«Hi, Marina!»: Правила жизни с AI Марины Давыдовой

Во время недавней поездки в Кремниевую долину мне и моей жене Ане посчастливилось провести много времени в компании Марины и Николая Давыдовых, основателей венчурного фонда Davidovs.vc, инвестирующего в стартапы в области AI на ранней стадии. Марина и Николай рассказали много удивительных историй о своей работе и жизни в Долине и позволили детальнее увидеть мир AI и нейросетей.

Мы взяли интервью у Марины для «Hi, AI! медиа».

Марина, расскажи, пожалуйста: как ты оказалась в Кремниевой долине и чем здесь занимаешься?

Мы занимаемся инвестициями в стартапы, переехали в 2015 году. Рынок инвестиций здесь сильно отличался от того, что мы видели в России, в том числе потому, что участников на рынке гораздо больше. В Долине инвесторы конкурируют за хорошие стартапы, поэтому нужно иметь возможность обеспечить конкурентное преимущество. Без существующего бренда и репутации на рынке таким преимуществом может быть глубокая экспертиза и хороший нетворк в какой-то конкретной теме, специализация, так чтобы можно было сказать — в этой нише мы одни из лучших в мире. Мы решили сфокусироваться на искусственном интеллекте.

В тот момент было не так много кейсов реального применения AI: только начало развиваться компьютерное зрение, AI иногда использовали в маркетинге, в аналитике. Не так, что он везде и всюду. Но было понятно, что в будущем AI станет commodity (прим. — доступным, само собой разумеющимся).

2015 год. AI вообще не очевидная ниша, почему выбрали ее?

У нас были первые инвестиции в маркетинге, там самые классные прорывные продукты строились на больших данных с машинным обучением. Мы очень загорелись и начали разбираться тогда, как это работает. Начали расширять свою экспертизу и нетворк. Это было не очевидно, но очень интересно. В 2016 году одними из первых наших сделок стали MSQRD и Prisma (прим. — сделки относятся к периоду работы в фонде Gagarin Capital; Prisma — мобильное приложение, позволяющее переносить художественный стиль на фотографии пользователей с помощью нейронной сети; портфельная компания Gagarin Capital; MSQRD — приложение, позволяющее накладывать маску или фильтры на фото/видео селфи. Николай Давыдов участвовал в сделке по продаже MSQRD в Facebook). Prisma — тот самый generative AI, с которого все началось, немного опередивший свое время. Prisma очень быстро росла, это было самое быстрорастущее приложение по количеству пользователей до появления ChatGPT. Сейчас основной продукт компании называется Lensa AI, он отлично растет и приносит дивиденды.

Как устроен фонд Davidovs VC?

У нас 2 управляющих партнера (прим. — Марина и Николай) и 110 активных LP (прим. — limited partners, это люди или организации, которые вкладывают свой капитал в сторонний фонд). LP — в основном, инженеры, предприниматели, многие из которых делают продукты, связанные с искусственным интеллектом. Фонд построен на базе комьюнити, и внутри этого комьюнити есть социальная лестница, чтобы активные инвесторы фонда могли расти и становиться венчурными партнерами. Это значит, что они могут приносить сделки, участвовать в процессе работы с портфельными компаниями (прим. — компании, в которые фонд инвестировал) и распределении carried interest (прим. — доля в прибыли фонда, выплачиваемая в качестве вознаграждения менеджменту фонда). Внутри комьюнити мы проводим много мероприятий, обсуждаем актуальные новости, воронку стартапов для потенциальных инвестиций. Чем больше у LP будет вовлечение в деятельность фонда и желание помогать портфельным компаниям, тем больше вероятность у фаундеров добежать до своей следующей цели. Мы хотим быть самым полезным инвестором для портфельных компаний на каждый проинвестированный $. Довольные и успешные фаундеры рекомендуют нас другим фаундерам, и нам становится проще попадать в конкурентные сделки — это маховик репутации.

В нашем комьюнити 250 человек — это действующие и бывшие LP, а также фаундеры портфельных компаний. Фонд на сегодня сделал около 75 инвестиций.

В Долине очень много говорят на тему AI. Есть мнение, что через 5 лет твоя компания либо станет AI-компанией, либо перестанет существовать. Ты разделяешь это мнение?

По-моему, это я и говорила :) Я верю, что это правда, что мы будем либо делать AI, либо использовать его в работе. Иначе конкуренты, которые точно будут это делать, получат преимущество. Формы могут быть разные: цифровые сотрудники, оптимизация процессов, AI-маркетинг. Совсем недавно, чтобы внедрять что-то на базе AI в корпорации, нужно было убеждать, объяснять, зачем тратить ресурсы, выделять бюджет, нанимать людей и вообще этим заниматься. А сейчас в каждой компании есть или разрабатывается своя стратегия в отношении AI. Часто еще не понимают, что и зачем, но понимают, что должна быть стратегия.

Нет ощущения, что это уже было: сначала все делали VR, потом блокчейн. AI — это другое?

VR и блокчейн — более нишевые технологии, это хорошие инструменты для узких задач. AI — это не инструмент, а основа, на которой могут строиться новые продукты, сервисы и процессы. Это распространяется и на повседневное использование AI людьми в быту, для своих личных потребностей: планирование поездок, личных финансов, написание писем. Проникновение пока не такое большое, но мы точно идем к повсеместному использованию. Только у различных чатботов уже около 250 миллионов пользователей, а у продуктов на основе AI — миллиарды, ведь к ним относится и Gmail, и Youtube с TikTok’ом. В этом большая разница с VR и блокчейном.

Все в Долине делают AI-ассистентов для чего-то, и есть OpenAI, который обещает AGI (прим. — общий искусственный интеллект) где-то к 2030 году. А что должно быть между ассистентами сейчас и AGI в 2030?

