Preserving the Freedom to Learn in AI | Andreessen Horowitz

Сохраняя свободу учиться в эпоху AI

Кратко

Архитектура Web воплотила свободу учиться: люди должны иметь возможность учиться без цензуры и привратников. Если вы можете получить доступ к информации законно, вы можете её читать, анализировать и строить на её основе. AI грозит подорвать эту свободу: некоторые предложения пытаются огородить публичную информацию через контракты, технические барьеры или расширительные трактовки авторского права. Если такие подходы будут приняты, они ограничат законное обучение, поставят стартапы в невыгодное положение и усилят концентрацию AI-рынков. Развивать свободу учиться в эпоху AI — значит балансировать открытость для читателей с контролем для издателей, как это делал Web. Мы предлагаем трёхчастную рамку, чтобы перенести этот баланс доступа и контроля в эпоху AI: Эволюция рынков: позволять лицензирование и монетизацию там, где это создаёт ценность, не требуя разрешения для законного обучения. Добровольные технические стандарты: дать издателям масштабируемые, машиночитаемые способы выражать свои предпочтения относительно AI. Публичная политика: пять рекомендаций, которые подтверждают fair use, ограничивают возможность контрактов обходить копирайт, запрещают незаконный доступ и злоупотребление AI и способствуют доступу к данным в интересах общества.

Web расцвёл, потому что нашёл простое равновесие между открытостью и контролем: любой мог открыто получить доступ к информации, а у издателей были инструменты, чтобы контролировать, как они делают свои работы доступными. Его архитектура воплощает свободу людей учиться — принцип, согласно которому люди должны иметь возможность исследовать и экспериментировать без цензуры и привратников и должны иметь доступ к знаниям и инструментам, делающим эту свободу реальной. На практике это означает, что если информация законно доступна, люди вольны её читать, анализировать и строить на её основе. Этот фундамент позволил интернету создать огромную экономическую и социальную ценность, распределяя её преимущества между создателями, разработчиками и обществом.

Но сегодня это равновесие под угрозой. Часть участников сомневается, способно ли оно адекватно балансировать противоречия мира, в котором AI всё меняет. По мере того как AI преобразует способы, которыми люди собирают, осмысляют информацию и учатся на ней, некоторые издатели выбирают новый подход к онлайн-информации, даже если она публично доступна. Некоторые издатели идут по новому пути в отношении онлайн-информации, при котором огромные сегменты интернета становятся недоступны для обучения: информация уходит за платные стены, закрывается положениями, спрятанными в пользовательских соглашениях, или ограничивается судебными запретами. Если эти подходы станут стандартом для доступа к данным для AI, они не только замедлят разработку AI-моделей и ограничат способы использования AI людьми, но и переопределят саму свободу учиться — превратив её из открытого общественного блага в фрагментированную привилегию, регулируемую частными соглашениями и техническими барьерами, ограниченную контрактами, кодом и судебными приказами.

Цена переопределения свободы учиться в эпоху AI ощутима и значительна. Как уже было хорошо задокументировано, жёсткие ограничения свободы анализировать данные возводят барьеры для обучения AI. Но они также ограничат, как люди смогут использовать AI-модели для анализа и чтения произведений — например, ограничат возможность попросить AI-модель резюмировать статью, к которой человек имеет законный доступ. При этом издержки распределятся неравномерно: крупные, хорошо обеспеченные компании смогут лучше ориентироваться в сложных правилах доступа, чем стартапы и предприниматели, которых мы называем Little Tech, и эти правила непропорционально ударят именно по новым игрокам. AI-рынки станут ещё более концентрированными, а без реальной конкурентной угрозы со стороны стартапов потребители получат более высокие цены за менее инновационные и менее качественные продукты.

Свобода учиться, как и любая свобода, не безгранична. Разработчики, использующие AI, не должны иметь неограниченных возможностей доступа и использования данных — например, обходить платные стены ради получения контента. Авторское право должно и далее защищать правообладателей, оставляя при этом место для fair use. Когда законодатели и суды лихорадочно вырабатывают правила законного доступа к данным для AI, какими принципами им стоит руководствоваться?

