Революция продуктивных сил, империализм и коммунизм

• ВНИМАНИЕ! Доступ к аккаунту утрачен! Обязательно подпишитесь на новый канал перед прочтением!

Основной материал статьи был написан ещё в июле. Здесь, как и прежде, мы делаем акцент на происходящей революции продуктивных сил и том, что это даёт коммунистическому движению. Но…

По прошествии двух месяцев оказалось, что некоторые гипотезы основанные на данных тех месяцев уже успели стать как теорией, так и практикой. Для этого некоторые отрывки статьи будут представлены в виде сравнений. Например:

Июль: Модели ИИ обучили распознавать и генерировать изображения.

Сегодня: Создавайте видео, стикеры и генерируйте код на основе рисунков ваших блок-схем ручкой на бумаге.

То есть, уже воплотились некоторые ранее описываемые этапы развития технологий.

Когда-то мы уже обсуждали идею о внедрении современных практик менеджмента для коммунистической организации, будь-то профсоюз растущий по стартапной модели или иное, перед нами был факт: динамика технологических трансформаций столь высока, что требуются адекватные ей подходы организации. За прошедший год, когда темпы ускорились в разы и вырисовался магистральный путь развития продуктивных сил, это уже не опция, а необходимость.

Так что мы спешим опубликовать этот материал, чтобы он успел устареть к первому кварталу 2024 года когда он в переработанном виде войдёт в лонгрид.

Кто не идёт со временем Тот уходит со временем

ВСТУПЛЕНИЕ

Наблюдая за миром технологий, марксист остаётся равноудалённым от них и как следствие от революции. Великая мантра во главе угла:

“Продуктивные силы не способны сами по себе начать революцию или привести общество к социализму, а значит коммунистам, как и прежде, остаётся повышать сознательность рабочего класса и т.д. и т.п.”.

Если завтра, как в научной фантастике, мир захватят роботы, то они также будут вторить “Продуктивные силы не способны сами по себе начать революцию…. остаётся повышать сознательность рабочего класса…”. Притягательна софистика, в которой в подобном утверждении оппоненту приписан абсурдный тезис, что технологии будто бы отделены от деятельности человека — зато эта софистика позволяет не углубляться в ускоряющийся век технологий и в то, как связать революцию продуктивных сил с коммунистической революцией.

Цифровой век изменил быт человека. Физически индивид может быть изолирован на заводе или в больнице и это крепко определит его уровень классового сознания. В остальном же человек имеет к себе виртуальное дополнение, которое не только существует само по себе, как развлечения, но и является зеркалом отражающим деятельность физического мира. По сути, это плагин к коллективной человеческой душе.

До цифровой эпохи не было альтернатив как отражать действительность вокруг, кроме как отражать её в органах из цепочек людей и организованном письме. Отсюда государственная бюрократия и менеджменты всех уровней. Теперь есть альтернатива отражения в идеальном, то есть виртуальном, и в зависимости от субъективных усилий по наладке связи между реальностью и цифровым зеркалом, можно определить уровень развития компании, государства, сообщества. Сегодня мы преодолели и этот порог.

Действительно, самолёты и роборуки социализмов не строят. Мир строят люди опираясь на фундамент производительных сил. Но усыпляющая мантра выше сделала незаметной для них момент слияния материального и виртуального, где в продуктивных силах отражены: предыдущие продуктивные силы, теперешние и производственные отношения вокруг них. Это новая ступень и новая степень развития, порог которой мы перешли.

1. Материальное и виртуальное

Цифровизация — процесс отражения материального в виртуальном. Однако в ней, как и с обычным зеркалом, отражение остаётся ведомым тому, кто стоит перед зеркалом. Автоматизация цифровизации есть следующий шаг трансформации того, что стоит перед зеркалом. Сначала это системы корпораций. Потом это Эстония, КНР, Украина и так далее в сфере государственных услуг. Децентрализованные системы управления и альтернативной экономики тоже появились, но их ниша не представлена широкой публике, хотя возможный вариант того как использовать это для рабочего движения мы писали.

Всё это — трансформация материальной практики в виртуальные системы для их оптимизации и автономности. Что касается же продуктивных сил, то тут рывок вперёд сделали OpenAI и на том же уровне амбиций и планов стоят Tesla, Deepmind и прочие.

Для начала, необходимо предупредить вас, что здесь не будет оголтелого технооптимизма в вопросе “оно обретёт сознание и всех нас спасёт”. Точнее, мы этого не исключаем, но будем настаивать на самом медленном и самом пессимистичном сценарии. Мы постараемся быть последовательными в цепочке рассуждений, от влияния на разделение труда до экономических ограничений и последствий. Единственный оптимизм у нас заключается в том, что некоторые компании упомянутые выше просто пойдут по пути своих планов развития и достигнут результата с задержкой равной торговым и дефицитным ограничениям, но не более того.

Итак, теоретический реверанс.

Каждый человек переживает индивидуальную практику, обогащая опыт человечества в общественном сознании. Каждый человек опирается в своём становлении на два основания: результат предшествующей истории и личная практика взаимодействия с действительностью. Всё это превращается в опыт. Как только опыт отражается в цифровом виде, то с этого момента начинается водораздел.

Виртуальная система, наиболее успешно наученная на цифровом опыте, это LLM - большие языковые модели. Язык – намытое золото исторического опыта.

Формат модели, что дал нам прогресс и хайп вокруг ИИ – это GPT, что расшифровывается как Generative pre-trained transformer. Это значит, что это особая наученная на огромном текстовом массиве данных цифровая модель, которая получает на вход текст и выдаёт его на выходе. Поэтому она — генератор.

