Андрей Карпаты: «Около 6 млрд человек (~75% населения) почти не сталкивались с LLM, а доступ к системам передового уровня внутри лабораторий есть примерно у 5000»

оригинал

“Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel. - Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all. - Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract. - Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code. - And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while. The funnel is driven by a combination of factors: 1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel. 2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel. 3. Access. Free-tier, paid-tier, internal. So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.”

— Андрей Карпаты, X, 11.10.2026 ↗

перевод

«Достаю из архива этот твит апреля, потому что разрыв в общем понимании возможностей LLM *растёт*. Это уже не столько «две группы людей, которые не слышат друг друга», сколько крутая воронка. - По прикидке на салфетке, около 6 млрд человек (~75% населения) почти не сталкивались с LLM. - Около 1–2 млрд (~20%) — случайные и нечастые пользователи бесплатных продуктов вроде ChatGPT. Эта группа видит туповатых чат-ботов и относится к ним примерно как к улучшенному поиску Google, помощнику в письме и т. п. Может быть, агент пытается забронировать вам рейс. У меня есть друзья не из технологий, которые (разумно, по-моему) говорят, что особой пользы в этом не видят. Даже многие профессионалы вне математики и программирования на этом уровне. Например, руководители и многие другие функции проводят много времени в разговорах с людьми, поэтому, хотя они умом понимают, что происходит, для них это всё ещё из вторых рук и несколько абстрактно. - Дальше — профессиональное использование LLM передового уровня в математике и программировании. Примерно 20 млн человек (0,2%) видят своими глазами, что большие сложные проекты, которые раньше занимали у них недели или месяцы, теперь агенты выполняют по одному запросу. Создать приложение, скопировать приложение, перевести приложение, декомпилировать приложение из бинарника… Всё это случилось очень быстро и недавно — меньше года назад я писал код вручную, набирая заученные команды в редакторе символ за символом и время от времени нажимая Tab, чтобы дополнить небольшой кусок кода. - И наконец — примерно 5000 человек (~0,00006%) с доступом к системам передового уровня внутри лабораторий. Внешний мир видел превью. Это выглядит как рои из тысяч агентов, неделями совместно работающих над программными мегапроектами: штампуют уязвимости нулевого дня, ведут кибератаки и оборону на машинной скорости, открывают новую науку, двигают границу математики. То, на что у лучших профессионалов отрасли ушли бы годы. Тем временем проверка и понимание со стороны людей начинают отставать. Например, люди до сих пор занимаются «археологией» инцидента OpenAI-HF многомесячной давности. Математики, возможно, ещё долго будут разбирать 722 рукописи по передовой математике. Воронку создаёт сочетание факторов: 1. Эффект растёт вместе с амбициями, размером задачи и горизонтом. Вопрос, на который отвечают абзацем, почти не нагружает систему. Нужен запас больших трудных задач, которые вам по-настоящему важны. Этот фактор задаёт измерение воронки «потребитель / профессионал». 2. Неровность системы (о ней я много писал отдельно). Возможности достигают пика в областях цифровых, проверяемых и экономически ценных. Это потому, что возможности LLM возникают из обучения с подкреплением на проверяемых наградах в подобранном наборе сред, который определяется потенциальной выручкой. Этот фактор в первую очередь задаёт измерение воронки «область» (например, математика и программирование). 3. Доступ. Бесплатный, платный, внутренний. Вот в этом и странность момента. Широкая публика в основном не взаимодействовала с этими системами. А когда взаимодействовала, это выглядит как туповатый чат-бот. Большинство профессионалов пока видят лишь скромный прирост. А небольшая часть профессионалов испытывает головокружение от того, что кривая уходит вертикально вверх. И всё это происходит одновременно.»