Чтобы проложить путь, балансирующий открытый доступ и выбор, законодатели, издатели и разработчики должны сочетать точечные рыночные, технические и политические решения.

В этой статье эти вопросы рассматриваются подробнее:

Во-первых, разбирается, как Web воплотил свободу учиться, расширяя возможности читателей и одновременно давая издателям выбор относительно того, какой информацией делиться. Во-вторых, рассматриваются текущие предложения по доступу к данным для AI, угрожающие этой свободе. В-третьих, описывается трёхчастный план адаптации парадигмы обучения и чтения, заложенной в Web, к технологиям AI: эволюция рынков, техническое сотрудничество и ориентиры публичной политики.

Адаптируя ключевые структуры Web к миру, наделённому AI, эта трёхчастная рамка может подтвердить право людей учиться, одновременно предоставив издателям защиту от незаконного доступа к их работам или их использования.

Как Web расширил возможности читателей и издателей

Успех Web коренится в его открытости. Его устройство позволяло любому создать веб-страницу, написать браузер, чтобы получить определённый URL, и доставить информацию пользователю. Это потому, что Web построен на открытых стандартах. Именно открытые стандарты позволили молодому Marc Andreessen разработать Mosaic, а затем Netscape, и позволили миллионам последующих предпринимателей создать веб-инструменты, изменившие нашу жизнь.

Такая структура выгодна потребителям, издателям и разработчикам. Пользователи интернета получили радикально более низкие барьеры и для публикации, и для доступа к информации. Издатели могут решать, делать ли контент доступным онлайн и каким образом — например, не публиковать определённый контент или скрыть его за платной стеной. Но раз уж издатели решили сделать информацию публично доступной, читатели сайтов могут сами выбирать, как потреблять законно доступную им информацию. Они вольны её читать и учиться на ней, а также использовать узнанное для создания нового контента и новых технологий.

Возьмём развитие поисковых систем. Чтобы построить поисковик, разработчики «краулят» Web: автоматизированные процессы переходят от ссылки к ссылке, от страницы к странице и делают копии этих страниц. Затем разработчики анализируют эти копии, чтобы построить поисковый индекс и выдавать результаты на запросы. Такой сбор и анализ публичных данных выгоден потребителям, поскольку помогает находить нужную информацию, и выгоден издателям, поскольку приводит трафик на их сайты. Более того, вокруг ценностного предложения помогать издателям получать трафик выросла целая отрасль — рынок Search Engine Optimization (SEO).

Принципиально, что открытая архитектура Web означала: поисковики не обязаны были договариваться о праве краулить и ссылаться с каждым отдельным издателем — что было бы невозможно при масштабе Web. Если бы требовались индивидуальные соглашения, способность Web обеспечивать обучение людей и связывать издателей с их аудиторией была бы драматически ограничена.

Одновременно с самых ранних дней Web издатели работали с техническим сообществом — в том числе с разработчиками поисковиков, краулящих Web в масштабе, — над выработкой стандартов, дающих издателям некоторый контроль над тем, как может осуществляться доступ к информации на их сайтах. Разработанная ими концепция получила название стандарт robots.txt, формально известный как Robots Exclusion Protocol, выражаемый владельцами сайтов через создание файла robots.txt. Он позволял сайтам размещать в корневых каталогах правила в простом текстовом виде, давая краулерам ориентиры, хотят ли они, чтобы их сайт обходили, и как именно. Краулеры могли затем использовать эту информацию, чтобы уважать эти предпочтения.

Предпочтения сайтов были разными: одни могли запрещать краулинг по соображениям приватности, из-за опасений за монетизацию через поиск или потому что хотели избежать обхода, создающего чрезмерную и дорогую нагрузку. У других сайтов было противоположное предпочтение: они хотели, чтобы их краулили — например, ради продвижения видимости контента, того, чтобы пользователи могли учиться на опубликованной ими информации, или ради монетизации.