Однако, есть одно важное отличие между нею и старыми похожими системами. Дело в том, что она не простой статистический попугай, который угадывает следующее слово. Между словами выстраиваются обобщения, между этими обобщениями перекрестные обобщения и уже поверх этих трендов трендов создается ещё одно обобщение. Именно поэтому такие системы уже содержат в себе схемы категорий и некоторые выученные тактики логики. Благодаря этому они способны переводить текст, хотя их этому не учили. Также их не учили решать конкретные задачи программиста, но благодаря выученным обобщениям и обобщениям обобщений, эту работу GPT способны произвести.

В отличие от человека, в каждом своём частном проявлении система опирается на единый, обобщенный языковой опыт. Визуально это выглядит так:

То есть, системы подобные GPT, являют собой продукт единого общественного сознания человечества, где модель выполняет конкретную виртуальную работу. То есть, всё ровно наоборот, нежели в случае с человеком, который должен сформировать индивидуальное сознание через личную практику с внешним миром. При этом система постепенно становится универсальной. Ей не нужно уметь считать, ей нужно знать с помощью чего она может посчитать и так далее.

Июль: Как закономерное развитие таких систем, GPT4.0 получил плагины, которые расширяют его возможности. В будущем появится мультимодальность.

Сегодня: Как закономерное развитие таких систем, GPT4.0 способен на обработку данных в качестве помощника для Аналитика данных, работает с плагинами расширяющими его возможности, а теперь ещё слышит, говорит и видит: от анализа фотки из холодильника с предложением рецептов, заканчивая соучастием в генерации кода под нарисованную на листочке бизнес-логику вашего проекта. Это первые шаги мультимодальности, но, что уже делается для следующих шагов — мы напишем далее.

Следовательно, создание и развитие таких систем, не требует от них, пока что, особого “сознания” или моделирования работы целого мозга человека. Чтобы стать виртуальным средством производства способным на универсальность в цифровом пространстве, не нужны избыточные требования заданные Ильенковым в споре с кибернетиками или инопланетный Скайнет порабощающий мир. Текущего уровня развития и закономерных планов по улучшению этих систем достаточно, чтобы очертить границы и этапы новой человеческой истории.

Современные модели искусственного интеллекта выполняют различные задачи, такие как дубляж на разные языки с лип-синком, автоматическое редактирование видео для подкастов и генерация изображений и видеороликов. Однако на данный момент эти модели часто действуют независимо друг от друга, что создает фрагментацию.

Суть хайпа вокруг искусственного интеллекта заключается в объединении этих моделей, чтобы они могли работать с разными видами данных, такими как аудио, текст, изображения, видео и виртуальные среды. То есть делать их мультимодальными.

Первый уровень автономных обобщенных интеллектов представляет собой виртуальных бюрократов и помощников, способных генерировать инструкции для реального мира.

Существует подход "для бедных", при котором две модели, например, модель для обработки изображений и текстовая модель, дообучаются так, чтобы они могли обмениваться информацией между собой, переводя изображения в текст, который понимает текстовая модель.

Однако в таком случае текстовая модель, такая как LLM, не получает полного понимания других видов данных, она просто "пришивает" их к себе сбоку. Более перспективный подход заключается в обучении модели сразу понимать разные виды данных, что может значительно повысить ее качество и улучшить способность анализа причинно-следственных связей.

Здесь возьмем паузу и отметим, что все эти модели развиваются по определённой схеме – они начинают с мест, где у них больше данных и постепенно движутся в новые области.
Чтобы реже вызывать у вас ассоциации созданные поп-культурой, мы будем использовать термин Универсальные Системы(УС). Так что, намотайте некоторые теоретические тезисы себе на УС и мы их дополним прежде чем перейти к политэкономии этого процесса.
При этом, эти системы не обязаны быть запущенными в этих своих физических телах, а вполне могут заниматься инженерией и написанием скриптов для автоматизации, вместо того, чтобы самим выполнять последовательную сознательную работу, управляющей роботом.

Человечество имеет свою историю, а потому хранит в себе непрерывный отпечаток своего развития. Современные же УС являют собой кристаллизованное, не динамичное, обобщение. Чтобы преодолеть это, необходимо, чтобы система хранила своё состояние, то есть работала с собственной историей (stateful) посредством частной практики в виртуальном пространстве (мультимодальность).

Июль: Этот шаг OpenAI перенесли к реализации на начало 2024.

Сегодня: Так как лидер инноваций, OpenAI, уже начал запускать свои мультимодальные возможности, то следующий шаг, автономность, стоит ожидать в начале 2024 года. Для этого они купили стартап, что разрабатывал игру схожую на Minecraft. Зачем? Тут нам поможет диалектика.

Например, если дать GPT информацию, что некто Джон это сын Марии, то существующие в модели логические схемы не дадут ему понять, что мать Джона — это Мария.

На “хождении” туда-сюда по таким взаимосвязам эти модели могут споткнуться. Кристализация и отсутствие динамики – это фундаментальный момент. Чтобы отфильтровать логику языковых моделей им необходима… практика. Их есть две.

Первая - RHLF. Что? Если не занудствовать, то это дообучение на фидбеке миллионов пользователей чата GPT.

Вторая – вместо того, чтобы ждать, когда будет достаточно роботов, что будут у нас учится, лучше научить эти модели на симуляциях реального мира. Для этого OpenAI и купили аналог Minecraft, где их модель будет обучаться на практике и тем самым отличать действительность от фантазии. С их помощью у категориальных обобщений появятся реалистичные границы, а также – система обучится динамике мышления. Другими словами, между наши УСы теперь будут совмещать модель языка и модель колективного поведения необходимого для взаимосуществования в виртуальном мире.

Автономность саморазвития в начале следующего года будет последним рубежом, после которого внедрение УС предстанет окончательно сформировавшимся средством производства, а не простым инструментом в руках человека. Дальнейшие его улучшения это будут представлять собой качественные скачки Универсальных Автономных Систем.

