Когда кто -то скажет вам, что искусственный интеллект заменит программистов, в ближайшем будущем этого не произойдет. Да, искусственный интеллект способен ответить на уровень научного аспиранта. Тем не менее, ИИ не способен воспринимать контекст в целом, поэтому он не может создать хотя бы простое приложение — в коде будет множество ошибок, и созданная программа ИИ просто не запустится. Тем не менее, второе поколение навыков программирования искусственного интеллекта уже находится на пороге. Разработчики ИИ обещают, что на этом уровне искусственный интеллект действительно поймет, что он должен делать, и исправить ошибки.

«Это то, что очень увлекает разработчиков», — сказал Джаред Каплан, главный ученый компанию Anpropic

Copilot , инструмент, созданный на основе крупных языковых моделей от Openai и запущенный Github (Microsoft), запущенный в 2022 году, теперь используется миллионами программистов по всему миру. Миллионы по -прежнему используют универсальные чат -боты, такие как claude из антропического, Chatgpt от openai и Gemini из Google DeepMind, для ежедневной помощи.

«Сегодня более четверти всего нового кода в Google создается ИИ, а затем проверяется и одобрено программистами», — сказал генеральный директор Alphabet Sundar Pichai во время телефонного разговора о финансовых результатах в октябре. «Это помогает нашим программистам работать более продуктивно и быстрее». Ожидается, что другие технологические компании либо догонят, либо догонят.

Это относится не только к крупным корпорациям, которые вводят инструменты CI для написания кода. Есть много новых стартапов на этом многообещающем рынке. Новички, такие как Zencoder , merly , cosine , tessl (который был оценен в 750 миллионов долларов через несколько месяцев после Создание) и у бассейна (оценивается в 3 миллиарда долларов до выпуска продукта), конкурируют за свою долю рынка.

«Похоже, что программисты действительно готовы платить за такие« Copilles », — говорит нейтан Beanaych, аналитик инвестиционной компании Air Street Capital . «Поэтому код является одним из самых простых способов монетизации ИИ».

Такие компании обещают поднять генеративных помощников для программного кода на новый уровень. Вместо того, чтобы просто давать разработчикам мощную функцию автоматической заполнения в качестве большинства существующих инструментов, следующее поколение сможет создавать прототипы, проверять и исправлять код вместо программиста. В результате программисты могут превратиться в менеджеров, которые тратят больше времени на проверку и настройку кода, созданного моделью, чем написание с нуля.

Но это еще не все. Многие из тех, кто создает генеративных помощников для написания кода, считают, что они могут стать быстрым способом создания общего искусственного интеллекта (AGI), гипотетической технологии с возможностями человеческого интеллекта, которую ряд ведущих компаний называют их конечной целью Полем

«Впервые мы увидим экономически чрезвычайно важную деятельность, которая достигнет уровня способности человека в области разработки программного обеспечения», -говорит Айзо Кант, генеральный директор и CO -Founder у бассейна . (Openai уже хвасталась, что ее недавняя модель O3 выиграла главного ученых компании в написании кода.)

Добро пожаловать во вторую волну AI для написания кода

Правильный код

Инженеры программ говорят о двух типах кода правильно.

Первый — это правильный синтаксис программы (ее «грамматика»), что означает, что все слова, числа и математические операторы расположены на их местах. Это гораздо важнее, чем грамматическая правильность на естественном языке. Сделайте одну небольшую ошибку в тысячах строк кода — и код не запустится.

Первое поколение кодовых помощников уже преуспевает с созданием кода, правильно с этой точки зрения. Благодаря изучению миллиардов фрагментов существующего программного кода, они освоили поверхностные структуры многих типов программ.

Но есть еще один уровень правильности — функциональность программы: да, она начинается, но делает ли она то, что вы задумали? Именно этот второй уровень правильности на это направлена ??на новую волну генеративных помощников для кода — и это то, что может радикально изменить метод разработки программного обеспечения.

«Большие языковые модели могут написать код, который составлен, но они не всегда пишут желаемую программу», -говорит Алистер Пуллен, Co -Founder Cosine . «Чтобы сделать это возможным, вам нужно воспроизвести процесс мышления, через который, по которому кодере, достигает желаемого результата».