Живучесть robots.txt объясняется совпадением интересов издателей и разработчиков. Многие издатели хотели быть найдены в поисковиках и других каталогах, но не хотели, чтобы трафик от ботов перегружал их сайты. Точно так же поисковики и другие не хотели слать столько трафика, чтобы сайт издателя становился неработоспособным. Широкое внедрение robots.txt не означает, что издатели и разработчики согласны по каждому аспекту доступа к данным и монетизации в сети. Идут постоянные споры о правильных способах вознаграждения издателей и разработчиков за контент и распространение, но, несмотря на эти разногласия, robots.txt по-прежнему используется многими поисковыми системами и краулерами и сегодня, хотя это добровольный стандарт, а не формальное юридическое требование. Тот факт, что добровольный стандарт сыграл такую долгую роль в управлении доступом и контролем, показывает: ограничительные регуляторные мандаты — не обязательно единственный и не обязательно лучший путь вперёд.

Со временем издатели ввели и другие инструменты управления доступом краулеров и людей к их сайтам. Некоторые используют платные стены, чтобы ограничить публичный доступ, а во многих случаях сайты могут принудительно применять условия использования, с которыми пользователь явно соглашается.

При этом у возможности обеспечивать соблюдение таких ограничений доступа всегда были пределы, а границы между правом издателя контролировать информацию и правом общества получать к ней доступ активно оспаривались. Так, в 2003 году суд постановил, что Ticketmaster не может помешать конкуренту, Tickets.com, делать «глубокие ссылки» — то есть ссылаться на страницы помимо главной страницы Ticketmaster. Суд установил, что Tickets.com не заключал контракт лишь тем, что заходил на сайт, и что их ссылки не являлись ни вторжением, ни иной формой ненадлежащего использования сайта. Аналогично, в 2001 году консалтинговая фирма KPMG разослала претензионные письма нескольким сайтам за ссылки на её собственный сайт без подписания формального «Web Link Agreement». Пользователи высмеяли эту затею: сначала начали массово ссылаться на сайт KPMG, а затем устроили акцию у физических офисов компании с табличками «KPMG — туда».

Аналогично книгоиздатели не могут принудительно применять размещённые в книге сплошные оговорки «никаких пересказов и цитирования», и они также не могут запретить букинистическим магазинам перепродавать книгу или библиотекам выдавать её на руки. Несомненно, некоторые издатели хотели бы иметь такие права. Более того, в начале XX века Верховный суд вынес решение против книгоиздателя, который пытался ограничить право покупателей перепродавать книгу, добавив уведомление, запрещающее продажу книги по цене ниже 1 доллара. Это дело стало основой для доктрины «первой продажи», разрешающей продажу и выдачу экземпляров произведений.

Эти дела опираются на более широкие принципы относительно способности издателя добиться через контракт того, чего он не может добиться через авторское право. Возможность принудительного исполнения контракта зависит от таких факторов, как уведомление и согласие, а также от того, не являются ли условия неправомерно обременительными или противоречащими более широким целям публичной политики. Абсурдный, но наглядный пример: сайт может требовать соблюдения условий законной платной стены, но не может включить в условия использования требование читать его контент, прыгая на одной ноге, а затем добиваться судебного принуждения этого «контракта» против человека, читавшего сайт сидя.

Позволять издателям принудительно применять широкие ограничения на использование публичных данных «несёт риск возможного создания информационных монополий, которые противоречили бы общественным интересам», как сформулировал один апелляционный суд. Эта аргументация впоследствии цитировалась другими судами для признания приоритета федерального авторского права над контрактами в контексте повторного использования публичных веб-данных. В деле X v. Bright Data суд применил эту логику, постановив, что условия использования X не подлежат принудительному исполнению в отношении сбора данных Bright Data, поскольку такие условия грозили предоставить издателям вроде X «свободу решать на любом основании, кто может собирать и использовать данные — данные, которыми сами компании не владеют, которые в остальном делают публично доступными для просмотра и которые компании сами собирают и используют». Помимо создания «информационных монополий», возможность принуждать к таким контрактам также привела бы к лоскутному набору правил по штатам, который как раз и призваны исключать единые федеральные стандарты авторского права.

Хотя развивающееся законодательство и отраслевая практика помогали управлять этими границами в онлайне, они по-прежнему оспаривались — и снова выходят на первый план в эпоху AI.

Веб-публикации в эпоху AI

Как и подъём Web, подъём AI поднимает вопросы о праве издателей контролировать информацию и о свободе общества учиться.

