Информационная атомная бомба. Как выглядит и где обитает

За последние несколько лет наверное все, более или менее  значимые, проекты в области машинного разума(Искусственного Интеллекта*) так или иначе сравнивали свою деятельность с Манхэттенскими проектом. Видимо намекая потенциальным инвесторам и жадным до хайпа блогерам что, результат ожидается не менее ярким, а сам процесс и основные исполнители не менее значимы для судеб мира. Некоторые безответственные политики также не раз грозили миру этой самой атомной бомбой. Особенно в прошлом году. Видимо пытаясь придать своим словам дополнительный вес. Похоже мир в целом и особенно вся около ИИ* тусовка просто повернуты на этой теме.

Есть конечно еще и сами истеричные блогеры с прочими журналистами, у которых каждая вторая новость, поданная в их изложении - “это просто бомба”.  Только мне кажется они с этим слишком сильно перегибают.

С другой стороны, рассмотреть возможную конструкцию Информационной атомной бомбой которая будет способна по-настоящему взорвать интернет крайне интересно с научной точки рения.

Наша вводная получается такая: Нам необходимо определить саму возможность существования такой информации, появление которой в сети интернет вызовет последствия сопоставимые с применением ядерного оружия по своим последствиям для мировой физической экономики. Второй вопрос, логически вытекающий из первого, это как получить такую информацию и как грамотно ее использовать.

Вообще конструкция атомной бомбы очень проста в идее и очень сложна в инженерном исполнении. Возможно, атомная бомба — это единственное по-настоящему сложное инженерное устройство, в котором используется множество очень красивых идей и которое при этом надёжно работает. Труд многих сотен ученых и инженеров не пропал зря.

Вопреки странной пропаганде принципиальное устройство атомной бомбы в середине 1940x знали даже любознательные школьники. Примером тому служит советский школьник Олег Александрович Лаврентьев, автор идеи советской термоядерной бомбы, предложенной им в возрасте 19 лет во время прохождения срочной службы на Сахалине. Вот так был устроен страшный и ужасный СССР. В библиотеке дальнего Сахалинского гарнизона времен Великой отечественной войны были толковые книжки по квантовой физике и химии. Из которых он и подчерпнул необходимые знания для своей идеи использования дейтерита лития 6 в качестве топлива. Что определенно гениально, на фоне американского идиотизма со взрывом атомной бомбы внутри канистры с криогенным жидким гелием.  Всё таже ерунда что и сейчас. Много денег и мало ума. Дейтерит лития 6 это технологичный порошок в железном, а не маленький криогенный завод размером с дом в несколько этажей.     

В основе теоретической идеи атомной бомбы лежат работы советского химика и лауреата Нобелевской премии академика Николая Николаевича Семёнова о цепных реакциях. От них мы и будем отталкиваться в своих рассуждениях.  Выходит, нам для создания чисто Информационной атомной бомбы необходимы две вещи. Некоторый цепной, самоподдерживающийся процесс в сети склонный переходить к экспоненциальному росту (как рост числа нейтронов и гамма-квантов в цепной реакции деления атомов плутония (или урана) в атомной бомбе) и связанный с ним процесс энерговыделения.   Информация очень хорошо связывается с энергией через предел Ландауэра, который утверждает, что изменение значение бита данных всегда сопровождается выделением энергии. Соответственно если мы знаем среднее значение выделения тепловой энергии на передачу и обработку одного бита данных, то мы можем прикинуть примерный объём данных, который необходимо обработать в сети для выделения того же количества энергии что и при взрыве атомной бомбы. Естественно, нам нужно добиться этого за небольшой отрезок времени, чтоб это оказало заметный эффект.

Согласно идеям академика Н.Н. Семёнова на экспоненциальный рост способны цепные реакции. Как в той же   атомной бомбе. когда экспоненциальный рост числа одновременно делящихся ядер приводит к одновременному высвобождению огромной энергии.

Нам нужно что-то подобное. Например, два года назад американская компания OpenAI хваталось тем, что ее приложение набрало 1 миллион пользователей быстрее всех. Ныне китайское приложение DeepSeek похоже превзошло этот рекорд. Это обнадеживает, поскольку ИИ* приложение очень прожорливы до энергии. Каждый запрос пользователя на генерацию ответа требует на порядок больше энергии чем обычный запрос к поисковым системам.

Хотя сами дата-центры, в которых работают современные ИИ* приложения и потребляют уже десятки и сотни мегаватт электроэнергии, но для наших целей этого слишком мало. При взрыве атомной бомбы энергии выделятся на порядки больше. Соответственно для достижения необходимого энергопотока необходимо одновременное появление в сети тысячи таких приложений как DeepSeek и OpenAI. Что с одной стороны маловероятно, а с другой в сети просто не хватит пользователей для одновременной активности тысячи проектов с многомиллионной аудиторией способной отложить прочие свои дела. Другим узким местом являются дата-центры. Конечно, уже на подходе дата-центры гигаваттного класса, но даже выход одного такого дата центра на пик потребления энергии это скорее местная проблема, а экспонента, разгорающаяся в его недрах, быстро уткнется в этот предельный гигаватт. Случиться “пшик”, как в неверно сработавшей атомной бомбе. Когда тепловое расширение куска делящегося материала протекает быстрее, чем новые атомы вовлекаются в деление.