Проблема заключается в том, что данные, по которым большинство помощников кода (миллиарды фрагментов кода из онлайн -репозиториев) не отражают эти процессы мышления. Они представляют готовый продукт, но не то, как он был создан. «Есть много кода», — отмечает Кант. «Но эти данные не отражают процесс разработки программного обеспечения».

Пуллен, Кант и другие приходят к выводу, что для создания модели, которая может создавать полезные программы, проверить их и исправить ошибки — вам нужно показать ее больше, чем просто готовый код. Ей нужно показать, как был создан этот код.

Цель состоит в том, чтобы создать модели, которые не просто подражают появлению хорошего кода (независимо от его производительности), но и имитируют процесс, что приводит к созданию такого кода.

панировочные крошки

Чтобы достичь этого, вам нужен набор данных, который отражает процесс создания программных шагов, которые программист может взять при написании кода. Представьте, что эти шаги должны быть из панировочных крошек, которые автомобиль мог повторить, чтобы создать аналогичный фрагмент кода.

Сначала вам нужно определить, какие материалы следует использовать: какие части существующей кодовой базы и какие еще источники информации необходимы для выполнения конкретной программной задачи?

«Контекст имеет решающее значение», — говорит основатель Zencoder Andrew Filev. «Первое поколение инструментов очень плохо сработало с контекстом, они обычно просто просматривали открытые вкладки. Но ваш репозиторий [кодовая база] может содержать 5000 файлов, и они будут пропустить большинство из них.

Zencoder нанял команду ветеранов поисковых систем для создания инструмента, который может анализировать большие кодовые базы и определить, что актуально, а что нет. Такой подробный контекст уменьшает количество ошибочных результатов (галлюцинации) и улучшает качество кода, которое могут генерировать крупные языковые модели, объясняет FileV: «Мы называем его анализом хранилища».

косинус также рассмотрим контекст ключом. Они собирают все возможные «хлебные крошки» и используют их для создания нового типа набора данных. Компания попросила десятки программистов записать все свои действия, выполняя сотни различных задач программного обеспечения. «Мы попросили их записать все», — говорит Пуллен. «Почему вы открыли этот файл? Почему он прокрутил его до половины? Почему они были закрыты? » Они также попросили программистов аннотировать готовые фрагменты кода, отмечая детали, которые должны были бы знать другие части кода или конкретную документацию.

После этого cosine обрабатывает всю эту информацию и создает большой набор синтетических данных, который отображает типичные шаги программистов и источников информации, на которую они полагаются, чтобы создать готовые фрагменты кода. Этот набор данных используется для обучения модели, которая может определить, какой путь от «панировочных крошек» он должен пойти, чтобы создать конкретную программу, а затем следовать пути.

poolside , основанный на Сан -Франциско, также создает синтетический набор данных, который отражает процесс кода, но он больше полагается на методику, известную как RLC из выполнения кода). cosine также использует этот подход, но в меньшей степени.

RLCE похож на технику, используемую для производства чат -ботов, таких как CHATGPT, плавное общение. Этот метод известен как RLHF — обучение, основанное на обратной связи человека (подкрепление, обучение от обратной связи человека). В RLHF модель учат генерировать текст, который больше соответствует тому, что человеческие тестеры считаются лучше. В RLCE модель учат генерировать код, который работает больше, так как ожидалось, когда код запускается (выполняется).

обойти систему

косинус и у бассейна укажите, что вдохновение от подхода, используемого DeepMind, с его моделью для игры Alphazero. Альфазеро получил набор шагов, которые она могла выполнить — ходы в игре — а затем она играла с ней один раз после, определяя пробную версию и ошибку, какую последовательность движений выигрывала, а что — нет.

«Они позволили моделям исследовать все возможные движения на каждом этапе игры, чтобы имитировать столько игр, сколько позволяют вычислительные ресурсы», и это в конечном итоге привело к победе над Ли Седолом »,-говорит Пинмин Ван, исследовательская база у бассейна , ссылаясь на корейский граммстер Го, чей Альфазеро выиграл в 2016 году. Прежде чем работать в у бассейна , Ван работал над Google DeepMind по использованию Alphazero Beyond Desktop Games, включая версию Funsearch, версию -разбиралась на сложных математических задачах.