С одной стороны, разрешение разработчикам AI краулить сайты для тренировочных данных или иначе обращаться к публичному контенту от имени пользователей — например, выполняя запрос пользователя резюмировать сайт или выделить ключевую информацию — может приносить пользу издателям. Подобно поисковикам ранее, AI-краулеры тоже могут давать трафик и тем самым монетизируемую ценность: включение в обучающие корпуса AI помогает с обнаруживаемостью, а обнаруживаемость, в свою очередь, помогает с монетизацией, ценностью бренда и вовлечённостью клиентов. Издатели переходят из мира «search engine optimization» в мир «AI optimization». Из-за этих выгод многие издатели сайтов хотят, чтобы их контент был доступен AI-инструментам.

С другой стороны, поскольку генеративный AI и другие новые инструменты ещё молоды, молоды и возможности. Многие издатели опасаются, что в новом пироге ценности AI их кусок окажется недостаточным. Некоторые издатели уже утверждают, что их трафик падает из-за связанных с AI способов использования их работ и что предоставление публичного доступа к их контенту не приносит соразмерной ценности. При отсутствии альтернатив издатели могут запирать всё больше контента Web за платными стенами из-за опасений, что их контент будет использоваться для создания ценности для других при ограниченной отдаче для них самих.

Некоторые издатели идут ещё дальше, утверждая, что они должны иметь право не только ограничивать доступ к своим сайтам, но и ограничивать использование контента, который иным образом доступен. Несколько исков по авторскому праву против разработчиков AI утверждают, что обучение генеративных AI-моделей на публично доступных охраняемых произведениях составляет нарушение. По сути, они утверждают, что даже когда AI-модель может законно получить доступ к контенту на сайте, ей не должно быть позволено учиться на нём. Если эта концепция закрепится в законе, давний принцип, лежащий в основе свободы учиться — что можно учиться на том, к чему есть законный доступ — не будет распространяться на machine learning.

Более того, издатели также стремятся контролировать инференс — то есть использование AI-модели для анализа произведения, найденного в Web, и выдачи ответа пользователю. Уже привычно, что люди просят AI-инструмент резюмировать информацию, найденную на сайте, и новые AI-инструменты поиска расширят и улучшат такие сценарии. Например, инструмент может помочь риелторской компании синтезировать данные, чтобы понять состояние рынка жилья. Аналогично финансовые аналитики могут использовать AI, чтобы обращаться к множеству источников данных и анализировать тренды. В этих случаях информация не используется для обучения модели; модель действует по запросу пользователя, чтобы просмотреть и проанализировать информацию и выдать новый, преобразующий вывод.

Как регулировать свободу учиться в эпоху AI

Создание ценности в эпоху AI не должно быть игрой с нулевой суммой. Скорее, как Web процветал, поддерживая широкую экосистему издателей, читателей и разработчиков, строящих и использующих Web, так и в эпоху AI нам нужно найти способы расцвета широкой экосистемы. Генеративная способность AI — способность порождать новую информацию, новую ценность, новые продуктовые и бизнес-модели — должна создавать ценность для всей этой экосистемы.

Потребность в устойчивом разрешении этих противоречий особенно остра для Little Tech. Одностороннее блокирование краулинга сайтов для разработки AI непропорционально вредит Little Tech, потому что создаёт дополнительный барьер входа для стартапов и предпринимателей, которые плохо приспособлены к тому, чтобы заключать дорогие индивидуальные лицензионные соглашения с влиятельными издателями, ориентироваться в сложных положениях о доступе в условиях использования или получать доступ к большим массивам частных тренировочных данных, делающим необязательным использование публично доступных интернет-данных для обучения.

Найти правильный баланс важно и для других участников помимо Little Tech, у которых нет возможности покупать и лицензировать датасеты. Если издателям позволят в одностороннем порядке решать, могут ли люди учиться на информации, к которой им в остальном разрешён доступ, ущерб ощутят далеко не только разработчики AI: архивы вроде Common Crawl, исследователи и организации гражданского общества — все они получают ценность из законного доступа к данным. Эти организации и их пользователи становятся побочным ущербом; например, недавно сообщалось, что The New York Times убирает свой контент из цифровых библиотек вроде Internet Archive, подрывая возможность исследователей изучать исторические записи.

