šiandien būtų tik 50-ajame. Mes visi tapome protingesni.

1950-ieji – tai ir tie patys metai, kai buvo sugalvotas Tiuringo testas. Tai buvo pirmasis testas, skirtas nustatyti, ar ir kada mašina tampa protingesnė už žmones. Tai reiškia, kad 1950 m. mašinai išlaikyti Tiuringo testą buvo daug lengviau. Nes „žmogiškojo“ intelekto kartelė buvo žemesnė.

Ir tai yra evoliucijos galia. Žinios visada veda prie dar daugiau žinių.

Bloga žinia ta, kad pasaulis gali tapti protingesnis, o jūs, kaip individas, – kvailesni. Žinios sensta. Galvokite apie tai kaip apie pusėjimo trukmę. Radioaktyviojo elemento pusėjimo trukmė – tai laikas, per kurį suyra pusė jo. Žinių pusėjimo trukmė – tai laikas, per kurį pusė jų pasensta.

Štai keli pavyzdžiai iš čia pat, Kembridžo.

1978 m. seras Roy Calne padėjo įdiegti ciklosporiną transplantacijoje. Tai buvo svarbu siekiant išvengti organų atmetimo. Pirmieji klinikiniai tyrimai vyko Kembridže. Iki 2001 m. kitas vaistas, takrolimuzas, tapo pagrindiniu savo klasės vaistu Amerikos inkstų transplantacijoje. Taigi galima sakyti, kad medicininių žinių apie gydymą ciklosporinu pusėjimo trukmė buvo 23 metai.

Tai netobulas matas, bet naudingas modelis vertinant inžinierius sparčiai besikeičiančiose srityse. Technologijų sektoriuje taip ir darome. Numanomas klausimas: „Kuriuo šio inžinieriaus karjeros momentu pusė to, ką jis žino, visiškai pasensta?“

Kuriuo jūsų karjeros momentu tai nutiks jums? Atsakymas priklauso nuo to, kiek laiko skiriate mokytis naujų dalykų.

Deja, retais atvejais žinios taip pat miršta. Yra kalbų, kuriomis nebekalba nė vienas žmogus. Yra išminties, kuri miršta kartu su senoliu.

Štai kodėl jau daugiau nei 4000 metų žmonės kuria bibliotekas. O atsiradus žiniatinkliui, į jį perkėlėme be galo daugiau to, ką žinome. Taigi žinios miršta, bet neprivalo. Galbūt dėl kažkokios įgimtos žmogaus prigimties savybės žmonės visada jautė poreikį išsaugoti žinias. Mes nuolat jas saugome ir didiname bendrą pasaulio žinių kiekį. Tai geras dalykas.

Turiu pažymėti: žinios yra panašios į gyvą būtybę, bet jos nėra gyvos. Gyvi esate tik jūs. Tiesiog manau, kad esate gyvesni, kai mokotės ko nors naujo.

Beje, būtent todėl ir egzistuoja Perplexity. Tačiau aš čia ne tam, kad kalbėčiau apie Perplexity. Esu čia, kad kalbėčiau apie jus ir žinių ekonomiką. Tai mane atveda prie antrojo punkto.

Antra, žinios nėra pinigai. Tačiau jos elgiasi kaip pinigai.

Pinigai turi laiko vertę. Palūkanos juos augina, o infliacija – mažina. Per pakankamai ilgą laiką ir palūkanos, ir infliacija veikia sudėtiniu principu.

Kai šimtas tūkstančių svarų turės keturiasdešimties tūkstančių perkamąją galią (tikriausiai maždaug po 23 metų), jums prireiks 250 000 £, kad nieko neprarastumėte. Dar po 23 metų jums prireiktų 625 000 £.

Kai kažkas kaupiasi sudėtiniu principu, pelnas ar nuostoliai laikui bėgant auga eksponentiškai.