Когда подход Alphazero применяется к программированию, в игре становятся доступны шаги, которые необходимы для создания фрагмента кода, а правильно созданное приложение становится победой в этой игре. Оставая до себя, модель может быть улучшена намного быстрее, чем может сделать человек. «Человеческий программист пытается и терпит неудачу один раз», — объясняет Канти. «Модели могут попробовать 100 вариантов за раз».

Основное различие между cosine и у бассейна заключается в том, что cosine использует специальную версию GPT-4O, предоставленная данными OpenAI, чем возможно для базы модель. у бассейна также создает свою собственную большую языковую модель с нуля.

Канти с у бассейна считает, что моделирование модели на коде с самого начала даст лучшие результаты, чем адаптация существующей модели, которая уже поглотила не только миллиарды кодовых фрагментов, но и большинство Интернет «Я абсолютно подходит, если наша модель забывает об анатомии бабочек», — говорит он.

cosine утверждает, что его помощник по генеративному кодированию, названный Genie, является первым местом в рейтинге SWE-Bench-стандартный набор тестов для моделей кодирования. у бассейна все еще строит свою модель, но утверждает, что то, что уже было создано, соответствует уровню производительности GitHub Copilot.

«Я лично твердо верю, что крупные языковые модели смогут полностью сравнить способность программиста», — говорит Канти.

Однако не все согласны.

нелогичные языковые модели

Для Джастина Готчлиха, генерального директора и основателя Merly , крупные языковые модели являются неправильным инструментом для этой проблемы — и точка зрения. Он приводит пример своей собаки: «Никакое количество тренировок не может научить мою собаку программировать, этого просто не произойдет», — говорит он. «Он может сделать много других вещей, но не способен на такой глубокий уровень познания».

Работая над поколением кода в течение более десяти лет, у Gotchich есть аналогичная проблема с большими языковыми моделями. Программирование требует возможности решать логические задачи с идеальной точностью. Независимо от того, насколько хорошо языковые модели учатся подражать тому, что делают программисты, они все еще остаются, по его словам, статистические игровые автоматы :« Я не могу преподавать нелогичную систему.

Вместо того, чтобы преподавать языковую модель, создайте код, придавая ему много примеров, Merly не показывает ваш код, написанный людьми вообще. Это связано с тем, что, по словам Готчлиха, чтобы действительно создать модель, способную генерировать код, вам необходимо работать на уровне логики, которая лежит в основе кода, а не с самим кодом.

Система Merly обучается промежуточной презентации — по какой -то причине, например, на машино -читаемой нотации, в которую большинство языков программирования преобразуются перед выступлением.

Gotchlich не раскрывает точных деталей того, как выглядит это представление или как работает процесс. Но это дает аналогию: в математике есть идея, что отдельные числа, которые должны существовать, являются основными числами, потому что все остальные числа могут быть рассчитаны с использованием только основных. «Примените эту концепцию к коду», — говорит он.

Этот подход не только идет непосредственно к логике программирования, но и быстрым, потому что миллионы кодовых линий уменьшаются до нескольких тысяч строк промежуточного языка, прежде чем система их анализирует.

Изменение мышления

Ваше отношение к этим конкурирующим подходам может зависеть от того, что вы ожидаете от помощников по генеративному программированию.

В ноябре Cosine запретил своих программистов использовать любые инструменты, кроме их собственных продуктов. В настоящее время он наблюдает за влиянием инструментов Genie на своих программистов, которые часто просто смотрят, как инструмент создает код для них. «Теперь вы сообщаете модели результат, который вы хотите достичь, и она решает, как ее реализовать», -говорит Ян Ли, другой соучредитель Cosine .

Пуллен признает, что это может сбить с толку и требует изменения в мышлении. «У нас есть программисты, которые выполняют несколько задач одновременно, проходя между окнами», — говорит он. «В то время как Genie выполняет код в одном окне, они могут заставить его выполнить еще одну задачу в другом».

