Запис відвідування китайської лабораторії штучного інтелекту західним ученим: скромність, відкритість, без обговорення філософії, лише прагнення навчити кращі моделі

Автор: Флориан Бранд

Переклад: Шень Чао TechFlow

Вступлення Шень Чао: Ця стаття присвячена тому, що організація SAIL (медіа-альянс, який об’єднує провідних AI-авторів із Substack, таких як Nathan Lambert, Sebastian Raschka, ChinaTalk тощо) організувала візит до китайських AI-лабораторій. Автор Флориан разом із групою відвідав місячний темний бік, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant, Modda, Zero One Wanshi, Yushu та інші понад десять компаній і написав цю статтю-враження.

Флориан Бранд — аспірант Трірського університету (Trier University) у Німеччині та Центру досліджень штучного інтелекту Німеччини (DFKI). Його дослідження зосереджені на застосуванні та оцінці великих мовних моделей.

Не можна сказати, що він дуже відомий, але у колі відкритого AI має певну видимість. Його погляд із першої особи на китайську AI-екосистему з-за кордону досить цікавий.

Основний текст:

За останні приблизно 10 днів мені пощастило разом із колегами з SAIL відвідати китайські AI-лабораторії. Як людина, яка вперше за шість місяців відвідала Китай і США, я виявив, що різниця між цими двома країнами захоплює, але ще більше мене вразила їхня схожість.

Найбільше мене вразило те, що всі дослідники AI, яких я зустрічав, були дуже скромними.

Вони високо цінували інші лабораторії та колег. DeepSeek згадували часто, можливо, тому що напередодні нашого візиту вони опублікували нову модель, і коли говорили про їхні роботи, то з справжнім захопленням.

Багато дослідників є близькими друзями, вони навчаються в одній університетській спільноті або мають спільне рідне місто. Вони відкрито обговорювали свою роботу, а результати досліджень через кілька місяців публікувалися у вигляді статей.

Це один із найбільших відмінностей із західним AI-середовищем. У США атмосфера часто більше нагадує гру з нульовою сумою. Лабораторії дуже обережні щодо своєї позиції. Дослідники думають про конкуренцію, деякі мають високу самооцінку. Лідери обмінюються образами та нападками у внутрішніх меморандумів. Цю різницю можна пояснити фактами: провідні лабораторії США закриті для публічного доступу, тоді як багато китайських — відкриті. Китайські лабораторії ставляться з обережністю до ByteDance і їхнього “Doubao” — найпопулярнішого чат-бота, який є закритим кодом і має значну перевагу.

Водночас загальна атмосфера дивовижно схожа з Сан-Франциско. Дослідники дуже активні онлайн, багато читають у Twitter і Xiaohongshu, який стає дедалі популярнішим. Вони використовують Claude Code або власний CLI для створення наступної моделі. Деякі слідкують за тренуваннями під час наших зустрічей, спостерігаючи за зростанням нагородної кривої. Вони думають про масштабування, скаржаться на недостатню обчислювальну потужність. Вони розчаровані станом поточних бенчмарків.

Їхня головна мета — тренувати кращі моделі. Це відрізняє їх від Сан-Франциско, де дослідники більше думають про політичний або філософський вплив AI. Вони не замислюються про масове безробіття, постійний нижчий клас або чи має їхня модель свідомість. Вони просто прагнуть створити видатну модель.

Коли вони чують, що ви використовуєте їхню модель, їхні очі світяться. Вони прагнуть виправити всі недоліки поточної моделі у наступних поколіннях. Вони працюють ночами, щоб випустити модель, і все одно приходять до офісу.

Більшість дослідників, яких я зустрічав, були молодими, багато з них — у віці близько 20 або 25 років. Деякі — бакалаври, але частіше — аспіранти, які одночасно працюють у галузі. Вони погоджуються, що зараз у промисловості цікавіше, ніж у науці, і я цілком з цим погоджуюся, оскільки сам займався цим. Лабораторії дуже цінують таких кадрів, активно наймають стажерів і аспірантів, що не характерно для західних лабораторій.

Оптимізм дослідників поширюється і на звичайних людей, які здаються більш оптимістичними щодо технологій, AI і роботів. У подорожі хтось розповідав історії про те, як їхні батьки і бабусі з дідусями використовують Doubao і DeepSeek для різних речей, включаючи обговорення математичних теорем. Це явно відрізняється від західної ситуації, де звичайні люди ставляться до AI з недовірою.

Загалом ця поїздка дала мені невелике уявлення про цю екосистему. Неможливо за кілька днів зрозуміти таку величезну цивілізацію. Як прихильник відкритої AI-екосистеми і відкритих досліджень, я дуже оптимістично налаштований щодо їхнього майбутнього і сподіваюся на багато міжнародної співпраці.

Хочу подякувати всім чудовим людям, яких я зустрів у місячному темному боці, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant, Modda, Zero One Wanshi, Yushu та інших місцях. Дякую за ваш час і теплий прийом. Також дякую організації SAIL за цю поїздку, всім авторам і журналістам, які брали участь. Я дуже ціную можливість за короткий час зустріти так багато талановитих і амбітних людей.