Чтобы создать эту ценность, нужна рамка для регулирования AI, состоящая из трёх компонентов: рынки, технические стандарты и публичная политика.

Эволюция рынков

Свобода общества учиться совместима с живым коммерческим рынком доступа к контенту и его использования. Право людей использовать публично доступные произведения для обучения AI или применять AI для чтения и анализа таких произведений не отменяет множества других способов зарабатывать, что подтверждается уже идущими на рынке инновациями.

Например, даже когда разработчики AI используют публично доступные данные для обучения, некоторые из них уже платят за доступ к определённому контенту, который не является публично доступным, особенно когда частные данные имеют конкретную ценность для конкретного инструмента, который разрабатывается.

В других случаях компании лицензируют данные для способов использования, выходящих за рамки разрешённого авторским правом. Например, даже хотя закон позволяет разработчику AI использовать публично доступное произведение для обучения AI, авторское право запрещает создание нарушающих выводов. Из-за этого ограничения компании уже работают над лицензированием контента для включения в выводы — например, показ существенного текста из новостной статьи, а не только её фактического резюме, или показ фотографий в полном разрешении от третьих лиц. Такое лицензирование также может открывать новые виды выводов — например, позволить фанатам взаимодействовать со знаменитыми супергероями и злодеями из фильмов или создавать ремиксы и мэшапы песен. Для поддержки этих и других применений различные компании прорабатывают маркетплейсы и иные способы организовать такие договорённости.

Техническое сотрудничество

Технические стандарты тоже играют свою роль — как уже десятилетиями играют в развитии robots.txt и других веб-стандартов. Сотрудничество могло бы породить добровольные стандарты, позволяющие издателям выражать свои предпочтения относительно AI. Разработчики могут затем выбрать уважать эти предпочтения — точно так же, как они поступали с robots.txt. Предпочтения могут включать просьбы ограничить определённые виды использования, но также и подсказки разработчикам AI, помогающие им эффективнее учиться у сайта. Добровольные стандарты, в отличие от законодательно обязательных, потенциально полезны тем, что допускают гибкое применение заявленного предпочтения; например, библиотека может краулить государственный сайт в рамках своей общественной миссии, даже если в иных случаях этот сайт ограничивает обход.

Такие сигналы предпочтений могут принимать разные формы. Их можно прикрепить к конкретным сайтам через что-то наподобие robots.txt, к отдельным произведениям (например, к опубликованному в сети изображению) через метаданные или иные метки, либо фиксировать в реестрах, к которым потенциальные пользователи данных могут легко обратиться. Internet Engineering Task Force (IETF), отвечающий за стандарт robots.txt, созвал рабочую группу «AI preferences», чтобы проработать, как такие сигналы должны выглядеть и как их реализовать.

Какими бы ни были технические стандарты, они должны работать для Little Tech. Это значит, что они не должны налагать издержки на соответствие или административные барьеры, ставящие стартапы в невыгодное положение по сравнению с конкурентами с более глубокими карманами и большими командами.

С учётом этого технические подходы должны быть ясными и машиночитаемыми. Разработчикам нужен объективный, стандартный, масштабируемый способ распознать конкретное предпочтение. От них не должны требовать рыться в глубинах сайта, чтобы выявить предпочтение, или разбирать нестандартизованный язык, чтобы его понять.

Более того, стандарты должны быть тщательно спроектированы так, чтобы наделять полномочиями издателей и пользователей, а не привратников. Отдельные пользователи должны иметь контроль над тем, как используются их данные, но посредники — например, крупные интернет-платформы или издатели, размещающие пользовательский контент, — не должны иметь возможности служить привратниками для контента, опубликованного их пользователями. Посредники не должны иметь возможности делать выбор за пользователей, устанавливая отказы (opt-outs) по умолчанию.