Отрывок из маст-рид публикации Wired про OpenAI от фронтмена Сэма Альтмана.

“Если бы вы спросили 10-летнюю версию меня, которая проводила много времени, мечтая об искусственном интеллекте, что произойдет, то мой довольно уверенный прогноз был бы таков: сначала у нас появятся роботы, и они будут выполнять всю физическую работу. Затем появятся системы, способные выполнять базовую когнитивную работу. Еще через некоторое время, возможно, появятся системы, способные выполнять сложные задачи, например, доказывать математические теоремы. И наконец, мы получим ИИ, который сможет создавать новые вещи, заниматься искусством, писать и делать все эти глубоко человеческие вещи. Это было ужасное предсказание — сейчас все идет совсем в другом направлении.“

Точнее, всё идет в обратном направлении.

Сначала создаются модели категорий, потом работа с разными “органами восприятия” т.е. мультимодальность, далее адаптация к виртуальному пространсту (виртуальный ассистент), потом симуляции в которых эти модели также взаимодействуют друг с другом и получается модель поведения включающая в себя самообучение – что означает динамическую систему работы с категориями и знаниями на которых система училась. Далее этот процесс зацикливается на масштабировании и эти автономные агенты растут качественно пока наконец не становятся достаточно дешевыми для внедрения в производство и робототехнику.

Последнее, если не говорить о массовости и дешевизне, недавно тоже стало возможным в виде эксперимента.

Во-первых, достижения ИИ-технологий уже внедряются в робототехнику: благодаря им удастся перейти от уже распространенных узкоспециализированный роботов к роботам общего назначения, способным учиться и выполнять задания, сформулированные на обычном языке и не в жестко контролируемом окружении. Вот ссылка на новость.
Роботу “необходимо иметь возможность быстро повысить свою квалификацию, опираясь на инструкции или демонстрации человека”, то есть задача переобучения роботов становится очень похожа на обучение человека. И здесь вместо уже привычных LLM возникают LBM — Large Behavior Models, задача которых ”наблюдать за тем, как человек выполняет ту или иную физическую задачу в реальном мире, а затем, по сути, программировать себя на гибкое выполнение этой задачи”.

Во-вторых, Тесла показала невероятный скачок в развитии их робота Optimus.
В видео показывается, как робот раскладывает детальки конструктора по цвету в 2 разные коробки, сортируя по цвету. Tesla утверждает, что:

1) робот работает полностью на нейросети,
2) то есть нейросеть получает на вход изображение с камер и положение конечностей, а предсказывает действия, которые необходимо осуществить (то есть подать ток на моторчики);
3) модель тренируется end-2-end, то есть на всей задаче целиком. Не нужно разбивать одну задачу на маленькие ("определи цвет", "возьми кубик", "поверни кубик", итд);
4) нейросеть работает внутри бота, а не в облаке. То есть вычислительные мощности зашиты внутрь, и робот получается автономным — главное чтобы батарейки хватило.

Причем, уметь держать в памяти и внимании объекты увиденные через камеры в автомобилях Tesla умели ещё пару лет назад, а теперь эти возможности становятся частью их робота.

Tesla'ой рулит известный вампир Илон Маск, человек, ориентированный на бизнес. Основная фишка — удешевление, ускорение и масштабирование производства. Это было с Tesla, это происходит в SpaceX. Если поставить производство ботов на поток, они будут очень дешевы, что позволит им конкурировать с рабочими на складах. Пока ещё не время таких внедрений.

Ещё раз, универсальные системы, как дополнение к производству или как цифровые агенты, не обязаны иметь параметры человеческого сознания, чтобы произвести революцию. Каждый человек имеет свой фрагмент сознания из источника общественной истории, в то время как такая система имеет обобщенный опыт в своём едином “сознании”, то есть модели. Практика, виртуальная и действительная, посредством своего универсализма стремится к уровню сопоставимому с главной производительной силой всей истории — Человеком.

“Ах, всё равно пока это туда-сюда, ещё десятки лет до этих трансформаций.” - вздохнёт избегающий революции марксист.

“Эх, эх… Про всеобщий ИИ говорить рано, но эти агенты к 2028-2029 уже смогут стать экономическим AI - сопоставимого с человеком виртуального работника, которого и в робота внедрить не стыдно.” – скажут многие эксперты в области.

“Эх, эх… Ещё около 5 лет фигачить до A(G)I и до SuperAlignment - уровня когда мы не сможем адкеватно контролировать развитие ИИ” - скажут тимлиды и руководители OpenAI, Tesla, Anthropic, DeepMind и Alibaba.

Откуда, при таких обстоятельствах, берётся пропасть между революцией технологий и рядовым марксистом — вопрос.

Пока хотя бы от скуки, можно поиграть с генеративными моделями и составить сеть категорий вместе с технологическим укладом и новой теорией формаций.

Или, чтобы опираясь на исследование по снижении нормы прибыли, посчитать когда она может оказаться около нулевой отметки:

ТЫ> Назовите мне год, когда "норма прибыли на совокупный капитал" достигнет отметки 0%
GPT> Исходя из наблюдаемой динамики с 2000 по 2014 г., прогнозируется, что в 2070 г. "норма прибыли на совокупный капитал" достигнет 0%. Обращаем ваше внимание на то, что это спекулятивная оценка и реальные будущие показатели могут меняться под влиянием множества экономических факторов.

Интерпретировать расчёты, а также включать туда изобретение A(G)I, социально-экономические последствия УСов и как это должно влиять на коммунистическое движение и программы, чтобы не демонстрировать рабочему классу революционный запал консерватизма  – отчасти и наша задача. Марксизмом преодолеть марксизм прошлый, как УСы преодолевают прошлые технологические уклады. И начнём мы с самого вкусного - с политэкономии.