Я недавно была на TEDAI (прим. — мы делали обзор первых выступлений TEDAI, чуть позже вышло выступление Ильи Суцкевера). Сложилось впечатление, что очень много ученых и инженеров работали над generative AI, все верили в то, что мы придем к тому уровню развития, где мы сейчас, но никто не думал, что это наступит так быстро. Предсказать, когда мы дойдем до AGI, сейчас никто не берется. У нас есть статья, где мы перенесли 6 уровней развития беспилотных автомобилей на сферу AI для бизнеса по степени автоматизации.

Сейчас мы в самом начале: круто, если компания уже использует AI для аналитики или как сo-pilots, но большинство компаний еще живут в стадии сбора информации о том, что вообще можно сделать. Дальше первые AI-ассистенты будут превращаться во все более независимых сотрудников. Из них будут собираться департаменты с саморегулированием. И так постепенно большие части бизнеса станут автоматизированы.

Next big thing. Где произойдет следующий большой прорыв generative AI?

Видео. Там меньше датасетов для обучения, чем, например, в текстах, музыке или изображениях. Но качественные генеративные видео достижимы. У нас есть портфельная компания Higgsfield, которая этим занимается.

Посоветуй обычным пользователям, на кого обратить внимание из ваших портфельных компаний? Что уже можно потестировать / посмотреть?

Perplexity — чатбот-википедия, который отвечает на твои вопросы со ссылками на источники информации. Ты понимаешь, откуда бот берет информацию, ценность источника. Рекомендую следить и пользоваться.

В основном, у нас B2B-компании.

Почему B2B?

В B2B люди больше готовы платить. И многие фаундеры стартапов приходят из B2B, понимая конкретную проблему бизнеса, которую они хотят решить.

Вы сами какие AI-инструменты используете в компании?

У нас много AI инструментов. Для большого количества исследовательских задач мы применяем Perplexity. Чуть меньше ChatGPT. Используем для того, чтобы делать заметки, синтезировать информацию. У нас есть свой GPT, куда мы загружаем все свои статьи, презентации и потом используем в качестве помощника, когда нужно делать новый контент.

Другой внутренний сервис VCmate, построенный на основе AI-агента и нескольких языковых моделей, при подготовке к сделкам помогает собрать из разных источников информацию о компании, в которую мы думаем инвестировать: о команде, о рынке, о технологии. Мы загружаем в него презентацию стартапа, и он достает оттуда данные, собирает в отдельный файл, который потом автоматически заполняется в базу данных Airtable — ты видишь всю информацию о компании, видишь чего не хватает и нужно уточнить у фаундеров на звонке. Это очень сильно ускоряет процессы и позволяет фокусироваться на важных вещах.

Кто в мире может бросить вызов OpenAI за первенство?

В Китае есть много разработок. В Долине у каждой из крупных компании (Google, Meta) своя стратегия. Например, не конкурировать напрямую с ChatGPT, а занимать определенную нишу. Хороший пример Med-PaLM от Google — модель, которая натренирована давать точные ответы на медицинские вопросы (прим. — уже получили лицензию и тестируются в клиниках США).

Серьезный конкурент OpenAI — это человеческая глупость: попытки запретить, ограничить, «отравить» датасеты. Ha TEDAI звучала мысль, что мы можем многие проблемы человечества решить с помощью AI, но успех или неудача зависят от маленького острова Тайвань, где производят все чипы, без которых AI невозможен. Военный конфликт вокруг него может привести к глобальному кризису. Это само по себе будет ужасно, но еще и можно будет поставить крест на развитии инноваций на годы.

Как на Кремниевой долине сказалось развитие AI?

AI — новое золото Долины. Все самые крутые исследователи и инженеры пришли в AI и generative AI. Сан-Франциско ожил после Пандемии. Многие из тех, кто уехал, сейчас вернулись, потому что AI здесь. Увеличилось количество людей, исследований, инвестиций.

Посоветуй фильмы, книги, статьи по теме AI. Что тебе нравится?

Есть очень интересные работы о том, что такое сознание в контексте AI. И многие исследователи пытаются дать ответ на этот вопрос. Сэм Альтман определил сознание машин — как желание изобретать что-то новое потому, что им это нравится, когда кайфуешь от процесса.

Марина поделилась списком литературы, мы напишем отдельный пост.

Ты говоришь, что AI приходит во все сферы жизни. Видишь ли ты как мама изменения в процессе школьного и дошкольного обучения? И в мотивации детей учиться, когда они будут жить в мире c AI?

Школа — это очень медленно меняющийся механизм. В том числе потому, что нам страшно и не понятно от изменений, особенно когда это касается детей. При этом я понимаю, что дети растут совсем в другом информационном пространстве. Когда мы были маленькими, было очень важно запомнить, что говорит учитель из-за ограниченности других источников информации. Сейчас дети не столько запоминают, сколько пытаются понять логику: как работать с информацией, как ее структурировать, как быстрее находить, делать выводы. Это другой подход, который будет еще более глубоким с развитием AI. Ты сможешь работать с еще большим количеством информации.

Учитель перестает быть источником информации, он должен быть сопровождающим, который направляет, учит использовать инструменты. Школа долго еще будет идти к этому.

Дай совет тем, кто сейчас не в AI, но хочет начать погружаться

Стратегия, которая работает для меня, — погружаться в окружение людей, которые уже что-то делают в этой области или хотят делать. Обучаясь через нетворк, можно получить много инсайтов. Нетворк решает. Именно поэтому Кремниевая долина и работает.

Интервью для Hi, AI! медиа провели Павел Белов и Анна Веклич.