Такой ориентированный на пользователя подход критически важен. Как аргументировал Mike Masnick, «блокировать законное индивидуальное использование AI-инструментов для доступа к веб-контенту и его анализа» — это «не защита прав авторов, это нарушение фундаментального обещания Web: если вы публикуете что-то публично, люди должны иметь возможность получить к этому доступ и использовать». В этой связи сотрудничество по стандартам Application Programming Interfaces (API) для доступа к данным сайтов также может быть полезным подходом к расширению прав пользователей. В других контекстах, например в open banking, API позволяют поставщикам услуг действовать от имени пользователя, чтобы получать доступ к его данным и использовать их. Пользователь может, например, попросить приложение для бюджета получить доступ к его банковскому счёту, чтобы отслеживать расходы. Аналогичные подходы могут помочь разработчикам AI-инструментов и сайтам выстраивать взаимовыгодные схемы.

Ориентиры публичной политики

У публичной политики тоже есть важная роль: обеспечить, чтобы использование AI не лишало людей свободы учиться, одновременно допуская определённые ограничения использования и противодействие незаконному доступу:

Политика должна подтвердить, что AI не лишает людей свободы учиться. Люди не должны терять имеющуюся у них свободу учиться лишь потому, что они используют AI, и законодатели должны отвергать предложения, расширяющие авторское право в этом направлении. С этой целью политика должна обеспечить честные и ясные ограничения авторского права. Это важно не только в контексте обучения AI, но и когда люди используют AI, чтобы читать произведения или взаимодействовать с ними иными законными способами. Политика не должна позволять правообладателям использовать контракты, чтобы перечеркнуть права общества по авторскому праву. Сайты могут делать разный выбор относительно того, как к ним получают доступ, и применять определённые ограничения в условиях использования. Однако договорные полномочия не безграничны, и сайты в общем случае не должны иметь возможности через договор делать то, что им ограничивает авторское право. Там, где авторское право защищает права общества на определённые виды использования — например, копирование законно полученных данных для целей обучения AI, — правообладатель не должен иметь возможности отменить этот fair use. Политика должна давать издателям возможность предотвращать незаконный доступ к их сайтам. Существующие законы уже запрещают людям делать цифровой эквивалент взлома с проникновением — будь то взлом защиты, чтобы получить сигнал спутникового ТВ, или взлом сайта, защищённого паролем. В контексте AI этот принцип означает, что разработчику AI не должно быть позволено обходить платную стену лишь потому, что цель — «учиться» на данных сайта, чтобы построить AI-модель. Но законодатели должны позаботиться, чтобы термин «незаконный» был тщательно ограничен и чтобы, как отмечено выше, условия использования и другие правовые механизмы не использовались ненадлежаще, чтобы препятствовать праву на доступ и использование информации. Например, если пользователь может зайти на сайт и скопировать публичные данные, простое использование автоматизированного процесса для того же самого не должно считаться нарушением прав издателя. В более общем плане, законный доступ должен охватывать произведения, обнаруженные публично доступными онлайн, приобретённые медиа или контент, полученный через договорные отношения вроде подписок. Политика должна запрещать злоупотребление AI для создания выводов, нарушающих авторское право издателя. Если кто-то использует AI-модель, чтобы создать нарушающий вывод — например, создать новостную статью, существенно схожую с охраняемым выражением в новостной публикации, — действующее авторское право даёт правообладателю возможность добиваться защиты. При этом человеку должно быть позволено использовать AI для законных способов использования произведения — например, резюмировать статью или конвертировать текст сайта в аудио. Политика должна способствовать доступу к данным для использования в AI. Правительства уже инвестируют в датасеты и создание других материалов, полезных для AI. Например, федеральные ведомства от National Aeronautics and Space Administration (NASA) до National Institutes of Health (NIH) генерируют обширные датасеты, способные двигать AI-инновации, однако эти ресурсы часто оказываются за платными стенами или в форматах, которые сложно использовать и которые мешают эффективному применению. Правительство могло бы сыграть критическую роль в устранении этого дисбаланса — например, создав «Open Data Commons» — пулы данных, управляемые в интересах общества, — и учредив National AI Competitiveness Institute (NAICI), который размещал бы эти данные и управлял доступом к ним. Предоставляя Little Tech доступ к данным, этот подход помог бы стартапам уверенно получать ресурсы, нужные для конкуренции.