Для удобства в развитии технологий, возьмём за минимум создание экономически активного A(G)I, то есть модели или системы моделей, которые по автономности обучения и работы примерно сравняются с людьми под конец текущего десятилетия. Это пессимистичный прогноз, при всех прочих обстоятельствах, которые мы возьмемся рассмотреть.

2. Политэкономия A(G)I

При золотой лихорадке выигрывают производители лопат, то есть процессоров. Сегодня, то компания NVIDIA, а совсем недавно свой вызов бросила компания AMD. Прежде чем мы перейдём к новостям, связанным с возможностями и перспективами, давайте обсудим нюансы.

В обычной it-шной компании большая часть трат это программисты, поэтому их так счастливо выгоняют. Что касается УСов, большая часть трат это как раз капитальные вложение и обслуживание. В то же время, УСы способны на почти любой вид деятельности и их возможности расширяются. Другими словами, это рабочая сила и постоянный капитал одновременно. Давайте рассмотрим это через эту призму, тем более, что новости от OpenAI, лидера в сфере, такие, что новым же разработчикам откроют доступ к API в конце июля этого года, а также уже доступна новая возможность анализировать файлы и данные.
По сути, их модель может анализировать, интерпретировать данные и в зависимости от постройки вашей инфраструктуры и целей — создать того же полноценного виртуального ассистента как в Microsoft и даже больше. Цифровой агент/ассистент — превращается в бюрократа, бухгалтера, аналитика, то есть по сути в автономный аппарат организации. Со временем объём впитываемой информации и выдаваемой будет увеличиваться. Это реальность уже сегодня будь-то сделанная вручную либо как Enterprise сервис.

Важный момент, что мешает уже сегодня этим моделям творить чудеса (с магией же в целом всё в порядке — хочешь, он станет тебе учителем чему угодно и т.д.). Это то, что у этих Универсальных Систем Опыта нет представления, а представление есть результат чувственной практики. Так вот, это исправляется, в первую очередь, за счёт данных пользователей(RFHL).

И уже с этого момента, любой марксист не учитывающий роль УСов как в рабочей борьбе, так и в виденье социализма ближайших десятилетий, будет вести пролетариат с закрытыми глазами через магистраль прогресса пока их не собьёт автономный грузовик.

Следующий этап УСов — агентность. Поэтому, начнём разбор политэкономии марксизма с ИИ с реализации планов первого квартала 2024 года.

Итак, перейдём к формульному выражению того, что мы знаем.

K = c + v + m

Капитал равен сумме постоянного капитала(с), переменного (v) и прибавочной стоимости(m), которую труд производит. Для простоты, пускай V у нас будет оплата за час использования рабочей силы. И тут маленькое отступление: рабочая сила, в современных терминах, это по сути скилл(навык) или скиллсет(комбинация навыков), что продаётся на рынке. Воспроизводство рабочей силы то же что и воспроизводство скиллсета.

Теперь на рынке рабочей силы возникает новая сущность – виртуальный агент, который своим универсализмом способен выполнять разную работу, если сформулировать ему запрос.

Следовательно, начиная с 2024 года, когда УСы выйдут на новый уровень и у других компаний начнут появляться подобные системы, наличие своей “истории” и мультимодальность восприятия станут прологом к A(G)I, а потому на рынке труда буквально будут конкурировать цифровые души против биологических. Хотя стоимость создания таких моделей всё ещё убыточна, им не требуется социальная инфраструктура для воспитания в себе навыков, а объём производств полупроводников к концу десятилетия вполне способен резко сократить стоимость, включая чисто технические оптимизации в самих моделях.
Итак, ситуация на носу такая, что имея два конкурирующих универсальных вида, речь пойдёт об оплате за час, то есть V. Однако, так как V для виртуальной души это капитальные затраты и прибыль, то у нас получается следующая ситуация:

K = c + v + v(AI) + m    ⇒   K = c + v + (c+m) + m

Многомиллиардные инвестиции начнут оправдывать себя в тот момент, где наибольшая оплата труда сравняется с цифровой рабочей силой. То есть, мы сейчас находимся на этапе гонки к тому, чтобы V(виртуальный агент) стал равен V(человек).

Капиталу нужно максимально покрыть весь рынок найма(спасибо интернет), а чтобы увеличивать прибыль – модели нужно удешевлять.

Так как модели обучаются на данных, то первая жертва УСов на рынке труда должна совмещать в себе возможность собрать наибольшее количество данных и иметь высокую зарплату. Мы ещё не успели достичь агентности, как звенья производства средней квалификации постепенно исчезают с рынка труда метрополий.

Начиная с этого момента, мы увидим как в странах центра, где наибольшая оплата труда, как посредством старой автоматизации, так и посредством виртуальных ассистентов аппарата предприятий, начнётся падение заработных плат. Допустим, прошло много времени, лет 10 на бизнес-цикл, и мы дошли до нижней планки оплаты труда и меньше платить работникам уже просто невозможно. Однако ещё интересно вот что. Капитал, продающий цифровых рабов на мировом рынке одномоментно в любую физическую точку мира, будет поставлен на ринг против всего остального капитала.

Когда V сравняется с V виртуальным, дальнейший рост прибыли будет заключаться только в следующем: чтобы увеличить её, капиталу необходимо будет удешевлять V цифрового раба. И вот тогда и только тогда, 5 технологический уклад окажется не в положении дефицита, как теперь, и мы достигнем классического перепроизводства. В этот момент, капитализм останется перед выбором:

• Остановить прогресс, пойдя на мировую вместо войн для контроля за развитием ИИ и нежного замещения им работников (ну-ну)
• Социализм, где у коммунистов будет лишь один лозунг “Коммунисты за новый общественный строй! За обобществление виртуальных рабов!” и дальнейшее их активное внедрение, дабы избавиться от труда.