Štai kodėl svarbiausias finansų principas – visada kaupti sudėtines palūkanas didesne norma nei infliacija. Nes jei neaugate, jūs mažėjate. Su žiniomis – lygiai taip pat.

Kaip ir svaro vertė, to, ką žinote šiandien, vertė laikui bėgant mažės. Ir kaip įprastas nuvertėjimas, tai vyks kasdien vos po truputį. Taip mažai, kad to beveik nepastebėsite. Kol vieną dieną pabusite ir nieko neturėsite. Jūsų žinios nebeturės tos pačios rinkos vertės. Tai neišvengiama. Prisiminkite, Pitagoro teorema kadaise buvo tai, ką leista žinoti tik elitui. O visi čia esantys ją išmoko septintoje klasėje.

Mes visi tampame protingesni – amžinai. Kaip minėjau, tai ir yra visa universiteto paskirtis. Jei pasiseks, kada nors tolimoje ateityje tai, ką studijavote čia, Kembridže, gali tapti septintokų mokymo programa.

Jei taip nutinka, tai gerai. Tai reiškia pažangą. Tačiau tai taip pat reiškia, kad norėdami pasiekti savo ekonominių tikslų niekada negalite nustoti mokytis. Turite mokytis su palūkanų norma, didesne už žinių infliacijos tempą.

Kitaip tariant, tai, ką žinote, turite padvigubinti per trumpesnį laiką nei jūsų pačių žinių pusėjimo trukmė. Tam reikia laiko. Tačiau kai žvelgiate į pasaulį per sudėtinio augimo prizmę, į jį turite žvelgti su ilgalaike ateities perspektyva.

Štai kodėl geriausia gudrybė, kaip auginti turtą sudėtinėmis palūkanomis, – pradėti jaunam, o antras geriausias būdas – mirti senam. Warren Buffet pradėjo investuoti būdamas 11 metų, tačiau 99 % jo turto susikaupė jam sulaukus 65-erių.

Tai rodo ir paskutinį žinių ir pinigų panašumą. Jas reikia išleisti.

Kai turite kapitalo, jį panaudojate darbui atlikti. Kai turite žinių, ypač išskirtinių, turėtumėte jas panaudoti darbe. Padarykite su jomis ką nors. Tai ir yra skirtumas tarp išradimo ir inovacijos. Išradimas klausia: „Ar sukūrėte ką nors?“ Inovacija klausia: „Ar tai ką nors pakeitė?“

Ir jei norite ką nors pakeisti, turite veikti remdamiesi žiniomis. Tik veiksmai sukelia naujų klausimų, tyrinėjimų ir naujų žinių. Turite visada mokytis ir visada veikti.

Čia į sceną žengia dirbtinis intelektas, ir tai mane atveda prie trečiojo, paskutinio punkto.

DI paskirtis – spartinti žmonijos žinių augimą ir gerovę.

Apsvarstykite pirmuosius du dalykus, kuriuos šį vakarą pasakiau. Sakiau, kad žinios turi gyvybei būdingą pobūdį ir kad turėtume jas puoselėti ir plėtoti, nes apskritai iš to gauna naudos žmonės. Tada sakiau, kad žinios turi ekonominį pobūdį. Kad turėtume jas ugdyti, nes, apskritai kalbant, iš to gauna naudos visi žmonės.

Jei tikite šiais dviem dalykais, tuomet ir į DI turite žvelgti šiek tiek kitaip.

Užuot buvę apsėsti siekio sukurti AGI ar padaryti technologijas protingas vien dėl pačių technologijų, padarytumėte išvadą, kad geresnį, tikslesnį DI reikia kurti tam, kad jis tarnautų žmonėms.

Padarytumėte išvadą, kad aukščiausia ir svarbiausia DI paskirtis yra padaryti žmones protingesnius ir labiau klestinčius.

Jei tai labai primena universiteto paskirtį – ką gi, štai mes čia.