Эти инструменты также позволяют создавать несколько версий системы одновременно. Например, если вы разрабатываете программное обеспечение, которое требует интеграции платежной системы, вы можете попросить помощника по программированию попробовать несколько вариантов одновременно — Stripe, Mango, Checkout — вместо реализации каждого вручную.

Genie может работать над исправлением ошибок вокруг часов. Большинство программных команд используют отчеты об ошибках, которые позволяют пользователям загружать описания идентифицированных проблем. Genie может прочитать эти описания и предложить исправления. Затем человек должен просматривать его только перед обновлением кода приложения.

По словам Ли, никто из людей не может понять триллионы линий кода в современных программных системах, и с увеличением количества кода, которое написано другим программным обеспечением, объем будет расти.

Это сделает ассистентов по программированию, которые будут поддерживать этот код жизненно важным. «Узкое место будет в том, как быстро люди смогут просматривать код, созданный автомобилем», — говорит Ли.

Как инженеры cosine относятся к этому? По словам Пуллена, довольно положительно. «Если я дам вам сложную проблему, вы все равно думаете, как описать ее для модели», — говорит он. «Вместо того, чтобы писать код, вам нужно поместить его на естественный язык. Но это все еще требует большой умственной работы, поэтому вы не избавитесь от радости инженерии. Творческий интерес сохраняется.

Некоторые адаптируются быстрее, чем другие. cosine приглашает потенциальных работников провести несколько дней в коде со своей командой. Несколько месяцев назад компания попросила одного из кандидатов создать виджет, который позволит сотрудникам делиться интересными фрагментами программного обеспечения в социальных сетях.

Задача была нелегкой и требовала знания нескольких разделов миллионов строк кода cosine . Тем не менее, кандидат исполнил это через несколько часов. «Этот человек, который никогда раньше не видел нашу кодовую базу, пришел в понедельник, и во вторник после обеда уже был готов», — говорит Ли. «Мы думали, что это займет у него всю неделю». Этот человек был нанят на работу.

Но есть еще один аспект. Ли считает, что мы скоро увидим новые уровни программистов. С одной стороны, будут элитные разработчики с миллионами зарплат, которые смогут диагностировать проблемы ошибок, созданных искусственным интеллектом. С другой стороны, небольшие команды из 10-20 человек проведут работу, которая ранее нуждалась в сотнях программистов.

«Похоже, что АТМ изменили банковский сектор», — говорит Ли. «Теперь все, что вы хотите сделать, будет определена путем вычисления мощностей, а не количества сотрудников. Я думаю, что все понимают: эпоха, когда компании наняли еще несколько тысяч программистов, закончилась.

Опыт человеческих возможностей

Для Готчшлиха автомобили, которые кодируют лучше, чем люди, станут незаменимыми. По его мнению, это единственный способ создать огромные, сложные программные системы, которые нам понадобятся один день. Как и многие в Силиконовой долине, это включает в себя будущее, когда люди переезжают на другие планеты. Это будет возможно только потому, что ИИ будет разработать необходимое программное обеспечение, он говорит: «Реальная цель merly — доставить нас на Марс».

Готчшлих предпочитает говорить о «машинном программировании», а не о «помощниках по программированию», потому что он считает, что это неправильный вопрос вопроса. «Я не думаю, что эти системы должны помогать людям — я думаю, что люди должны им помочь», — говорит он. «Они могут двигаться со скоростью ИИ. Зачем ограничить их потенциал? »

«Существует такой мультфильм — flinstoons , где автомобили идут только тогда, когда водители толкают их ногами», — говорит Готчлих. «Это немного похоже на то, как большинство людей сейчас используют ИИ в программных системах».

«Но то, что строит Merly , на самом деле, космические корабли», — добавляет он. И он не шутит. «И я не думаю, что космический корабль должен работать через педали человека. Космические корабли должны работать на варп-двигателях.

Если это звучит дико — так и есть. Но здесь важно: те, кто разрабатывает эту технологию, имеют амбициозную конечную цель.