 Правда появление DeepSeek имело и другие последствия, кроме повышенного энергопотребления их дата-центра после наплыва пользователей. Произошёл ещё обвал рынков, с резким падением стоимости акций ряда технологических компаний, который оценивается от 600 миллиардов до одного триллиона. Вызвано это было в первую очередь появлением сообщений о более низких затратах на потребление энергии при расчете этой ИИ модели. Которое в конечном счете было обусловлен[A1] [A2] [A3] о частичным использованием технологии дистилляции моделей, которая позволяет новой модели частично заимствовать знания из уже существующих. Сильно экономя время на обучение и энергию. OpenAI и Microsoft тут все еще бьются в истерике, подозревая DeepSeek в дистилляции именно их модели.

Рынки истерического капитализма на самом деле паниковали зря. Никакого снижения спроса на ИИ ускорители и энергопотребление не наблюдается.  Все кто мог бросился повторять успех DeepSeek, а идея надистиллировать  сверхИИ в очередном стартапе стала кочевать по студенческим головам. Что для рассматриваемого нами вопроса предельно интересно. Поскольку именно на этапе обучения современный ИИ* потребляет больше всего энергии.

Конечно когда наши “эффективные” ИИ* “разработчики” вроде Яндекса и Сбера быстро импортозаместились, в своих и так не очень востребованных проектах, китайским DeepSeek, даже шильдиков не переклея,  они модель не пересчитывали. Просто залили с гитхабика как есть. Пипл и так хавает. Что отдаляет нас от цели.

С другой стороны это единственное узкое местов место в наших рассуждених.

Вообще мир уже сталкивался с экспоненциальным ростом энергопотребления информационными проектами. Это конечно криптовалюты. Большинство из них оказалось мертворожденными проектами и заметно энергии не потребляли, но те, что взлетели очень быстро распространились по миру выжигая в некоторых районах всю доступную энергию. Что не раз приводило к нарушению энергоснабжения. Например, в РФ майнинг криптовалют законодательно запрещен в 10 регионах. Там и без того перебои с энергией.

Распространение майнинга криптовалют по миру и экспоненциальный рост потребления электроэнергии майнинговыми фермами можно рассматривать как предтечу, исследуемых нами явлений. Что интересно работающих на том же самом оборудовании что и ИИ проекты.

В майнинге криптовалют изначально сидело три экспоненты: рост числа самих криптопроектов, рост числа пользователей и экспоненциальный рост  энергопотребления на расчёт каждого нового токена. Рост числа криптовалют очень быстро остановился и быстро откатился всего к нескольким основным. Значит и нам не стоит рассчитывать на экспоненциальный рост числа долговременных ИИ проектов.

Выходит, у нас остаются две экспоненты. Экспоненциальный рост числа пользователей, активно вовлеченных в работу ИИ* приложений и экспоненциальный рост числа одновременно пересчитываемых моделей ИИ* равномерно распределенных по всем дата-центрам мира.

Как нам показал DeepSeek добиться этого не очень сложно. Для этого нужен новый, более совершенный алгоритм ИИ* попавший в широкий доступ. С одной стороны это вызовет ажиотаж среди пользователей сети, которые уже приучены бегать по новым приложениям в поисках более совершенных возможностей, а с другой стороны это заставит все существующие ИИ* проекты заново пересчитывать свои модели на новом алгоритме. Ибо в этой игре кто первым встал того и тапки.

Отказаться от этого никто не сможет. На кон в игре уже поставлены триллионы и лишиться таких денег в одночасье никто не захочет. Большинство поставило больше, чем есть.   Это капитализм детка.

Итак, наш проект Информационной атомной бомбы готов.  Это понятный и воплотимый в код за короткое время алгоритм ИИ* требующий значительных вычислительных мощностей на обучение, но допускающий старт на небольших исходных ресурсах, который стал одновременно доступен для всех участников ИИ* гонки. При этом такой алгоритм должен как можно сильней отличаться от существующих. Чем дальше от господствующей архитектуры трансформеров, тем лучше.

Оценить это можно, например через сложность по Колмогорову. Чем сильнее различие между старым и новым алгоритмом ИИ*, тем жёстче будет фронт ударной волны.

Так похоже и придет технологическая сингулярность.  Она не будет бегать за нами с автоматом или генерировать дипфейки. Просто все доступное электричество вмиг исчезнет из розетки.  Это будет как приход майнинговых ферм в ваш район. Только в 1000 раз жёстче.   

*Искусственный интеллект термин кране неудачный, но к сожалению для большинства привычный

https://t.me/warofdawns/3

Источник: t.me

Комментарии: