Глава Anthropic Дарио Амодеи ответил на критику инвестора Гэвина Бейкера, который заявил, что его предупреждения об опасностях ИИ спровоцировали негативную реакцию общества в США, особенно против дата-центров.
Бейкер утверждал на подкасте All-In и в соцсети X, что Амодеи «проиграл спор» о регулировании ИИ. Anthropic поддерживает ряд инициатив, включая калифорнийский законопроект о прозрачности для крупных ИИ-компаний. Инвестор призвал Амодеи стать «более позитивным адвокатом» своей индустрии, учитывая его статус руководителя одной из важнейших компаний мира.
Амодеи не согласился с тем, что его высказывания «непропорционально негативны». По его словам, его тексты «примерно одинаково сбалансированы между рисками и преимуществами» ИИ. Эссе «Machines of Loving Grace» он написал именно потому, что индустрия недостаточно ярко показывала позитивный потенциал технологии.
При этом он признал: у общества действительно негативное отношение к ИИ, и это серьёзная проблема. Но причина не в предупреждениях лидеров индустрии о рисках. «Это фундаментальный кризис доверия», — заявил Амодеи, отметив, что люди не доверяют ни компаниям, ни правительствам, ни техиндустрии в целом, подозревая их в скрытых мотивах.
По мнению главы Anthropic, это давний кризис доверия, а реакция на ИИ — лишь его новое проявление. Он признал: самая справедливая претензия к ИИ-компаниям, включая Anthropic, в том, что они пока не выполнили масштабные обещания о пользе для мира. Именно это, а не «маркетинг и месседжинг», по его мнению, заслуживает критики.
Что касается регулирования, Амодеи назвал позицию Бейкера «ложным выбором» между свободным распространением ИИ без правил и концентрацией технологии в руках немногих компаний через регулирование. Он отметил, что в Кремниевой долине принято упрощённо считать регулирование равным «захвату» рынка крупными игроками, но за пределами этого пузыря многие видят в регулировании инструмент защиты обычных людей от корпоративной власти.
Амодеи подчеркнул, что Anthropic тщательно продумывает свои предложения по политике в сфере ИИ, стараясь замедлить передовые компании, но при этом создать преимущества для менее крупных конкурентов.