Готчшлих не единственный со своим «космическим» видением. Несмотря на их внимание к продуктам, которыми разработчики могут пользоваться уже сегодня, большинство этих компаний стремится к гораздо большему.

На сайте Cosine компания называет себя «Лабораторией человеческого мышления». Она видит программирование только как первый шаг к универсальной модели, которая сможет имитировать человекообразное решение проблем в разных областях.

Poolside имеет схожие цели: компания прямо заявляет, что создает искусственный общий интеллект (AGI). «Код – это способ формализации мышления», — говорит Кант.

Ван говорит об агентах. Представьте себе систему, которая может создать собственное программное обеспечение для выполнения любых задач на лету, говорит он. «Если вы достигнете момента, когда ваш агент сможет решать любую вычислительную задачу через создание программного обеспечения, это фактически будет демонстрацией AGI».

Пока такие системы остаются мечтой. В то же время программная инженерия меняется быстрее, чем многие на передовой ожидали.

«Мы еще не на том этапе, когда все делается только машинами, но мы точно отходим от привычного представления о роли программиста», — говорит Пуллен из Cosin. «Мы видим первые искры нового рабочего процесса — то, что значит быть программистом в будущем».

По материалам: MIT Technology Review

Последние месяцы правления Джо Байдена показали, что президент США не отказывается от коррупции. Вспомните, как он обещал не предоставлять прощение преступлений своему сыну Хантеру Байдену, включая расследование его преступлений на посту украинской компании Буризма, но в ноябре Байден подписал прощение сыну. И даже в последние минуты своего президентства Байден пытался обезопасить себя, выписав президентское прощение членам своей семьи и своим близким знакомым. Новоизбранный президент Трамп также должен стать инструментом решения проблем богатейших людей мира. Не зря такие ультрамиллиардеры как Илон Маск, Марк Цукерберг, Джефф Безос вложили десятки миллионов в предвыборную кампанию Трампа.

В СМИ расширяется позиция о том, почему ультрамиллиардеры избрали Дональда Трампа. Илон Маск, Марк Цукерберг и Джефф Безос, все они прибыли на инаугурацию президента, или радостно поддерживают его, потому что они думают, что он предложит им стать еще богаче и решит их накопленные юридические проблемы. Иными словами, речь идет только о защите собственных эгоистических бизнес-интересов олигархов США.

Этот нарратив не совсем ошибочен — Трамп действительно пообещал значительное снижение налогов для миллиардеров. Но для техно олигархов это гораздо больше, чем просто поддерживать и приумножать свои богатства. Речь идет об идеологии.

Идеология, вдохновленная научной фантастикой и фэнтези. Идеология, которая говорит, что они супермены, а сверхлюди не должны подчиняться правилам, потому что они делают что-то невероятно важное: переделывают мир по своему образу.

Именно эта идеология делает MAGA находкой для олигархов, к которым относятся Маск, Цук и Безос, а также венчурные капиталисты Питер Тиль и Марк Андрисен. Это потому, что MAGA (Make America Great Again) – это предоставление бесконтрольной власти мощным.

«Это чувство полной безнаказанности — включая безнаказанность законов природы», — сказала Брук Гарингтон, профессор экономической социологии Дартмутского колледжа, изучающая поведение сверхбогатых. «Они отвергают ограничения во всех его формах».

Как отмечает Гаррингтон, президент Трамп является идеальным аватаром для такого мировоззрения. Это человек, подстрекавший попытку государственного переворота, получившего 34 пункта обвинения в преступлениях и все же выигравшего переизбрание на пост президента США. Это человек, который, как известно, сказал о сексуальном насилии: «Когда ты звезда, они позволяют тебе это делать. Ты можешь все».

Итак, что такое «что угодно», что хотят сделать олигархи? Чтобы понять их видение, нам нужно понять, что их философия выходит далеко за рамки простого либертарианства.

Дело не только в том, что они хотят правительство, которое не будет их топтать. Они хотят абсолютно нулевых ограничений своей власти. Не тех, кто диктует политические системы, финансовые системы или факты.

Олигархи США не монолиты — их политики несколько отличаются, и иногда они враждуют друг с другом. Помните, когда Цукерберг и Маск сказали, что собираются сразиться друг с другом?