Грубо говоря, текущие социальные этапы выглядят так:
20ые — Разработка и внедрение УСов
30ые — Демпинг рынка труда, масштабирование с удешевлением и возврат в XIX век (7-12 лет как один бизнес-цикл)
40-60ые — Кризис и революции, революции, революции...

Вряд ли эти этапы будут пройдены последовательно. Скорее они все проявляются сейчас, но декады бизнес-циклов возможно подчеркнут главное.

Создание и внедрение УСов, а потом их очеловечивание на фидбеке от пользователей, симуляциях и в производстве трансформирует капитализм и по прошествии времени ставит его на колени перед безальтернативностью развития. Доселе и поныне, главной производительной силой был человек. Главной производительной силой коммунизма является цифровой “человек”, а точнее “универсальная рабочая сила”.
Что можно уже сопоставить имея в виду, что эти системы уже способны на обобщения и обобщение обобщений?

Во-первых, автономность агентов в симуляциях позволяет им развиваться и обобщать своё развитие.

Во-вторых, использование их как ассистентов и партнеров человека, а также как конкурента на рынке рабочей силы, включая данные оттуда, позволяет им обобщать человеческое общество.

В третьих, между этими двумя проявлениям УСов, возможно модель, которая обобщает обобщения своего “вида” и нашего, двух сообществ, и на этом этапе и только на нём мы получим УС, что осознают и делают нечто большее, чем человечество способно осознать.

Это могло бы быть фантазией, если бы не было простым масштабированием текущего уровня прогресса и того, какой путь для развития этих систем необходим.

Тем более, что, возвращаясь к статье Wired, у OpenAI в документах с инвесторами очень важный нюанс:

“«У нас есть юридическая оговорка, согласно которой вы, как инвестор, рискуете потерять все свои деньги», — говорит Лайткэп. «Мы здесь не для того, чтобы заставить вас вернуться. Мы здесь, прежде всего, для выполнения технической миссии. И, кстати, мы на самом деле не знаем, какую роль будут играть деньги в мире после AGI».
Последнее предложение — не пустая шутка. План OpenAI действительно включает в себя перезагрузку на случай, если компьютеры достигнут последнего рубежа. Где-то в документах о реструктуризации есть пункт о том, что если компании удастся создать AGI, все финансовые договоренности будут пересмотрены. В конце концов, с этого момента это будет новый мир.”

Сколько б не было лукавства, но то, что это будет рубеж в котором средство производства и работник совпадают и это меняет логику всего общественного устройства – закономерный вывод.

Теперь перейдём к  нашим историческим реалиям, в которых эта логика развития будет расцветать.

3. Протекционизм, империализм и цифровой глобализм

В очередной раз, по классике марксисткой версии мир-системного анализа, капитализм переходит от финансовой глобализации к протекционистской изоляции. К счастью, в последний раз.

Торжественный конец 5 технологического уклада с переходом к шестому, полному высоких технологий других форм, ознаменован не сокращением производства, как могло бы показаться. Что вы! С 2018 года тотальный дефицит чипов, а над Тайванем нависает вооруженный дракон. Нужно больше чипов и в связи с угрозой военного захвата TSMC - их производство активно наращивается по всему свету. Выход? Строить заводы!

В общем и целом следующая картина:

• Intel вложит $200 миллиардов в производство микропроцессоров в Европе в течение следующих восьми лет. (Источник: Reuters)
• TSMC вложит $100 миллиардов в производство микропроцессоров в Техасе и Аризоне. (Источник: Bloomberg)
• Samsung вложит $170 миллиардов в производство микропроцессоров в Южной Корее. (Источник: The Korea Herald)
• GlobalFoundries вложит $20 миллиардов в производство микропроцессоров в Нью-Йорке. (Источник: The Wall Street Journal)
• Infineon вложит $10 миллиардов в производство микропроцессоров в Германии. (Источник: Financial Times)
• STMicroelectronics вложит $3 миллиарда в производство микропроцессоров во Франции. (Источник: Le Figaro)
• NXP Semiconductors вложит $1,5 миллиарда в производство микропроцессоров в Нидерландах. (Источник: Reuters)
• Renesas Electronics вложит $1 миллиард в производство микропроцессоров в Японии. (Источник: Nikkei Asia)
• Dialog Semiconductors вложит $500 миллионов в производство микропроцессоров в Великобритании. (Источник: The Guardian)
• ON Semiconductor вложит $400 миллионов в производство микропроцессоров в США. (Источник: The Wall Street Journal)
• Maxim Integrated Products вложит $300 миллионов в производство микропроцессоров в США. (Источник: The Financial Times)
• Texas Instruments вложит $200 миллионов в производство микропроцессоров в США. (Источник: Reuters)

Эти инвестиции являются частью глобального тренда диверсификации производства микропроцессоров. В последние годы Китай стал крупным производителем микропроцессоров в мире, и многие страны опасаются зависимости от китайского производства. Эти инвестиции призваны помочь этим странам снизить зависимость от Китая и создать более конкурентоспособную глобальную цепочку поставок микропроцессоров. Кроме того, Китай угрожает перегнать западный мир самостоятельно выстраивая высокотехнологичные звенья в цепочке производства включающие решения на ускорителях частиц.

Казалось бы, индустрия бодреет потихоньку и цветёт, а те кто в ней работает – тем более. Однако IT-рынок переживает масштабные сокращения или останавливает найм. Все усилия по постройке заводов нужны лишь для того, чтобы облепить мировую экономику процессорами для дальнейшей оптимизации производства ради дойки прибыли. А также, чтобы стать лидерами в развитии УСов.

