Пропуск в закрытый клуб
Представьте, что вы биолог. Не просто биолог, а тот самый, который годами пытается понять структуру белка, связанного с болезнью Альцгеймера. У вас есть идеи, гипотезы, даже небольшие гранты. Но нет доступа к AlphaFold — инструменту, который за секунды делает то, на что раньше уходили десятилетия.
Теперь представьте, что вам выдают ключ. Не всем, а только потому, что ваш университет находится на определённом острове. Звучит как научная фантастика? Это новая реальность для британских исследователей.
Партнёрство между правительством Великобритании и DeepMind — это не просто ещё один меморандум о взаимопонимании. Это стратегический бэкдор к самым мощным инструментам ИИ, которые существуют сегодня. И ключи от этого бэкдора получат именно британские учёные.
Что в меню? Не только AlphaFold
Когда говорят о DeepMind и науке, все сразу вспоминают AlphaFold. И правильно делают — эта штука перевернула структурную биологию. Но в новом партнёрстве речь идёт о чём-то большем.
| Что получают учёные | Что это значит на практике | Кому нужно срочно подавать заявку |
|---|---|---|
| Приоритетный доступ к AlphaFold | Не нужно ждать в общей очереди. Белковые структуры — здесь и сейчас. | Биологи, фармакологи, исследователи редких заболеваний |
| Frontier модели для научных задач | Тот самый ИИ, который обычный университет не потянет даже на суперкомпьютере | Климатологи, физики, материаловеды |
| Кастомизированные научные агенты | Не общий ChatGPT, а инструменты, заточенные под конкретные дисциплины | Все, кто устал объяснять ИИ основы своей области |
Самое интересное здесь — «frontier модели». Это не публичные API, которые доступны всем желающим. Это внутренние разработки DeepMind, которые обычно идут либо в коммерческие продукты Google, либо в очень избранные исследовательские проекты.
Почему именно сейчас? И почему именно Великобритания?
Ответ простой: потому что могут. И потому что нужно.
Великобритания проспала мобильную революцию, упустила социальные сети, и теперь отчаянно пытается не проспать ИИ. Но есть нюанс: в отличие от Кремниевой долины, у Лондона есть DeepMind — компания, которая хоть и принадлежит Google, но сохранила британские корни и лаборатории.
Правительство играет в долгую игру. Вместо того чтобы строить собственные ИИ-лаборатории (что дорого и медленно), они «арендуют» мощности DeepMind. Учёные получают инструменты, DeepMind получает данные и тестовые случаи, правительство получает научные прорывы, которые можно конвертировать в политические очки.
А что с остальным миром? Дискриминация по географическому признаку
Вот здесь начинается самое неприятное. Если вы учёный из Германии, Франции или — не дай бог — из страны, не входящей в G7, ваш доступ к этим инструментам будет ограничен. Или его не будет вообще.
Это создаёт опасный прецедент: научные инструменты становятся геополитическим активом. AlphaFold, который изначально был символом открытой науки (помните, когда они выложали все структуры белков в открытый доступ?), теперь превращается в привилегию для избранных.
Представьте, что открытие лекарства от рака будет зависеть не от гениальности учёного, а от его гражданства. Звучит как антиутопия? Добро пожаловать в 2024 год.
Как это будет работать на практике? Три сценария
1 Сценарий для оптимистов
Британские университеты получат выделенные вычислительные мощности. Исследователь подаёт заявку через специальный портал, получает доступ к AlphaFold или другим моделям, делает открытие, публикует статью в Nature. Все счастливы, наука побеждает.
2 Сценарий для реалистов
Доступ будет, но с ограничениями. Очереди, квоты на вычисления, обязательство делиться результатами с DeepMind, сложные юридические соглашения о правах на интеллектуальную собственность. Как в истории с OpenAI и подрядчиками, только на государственном уровне.
3 Сценарий для пессимистов
Доступ получат только избранные университеты, близкие к правительству. Остальным придётся довольствоваться публичными версиями. Научное сообщество расколется на «имеющих доступ» и «не имеющих». Геополитические tensions перенесутся в лаборатории.
Что это значит для науки в целом?
Плохие новости: эра открытого доступа к самым мощным ИИ-инструментам заканчивается. Хорошие новости: по крайней мере, кто-то ещё инвестирует в фундаментальную науку, а не только в генерацию картинок и чат-ботов.
DeepMind всегда была странной компанией внутри Google. Они делали ИИ для игры в Go, для управления плазмой в термоядерных реакторах (помните эту историю?), для изучения белков. Теперь у них появился самый требовательный клиент — государство.
Что будет дальше? Скорее всего, другие страны начнут заключать аналогичные сделки. Франция с Mistral AI, Китай с собственными компаниями, возможно, даже США с OpenAI (хотя там отношения сложнее).
Научное сообщество стоит на пороге нового разделения: не по идеологии, не по методологии, а по доступу к вычислительным ресурсам. И самое ироничное в этой ситуации? Инструменты, которые должны демократизировать науку, становятся инструментами её стратификации.
Мой прогноз? Через год мы увидим первые скандалы. Какой-нибудь британский учёный сделает прорывное открытие с помощью AlphaFold, а его коллега из Бразилии скажет: «Я бы мог сделать то же самое, если бы у меня был доступ». И будет прав.