Vėl pagalvokite apie tarpusavio recenzavimą. Jis buvo išrastas 1831 m. Šiais metais Perplexity pristatė labai paprastą produktą, pavadintą Model Council, paremtą idėja, kurią iškėlė vienas iš OpenAI tyrėjų steigėjų. Užduodate tą patį klausimą trims DI modeliams. Kiekvienas jų atlieka tyrimą ir atsako, o tada „pirmininko“ modelis įvertina, kur jie nesutaria ir kur sutaria, ir apmąstęs pateikia galutinį atsakymą.

Model Council nepakeičia tarpusavio recenzavimo. Jo paskirtis – priartinti akademinio tyrinėjimo dvasią prie daugiau žmonių. Universiteto etosą galime išplėsti už šių sienų ribų – po visą pasaulį.

Galėtume padėti daugiau žmonių iš tiesų būti teisiems, o ne tik jaustis ar atrodyti teisiems. Moksliškai siekti tiesos ir žinių. Visatos raida krypsta į tai, kad kiekvienas turėtų daugiau prieigos prie daugiau žinių. Žmonėms gera turėti žinių. Ir būtent žmonės iš to gauna naudos.

Baigsiu trumpa istorija apie savo įmonę.

Kai pradėjome, buvome tik trys DI tyrėjai, turintys daugiau klausimų nei vizijos. Tada, priėmę ketvirtą žmogų, nusprendėme, kad atėjo laikas pasirūpinti sveikatos draudimu. Sveikatos draudimas Amerikoje sudėtingas net amerikiečiams. Aš ne iš Amerikos, todėl man tai buvo dar painiau.

Google paieškos rezultatai nepadėjo. O įprastai tokiu atveju įkūrėjas paskambina kam nors, kas tai jau yra daręs. Pavyzdžiui, investuotojui ar kitam įkūrėjui. Bet buvo vėlus vakaras. Norėjau tai sutvarkyti, todėl žinių turėjau ieškoti pats.

Bėda ta, kad atlikdami tyrimą patys turite naršyti Google paieškoje po SEO optimizuotas draudimo svetaines, kurios visos teikia blogus patarimus ir varžosi, kuri atrodys patikimiausia.

Būtent tada sukūriau pirmąją Perplexity versiją.

Ji atliko tyrimą už mane. Ir aš privertiau ją pateikti atsakymų šaltinius. Kad galėčiau patikrinti ir toliau klausti. Tada sutvarkiau mūsų sveikatos draudimą. Problema buvo išspręsta. Prie kitos problemos. Ir kitos, ir dar kitos. Ir štai mes čia šiandien.

Šios istorijos moralas – jums nebereikia „pažinoti reikiamo žmogaus“. Galite tiesiog išmokti ir padaryti. Jau sakiau, kad DI pažadas yra tas, jog galite pasiekti bet kokias žinias. Šios istorijos moralas – bet kuris žmogus gali pasiekti bet kokias žinias.

Tai didžiausias DI pažadas. Dabar kiekvienas gali būti smalsus. Kiekvienas gali sukurti bet ką. Kiekvienas dabar gali įžengti į žinių šventyklą. Tai naudinga visiems.

Ir tai gera žinia jums. Tai reiškia, kad svarbiausia, ką galite daryti visą likusį gyvenimą, – būti smalsiems. Sėkmingiausi iš jūsų bus tie, kurie turės daugiausia klausimų. Ir geriausių klausimų.

Taigi mano patarimas jums – būkite kuo smalsesni. Nesitenkinkite socialinių tinklų naršymu telefone. Nesitenkinkite DI agentu, kuris tik užsako staliuką vakarienei, – atlikite su juo tikrą darbą. Ir niekada netikėkite pokalbių robotu, kuris sako, kad jūs jau esate teisūs.

Tikėkite tyrinėjimo dvasia. Tikėkite tuo, ką galite išmokti su DI. Tikėkite tuo, ką sukursite, kai tai padarysite. Ir dėl mūsų visų – padarykite tai gerai.

Ačiū.