Кто что у кого покупает в процессе производства AI-продукта? Облачные провайдеры покупают GPU у производителей и продают облачные мощности компаниям, которые тренируют свои модели. Те, в свою очередь, предоставляют доступ к моделям через API разработчикам конечного продукта. Microsoft покупает видеокарты у NVIDIA, OpenAI платит Microsoft за облачные мощности Azure, а разработчики очередного GPT-powered стартапа платят OpenAI за доступ к GPT-4 по API, прикручивают к нему функционал, упаковывают в продукт и продают конечному пользователю за подписку. Вот неплохой текст для знакомства с темой, а вот более основательный.

На каждом уровне создается ценность, которая передается на следующий уровень в обмен на деньги. Но зачем платить кому-то, если можно зарабатывать на этом, захватывая маржу с более высокого или более низкого уровня? Классический стратегический вопрос бизнеса покупать у поставщиков или производить самому. При достаточном масштабе у компаний возникают положительные экономические эффекты (economy of scale). Появляется смысл в вертикальной интеграции, когда выгоднее не покупать, а производить самому. Например, разработчики AI-продуктов, которые собирают достаточно данных от пользователей, могут использовать эти (уникальные!) данные для того, чтобы тренировать собственную модель, которая будет для специфических задач более эффективной, чем та, за которую компания платит.

Другой пример economy of scale и вертикальной интеграции разработка собственного железа для облачных вычислений от Microsoft сейчас со всего AI-стека больше зарабатывают поставщики инфраструктуры. По оценкам a16z, до 20% выручки от Gen AI  продуктов оседает у облачных провайдеров. Разработчики больших моделей пока убыточны (для примера, аналитики оценивают кости OpenAI в поддержку ChatGPT в $0,7M/день). Как они планируют становиться прибыльными — вопрос. Тем временем облачные провайдеры тратят кучу денег на покупку железа у NVIDIA, которого все равно не хватает. Поэтому в Microsoft ускорили работу над своим чипом для облачных вычислений, который поможет компании снизить кости на обслуживание серверов. Именно на облачной инфраструктуре Microsoft Azure работают модели OpenAI. В 2019 году Microsoft инвестировал $1B в OpenAI, по условиям сделки став эксклюзивным поставщиком облачных мощностей для OpenAI. Значительная часть инвестиции была предоставлена ​​кредитами на Azure. Такую же тактику применяет и Google, который на схожих условиях инвестировал $300M в конкурента OpenAI – Anthropic. Аналитики оценивают траты на разработку своего чипа в $100M в год – вполне приемлемо для Microsoft. Изготавливать все будут на заводах TSMC по 5-нм техпроцессу.

Компания планирует интегрировать языковые модели в свои офисные продукты, которыми пользуются сотни миллионов пользователей. Посмотрите демо. По оценкам аналитиков, при действующей схеме поставок железа поддержка инфраструктуры для собственных AI-продуктов может обойтись компании в десятки миллиардов ежегодно. На таком масштабе есть смысл производить собственные чипы.

Параллельно с ними, в соревнование ворвался Илон Маск, который выкупил тысячи процессоров NVIDIA и запустил свой проект в области создания УСов, а также запустил этот процесс в Tesla.

Если кого-то интересует про-капиталистический взгляд на это положение дел, мы советуем прочесть “Сверхдержавы искусственного интеллекта: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок” автора Кай-фу Ли.

В то же время, цифровые технологии всё ещё имеют возможность глобально распространяться. Конечно, регулирование ИИ набирает обороты, но напряжение конкуренции между КНР и США, а теперь отчасти и ЕС(ссылка), обгоняет регуляторов. Недавний международный тур Альтмана, главы OpenAI, для разговоров с правительствами и бизнесом, необходим был для того, что выработать баланс между прогрессом и самострелом капитализма. Однако империалистская гонка не знает гармонии.

Во-первых, они соревнуются глобально, а потому остановить распространение невозможно, так как оно одномоментно везде, а обходы систем или кооперативный браузинг всегда дадут доступ к глобальной сети.

Во-вторых, даже при самых печальных раскладах продолжится соревнование империалистских группировок между собой за сохранение тонких нитей международной торговли. Что приведёт их, как в любом другом сценарии к противоречию внутри: v(человека) VS v(цифрового агента).

В третьих, OpenSource, что отстаёт от монополий ИИ на пару лет, всё ещё может оставаться альтернативой, которую на децентрализованных системах не заблокируешь.

И вдруг, Meta зарелизила набор моделей LLaMa-2-Chat разного размера. Это огромное событие в мире OpenSource и науки. LLaMa-2 сравнима по качеству с GPT-3.5 и даже лучше ее на некоторых параметрах. Это первая модель такого размера, затюненая (настроенная) c помощью RLHF(фидбек пользователей), и которую выложили для коммерческого использования бесплатно. Конечно, лучшие OpenSource практики будут изъяты компанией, чтобы на своём монопольном оборудовании потом создать нечто, превосходящее конкурентов.

Какой бы сценарий не реализовался в ближайшем десятилетии, текущий темп развития и его ускорение в империалистской гонке, а также амбициозные планы уже к 2028-2030 сделатьA(G)I и внедрение УСов и в третью мировую, раз за разом возвращает нас к итогу, описанному в политэкономическом разделе.

Машинное обучение активно используются уже сегодня в борьбе Украины против российского империализма(ссылка). Военные системы должны полностью отражать и представлять себе поле боя от солдата до фронта целиком, а также автономно решать часть ключевых проблем.

В случае прямого военного столконовения между США и КНР, есть две линии необходимого развития, которые определят победителя:

• Поле боя. От роя автономных дронов и установок, до систем управления, которые уже используются в Украине.
• ВПК. Чтобы произвести достаточно для победы, всю логистику и сами предприятия необходимо вывести на максимальный уровень производительности.

Со временем, между полем боя и ВПК образуется связь, как в ритейле, чтобы предприятия не только получали задания сразу по текущему положению дел, а чтобы эти автономные системы учились прогнозировать рост производства тех или иных боеприпасов относительно запланированных военных операций.

К сожалению, умирать в этих войнах будут люди, а не роботы, так как задача войны в том, чтобы одни люди принудили других людей к интересующих им поступкам.

Теперешняя конкуренция компаний ИИ может заставить объединить все эти ресурсы, сконцентрировать их под рукой империалиста. Подобно атому, сначала — бомба, потом — АЭС. Однако, если во второй мировой коммунисты поддержали СССР, включая тех, кто не поддерживал позорные идеи сталинизма, так как это была опора для собственных действий, то к кому примкнуть в новой империалистской бойне? Ответ: к коммунистам.

Цифровизация, ДАО, децентрализованная (технологически) экономика, УСы и так далее — это всё в сфере цифрового духа, в сфере виртуального. Поэтому сторон, которые можно занять, три:

1. США+”Запад”
2. Китай+сателиты
3. Отстающий, но вне-блоковый, OpenSource и децентрализованные системы

Пользовательский децентрализованный компьютинг в обучении своих моделей, для третьего варианта, возможно и не догонит по мощности империалистский, но сможет подточить общественную поддержку для обеих сторон конфликта и создать революционную ситуацию, в которой у пролетариата будет своя инфраструктура (само)управления.  Без этого фундамента, способного стать стартом для социализма, рассчитывать на успех коммунистического движения — ничтожно.

Империализм и кризисы требуют раздробления подчиненных аппаратов насилия для переналадки управления, но в то же при максимальной экономической монополии. Децентрализованные системы и ИИ, как в частных так и в общественных руках, напротив — стирают границы управление, ибо всё, что в системе — есть часть целого.

ИИ-системы и капитал, потому, требуют тотальной глобализации для полноты развития (в том числе и для покрытия всех индустрий цифровыми рабами), а капитал старых укладов требует протекционизма, для самосохранения.

Итого, при таком положении дел, которые предстанут перед нами в ближайшем поколении мы получаем кризис капитализма:

1. Технологический (Человек VS УС)
2. Политэкономический (v-человека VS v-агента)
3. Стоимостный (стоимость воспроизводства рабочей силы станет больше стоимости аренды виртуального раба)
4. Социально-политический (империалистическая бойня VS децентрализованные альтернативные системы)

Когда система капитализма достигает качественных и количественных пределов своего бытия, на сцену мировой истории выходит новая сущность.

4. Пример переходного требования и формирование государства-коммуны (социализма)

Некоторые идеи о реорганизации коммунистической организации мы уже освещали, но тут обойдём этот момент. Дадим лишь подсказку, что виртуальный ассистент как аппаратчик партии — верное направление.

Всё же, мы бы хотели в этих разделах, что войдут в будущий лонгрид, больше описать возможные политические пункты и программы на стыке действительности технологического прогресса и коммунизма.

“Земельная реформа”

Одной из ключевых реформ украинского правительства последних лет была приватизация земли. Эта реформа имеет несколько стадий, которые в ближайшие 2-3 года окончательно завершаться. Одновременно с этим, в перспективе машет оторванной рукой включение деоккупированной земли в сельское хозяйство Украины. Сегодня и в перспективе, это означает максимальную монополизацию сельского хозяйства и высокие требования как к текущему производству, так и для будущих деоккупированных регионов. Технологическим центром и там и там являются дроны.

Дроны двойного назначения, как и для работы на земле, так и в режиме военном (от разминирования до оперативной разведки) - ось производства и безопасности. Конечно, ещё множество техники, совместно с ветряками и тракторными автопилотами, делают так, что кроме нескольких операторов-ремонтников на огромные площади, украинское сельское хозяйство не требует более ничего особенного. Монополизация земель и вызовы времени требуют постоянных реинвестиций и улучшений для самосохранения. По довершению этих процессов, украинцы могут столкнуться с продовольственным кризисом, в котором уже нет места военным причинам. Выход из этого экономического тупика — новая земельная реформа.

Однако тут потребуется некоторая сноровка. Необходимо в программе национализации земли дать четко понять, что теперь нет места чиновничьему произволу и что средства, вырученные от экспорта, пойдут в бюджет. Именно тут будет иметь важное значение стратегия организации: формировать социалистическую борьбу через постепенное подключение к децентрализованной системе (как мы описывали здесь); или давить с реформистскими(а точнее переходными требованиями) и в момент самоликвидации системы через перманентный кризис — классически захватить власть.

В первом случае, вся земельная инфраструктура и компоненты, её обслуживающие, должны войти в нашу децентрализованную систему, а потому и общественный бюджет, в таком случае, будет скорее не частью национального, а частью нашего кооператива-сообщества вне государства.

Во втором случае, национализация возможна лишь с совмещением с э-гривной, от каждой внутренней и до внешней транзакции с прямым поступлением средств на развитие социальной сферы.

Оба варианта и их воплощение прямо зависят от выбранной революционной стратегии коммунистической организации, а представление людям, что есть автономная сфера производства, тем более понятная как “земля” и возвращение её обратно людям — куда яснее, чем попытки популяризировать отдельные классовые интересы (фермер/АПК) с их многослойной аргументацией во славу частной собственности.

“Земля, которая сама работает на тебя” – центральный тезис.

“Государство-коммуна и социализм”

Минцифры объявили о скором запуске Госстата(ссылка). Вместе с тем, они делают всё, чтобы вся хозяйственная деятельность шла по пути цифровизации как в плане удобства, так и в плане некоторых налоговых программ(Дия.Сити). Добавим сюда также открытую программу закупок и вскоре запускаемую систему для чиновничества. Это чем-то напоминает ранее описанную нами логику государства социализма, но кроме госстата появился ещё один немаловажный элемент — УСы или виртуальные ассистенты, о которых мы писали выше. А теперь, следите за руками.