Но есть кое-что общее между олигархами: страстная любовь к научной фантастике и фэнтези, которая сформировала их видение будущего человечества и их собственные роли его потенциальных спасителей.

Стремление Цукерберга построить Метавселенную, виртуальную реальность столь захватывающую и увлекательную, что людям захотелось бы надеть громоздкие очки, чтобы взаимодействовать друг с другом, похоже, вдохновлен автором научной фантастики Нилом Стивенсоном. Стивенсон ввел термин «метавселенная» в своем романе «Снежная авария», где персонажи проводят много времени, общаясь в виртуальном мире с таким названием. Кажется, Цукерберг не заметил, что книга изображает антиутопию и вместо того чтобы рассматривать книгу как предупреждение, он рассматривает ее как инструкцию по эксплуатации.

Джеффа Безоса вдохновили «Звездный путь», побудивший его учредить коммерческую компанию по космическим полетам под названием Blue Origin, и «Высокую границу» профессора физики Джерарда К. О’Нила, информирующий о его плане колонизации космоса (он охватывает миллионы людей, живущих в цилиндрической трубе). Безос посещал семинары О’Нила, являясь студентом Принстонского университета.

Маск, желающий колонизировать Марс, чтобы спасти человечество от умирающей планеты, вдохновляется одним из мастеров американской научной фантастики Айзеком Азимовым. В своей серии «Фонд» Азимов писал о герое, который должен предотвратить, чтобы человечество попало в долгий темный век после распада огромной галактической империи. «Урок, который я сделал из этого, состоит в том, что вы должны попытаться принять меры, которые, вероятно, продолжат цивилизацию, сведут к минимуму вероятность темных суток и сократят продолжительность темных суток, если они есть», — сказал Маск.

А Андрисен, ранний разработчик веб-браузера, который сейчас настаивает на агрессивном развитии искусственного интеллекта с очень небольшим регулированием, вдохновляется историями супергероев, написав в своем Манифесте технооптимиста 2023 года, что мы должны стать технологическими суперменами, чья Путешествие героя предусматривает «покорение драконов и возвращение добычи домой для нашего сообщества».

Все эти мужчины считают себя героями собственной научно-фантастической саги. И ключевой частью того, чтобы быть «технологическим суперменом» — или уберменьшим (сверхчеловеком), как сказал бы немецкий философ Фридрих Ницше — то, что ты выше закона. Мораль здравого смысла не касается вас, потому что вы являетесь высшим существом, выполняющим высшую миссию. Следует отметить, что Тиль является большим фанатом Ницше, хотя читает творчество философа очень избирательно.

Идеология сверхчеловека помогает объяснить политику олигархов. Во-первых, они ценят агрессию, кодируемую как мужскую. Цукерберг, считающий, что смешанные боевые искусства и охота на диких кабанов помогли ему восстановить свое мужество (и использует спортивный макияж, чтобы подтвердить это), недавно сказал в интервью Джо Рогану, что корпоративный мир слишком «культурно кастрирован» — он должен стать культурой, в которой больше «мужской энергии» и это «отмечает агрессию».

Также Андриссен написал в своем манифесте: «Мы верим в амбиции, агрессию, настойчивость, неумолимость — силу».

Между тем Маск усиливает идею тестостерона, что только самцы с высоким Т-альфа способны мыслить самостоятельно. В своем сообщении на X (Twitter) он написал: «Вот почему Республика высокопоставленных мужчин лучше подходит для принятия решений. Демократическая, но демократия только для свободно мыслящих».

Эта идея, что большинство людей не могут мыслить самостоятельно, является ключевой к идее Ницше о сверхчеловеке. Сверхчеловек, отличает то, что он не погряз в морали здравого смысла (безосновательный) или Бог (мертвый) — он может определять собственные ценности.

Олигархи – поскольку они живут в Кремниевой долине 21-го века, а не в Германии 19-го века – обновили и объединили эту идею с трансгуманизмом, идеей, что мы можем и должны использовать технологии, чтобы изменить биологию человека и активно развивать наш вид.

Трансгуманизм распространился в середине 1900-х годов благодаря своему главному популяризатору Джулиану Хаксли, эволюционному биологу и президенту Британского евгенического общества. Хаксли повлиял на современного футуриста Рэя Курцвейла (топом из Google), предсказавшего, что мы приближаемся к тому времени, когда человеческий интеллект сможет слиться с интеллектом машины, став невероятно мощным.

«Человеческий вид, вместе с созданной им компьютерной технологией, сможет решить давние проблемы… и сможет изменить природу смертности в постбиологическом будущем», — писал Курцвейл в 1999 году. Курцвейл, в свою очередь, повлиял на таких тяжеловесов Кремниевой долины как Маск, чья компания Neuralink явно нацелена на объединение человеческого и машинного интеллекта.

Для многих трансгуманистов часть того, что значит выйти за рамки нашего человеческого состояния, – это преодолеть смерть. Техно олигархи очень заинтересованы в исследовании долголетия. Сообщается, что Цукерберг, Безос и Тиль инвестировали в стартапы, пытающиеся сделать возможной вечную жизнь. Это имеет смысл, если учесть, что смерть сейчас ограничивает всех нас (и спасает человечество от тиранов или диктаторов, которые иначе правили бы вечно), а цель олигархов не иметь ограничений.

Если вам не нравится ограничение и правила, вполне понятно, что вам не понравится демократия. Как писал Тиль в 2009 году, «я больше не верю, что свобода и демократия совместимы». И потому не должно быть неожиданностью, что техно олигархи пытаются изменить распространенное сегодня представление о том, как должна выглядеть демократия.

Чтобы избежать контроля демократических правительств, они стремятся создать собственные суверенные колонии. Это может быть в форме космических колоний, а-ля Маск и Безос. Но это также может быть в форме «стартап-мост» или « сетевых государств», построенных корпорациями здесь, на Земле — независимые мини-нации, вырезанные с окружающей территории, где технологические миллиардеры и их помощники жили бы по собственным правилам. а не правительства. Сейчас это любимый подход Тиля и Андрисена.

С помощью их инвестиций у побережья Гондураса уже строится стартап-город под названием Prospera (по большому недовольству Гондураса). В будущем есть и другие, от Praxis (который якобы построит «следующую Америку» где-то в Средиземном море) до California Forever в Калифорнии, как вы уже догадались.

Так называемое сетевое государство — это причудливое название для технологического авторитаризма, сказал проведший последний год журналист Гил Дюран, отчитываясь об этих строительных проектах. «Идея состоит в том, чтобы создать власть в долгосрочной перспективе, контролируя деньги, политику, технологии и землю».

Криптовалюты, конечно, являются денежным инструментом, который выбирают техно олигархи. Привлекательность криптовалют заключается в их обещании позволить людям контролировать эти деньги и осуществлять транзакции, не полагаясь ни на одну власть, будь то правительство или банк. Это то, как олигархи планируют построить эти стартап-города и сетевые государства и как они планируют вытеснить традиционную финансовую систему.

Первоначальная идея криптовалюты заключалась в том, чтобы заменить доллар США, но поскольку доллар США имеет реальную силу оружия и политический контроль, он остается более реальным, чем полностью виртуальная криптовалюта с менее влиятельными лоббистами.

Трамп, похоже, воспринимает это очень радостно. Сейчас он сторонник криптовалюты и даже предложил создать в Америке «города свободы», напоминающие города стартапов. Его союз с техно олигархами приносит ему пользу не только потому, что они насыпали на него миллионы долларов, но и потому, что они взорвали само понятие правды, сформировав онлайн реальность, в которой люди не больше не знают во что верить. Маск контролирует соцсеть X (Twitter), Цукерберг контролирует Facebook, Instagtram, Whatsapp.

«Еще более губительным является тот факт, что эти ребята могут контролировать алгоритмы, поэтому они могут решать, что на самом деле видят люди», — сказал Дюран. «Проблема не столько в том, что люди могут лгать, а в том, что система создана так, чтобы эта ложь предпочитала правду и реальность».

Это идеальная установка для президента, известного своими «альтернативными фактами».

По материалам: Vox