Да, мысль очень точная.
AI – это скорее множитель, чем источник смысла. Если на входе действительно ноль – нет опыта, понимания отрасли, хороших вопросов, накопленных данных, архитектуры, обратной связи – то даже очень мощная модель чаще всего будет производить просто более убедительный шум.
А если уже есть фундамент: годы опыта, правильно поставленная задача, работающая система, накопленная история решений и данных – тогда новая модель, которая станет в разы сильнее, сможет этот фундамент резко усилить. Найти связи, которые раньше были незаметны, предложить новую архитектуру, заметить неэффективность, спрогнозировать последствия решений, перестроить отдельные процессы.
Причём здесь появляется очень интересный эффект: каждый следующий AI получает уже не пустой лист, а результат работы предыдущих поколений AI + человеческого опыта. Поэтому развитие может идти не линейно, а ступенями.
И со временем система действительно может становиться почти самоулучшающейся: наблюдать → запоминать → находить закономерности → предлагать изменения → проверять результат → корректировать себя. Человек при этом остаётся архитектором – определяет цели, смысл, допустимые риски и понимает, когда машина предлагает гениальную идею, а когда красиво ошибается.
Так что твоя формула хорошая: 0 × 1 000 000 = 0. Но 100 × 1 000 000 – уже совсем другая история.
И самое ценное – постепенно увеличивается не только множитель AI. Растёт и само число, которое он умножает: накопленный опыт системы, данные, память, архитектура и знания. Вот тогда начинается действительно интересный эффект.