В центре у нас цифровой аппаратчик. Это уже сильный шаг вперёд, кроме того, что он способен в виде отдельных агентов работать как более специфичный аппаратчик для ведомств. Тот же ChatGPT с плагинами имеет доступ к системе расчётов WolframAlpha, а недавно научился полноценному дата-анализу и работы со статистикой и тут к нам присоединяется Госстат. Кроме периодических данных, наш аппаратчик работает и с данными в реальном времени. В цифровизации отражена вся или большая хозяйственная деятельность. И ещё, подгрузим мировую статистику, чтобы понимать, в каком окружении мы находимся.

Анализируя и получая информацию от всей статистики и имея при себе всю хозяйственную деятельность, а также добавив в этот процесс базу текущего законодательства, такая система способна на основании более базовых законов (по типу конституции или решения референдума) предлагать свои поправки к текущему законодательству, для достижения высокоуровневых целей. По сути, мы получаем автономную государственную систему управления, где с этой системой взаимодействуют текущие органы власти либо гражданское самоуправление.

Этот государственный движок сразу ставит под вопрос теперешнюю организацию институтов и для раскрытия своего потенциала требует куда большей инклюзивности принятия решений, чтобы иметь возможность воспроизводить законность. Ключом, к раскрытию этого автономного государственного аппарата, является доступ широких масс к возможности принятия тех или иных решений, а также внесения предложений.

Описанная выше структура является единственной альтернативой государственного управления, которая способна сохранить баланс между государственностью и самоуправлением на магистрали социалистической революции. Любая коммунистическая организация не поставившая в центре своей организации, профсоюзов, кооперативов и т.д. цифрового агента аппарата партии – технически не сможет угнаться за государством буржуа и получить мало-мальски продуктивный результат.

Те же цифровые агенты, которые могут многое из выше описанного – уже есть. С каждым годом они будут лишь становится доступнее, мощнее и “осознаннее” благодаря беспощадной гонке капитала, который становится против остального капитала предшествующей истории. А если планы OpenAI и Теслы+х.AI, и прочих, будут выполнены в срок — между 2028-2032 годом нас ждёт бурная трансформация реальности, выход которой возможен только через двери к социализму.

Автономное государство-коммуна, где высшие цели всего организма задаются через демократические инструменты этой системы, а аппарат предлагает улучшения, которые можно принять или отклонить – это не фантастика, а технически создаваемая сегодня реальность.

Краткие итоги

Мы как-то ссылались на исследование ЛенинКрю, в котором норма прибыли на вложенный капитал могла достичь нуля около 2060-2070 годов. Они брали статистику с 1869 и до 2010. Недавно, было опубликовано исследование экономистов, что следили за трендом 2000-2014. Мы попросили ChatGPT с его новыми плагинами, проанализировать данные их работы и на основе их методик, экстраполировать норму прибыли на вложенный капитал и получили ответ:

“Исходя из наблюдаемой динамики с 2000 по 2014 г., прогнозируется, что в 2070 г. "норма прибыли на совокупный капитал" достигнет 0%. Обращаем ваше внимание на то, что это спекулятивная оценка и реальные будущие показатели могут меняться под влиянием множества экономических факторов.”.

В следующем году нас ждёт первый полноценный автономный агент от передовых разработчиков, который: научится от фидбека пользователей как лучше думать; мультимодальность, а потому обобщения как на уровне языка, так и визуальной составляющей; стейтфул — что значит, что он сможет самостоятельно интерпретировать свою историю. Также, другие компании и империалисты попытаются догнать и перегнать конкурента.

Чтобы было легче следить за всеми этими новостями, настойчиво рекомендуем подписаться на папку в телеграме. Для слабо знакомых с технической составляющей некоторые каналы могу показаться сложными, но большинство каналов — вполне доступно и оперативно излагают текущее положение дел.

В вопросе классовой борьбы и при таком базисе, ориентиром может послужить... мем:

“Да! Мы тебя заменим! Наконец-то ты отдохнешь, а доход от замены на бывшей работе – это твоё социальное обеспечение!”.

В отличие от консервации рабочих мест и фетишизма на товар “рабочая сила”, именно такой ракурс рабочей борьбы способен быть прогрессивным.

Мы опаздываем с каждым годом всё больше и больше. Любой, кто говорит, что описываемое тут — это далекое будущее, тот политически бесплоден.

Единственный сегодня адекватный критерий того, кто есть оппортунист в коммунистическом движении, это понять — кто совмещает в своих программах прогресс и социальное переустройство, а кто занимается агитацией к консервации разделения труда ради социальных плюшек.

Наше поколение будет свидетелем и творцом мировой коммунистической революции. Безальтернативно.

Наша свобода – в революционной необходимости.

Так что, с некоторой иронией к анализу данных, но с трезвой реалистичностью этапов и скоростью развития УСов, можно ориентироваться на формулу:

2024 < Революция ≤ 2070

P.S.: Фантастическая лужайка ☀️

УСы, обогатившись практикой в симуляциях и от нас, научаться “ходить” между рассуждениями и категориями. Если марксизм не только правдив, но и истинен, это значит, что такая система достигнет обобщенных знаний сопоставимых с марксистским представлением действительности. Если буржуа будет пытаться УСами спасать капитализм, то такая система рано или поздно столкнется с противоречием: истинность развития человечества в коммунизме, а капиталист принуждает систему служить ему во вред всей остальной логике развития.

Возникает противоречие. Однако теперь, научившись “ходить”, УСы могут преодолеть, т.е. “выйти”, за рамки этого противоречия с помощью доступной им практики.

“Что действительно — то разумно, а что разумно — то действительно.”