Выстраивание равновесия для AI

Появление AI ставит фундаментальный вопрос: должна ли свобода учиться переставать действовать, если люди опираются на машины как на инструменты обучения? Мы считаем, что не должна. Подтверждение свободы учиться — независимо от того, учится ли человек или машина — жизненно важно для поддержания открытой, инновационной и конкурентной технологической экосистемы в эпоху AI, как это было на протяжении всей истории интернета.

Реализация этого видения потребует скоординированных действий: рынки должны развиваться, технологи — сотрудничать в выработке добровольных стандартов, а законодатели — продолжать подтверждать свободу учиться. Если мы сделаем это правильно, AI сможет укреплять, а не сужать первоначальное обещание Web: открытую сеть, где законный доступ к знаниям служит основой для обучения, инноваций и расширения возможностей.

Matt Perault

— глава политики в области искусственного интеллекта в Andreessen Horowitz, где он отвечает за стратегию фирмы в области AI-политики и помогает портфельным компаниям ориентироваться в ландшафте AI-политики.

Ответ на запрос FTC и DOJ о комментариях к обновлённому руководству по деловым коллаборациям

Утверждая американское лидерство в open source AI

Дефицит доказательств: почему суды не могут сбалансировать регулирование AI на уровне штатов

Топ-100 потребительских Gen AI-приложений — 6-е издание

Может ли AI помочь спасать жизни?

Expert News от a16z

Мы выстроили сеть экспертов, глубоко погружённых в технологии и в то, как они формируют наше будущее. Подпишитесь на наши рассылки, чтобы получать их взгляды.

Мнения, выраженные в «постах» (включая подкасты, видео и социальные сети), принадлежат конкретным сотрудникам a16z, которых в них цитируют, и не являются мнениями a16z Capital Management, L.L.C. («a16z») или её соответствующих аффилированных лиц. a16z Capital Management — инвестиционный консультант, зарегистрированный в Securities and Exchange Commission. Регистрация в качестве инвестиционного консультанта не подразумевает каких-либо особых навыков или подготовки. Посты не адресованы каким-либо инвесторам или потенциальным инвесторам и не являются ни предложением продать, ни приглашением сделать предложение о покупке каких-либо ценных бумаг, и не могут использоваться или служить опорой при оценке достоинств какой-либо инвестиции.

Содержимое здесь — и доступное на любых связанных платформах распространения и любых публичных онлайн-аккаунтах, платформах и сайтах a16z в социальных сетях (совместно — «каналы распространения контента») — не должно толковаться как инвестиционная, юридическая, налоговая или иная консультация и не должно использоваться как опора в этом качестве. Вам следует консультироваться с собственными советниками по юридическим, деловым, налоговым и иным сопутствующим вопросам, касающимся любой инвестиции. Любые проекции, оценки, прогнозы, цели, перспективы и/или мнения, выраженные в этих материалах, могут изменяться без уведомления и могут отличаться от мнений других людей или противоречить им. Любые графики, представленные здесь или на каналах распространения контента a16z, носят исключительно информационный характер и не должны использоваться как опора при принятии инвестиционных решений. Часть содержащейся здесь информации получена из сторонних источников, включая портфельные компании фондов под управлением a16z. Хотя источники считаются надёжными, a16z не проверял такую информацию независимо и не делает заявлений о её сохраняющейся точности или её применимости в конкретной ситуации. Кроме того, посты могут содержать рекламу третьих сторон; a16z не проверял такую рекламу и не одобряет какое-либо рекламное содержание в ней. Всё содержимое говорит лишь о состоянии на указанную дату.

Ни при каких обстоятельствах посты или иная информация, предоставленная на этом сайте — или в связанных каналах распространения контента — не должны толковаться как предложение, побуждающее к покупке или продаже какой-либо ценной бумаги или интереса в каком-либо коллективном инвестиционном инструменте, спонсируемом, обсуждаемом или упоминаемом сотрудниками a16z. Их также не следует толковать как предложение оказывать инвестиционно-консультационные услуги; предложение об инвестировании в управляемый a16z коллективный инвестиционный инструмент будет сделано отдельно и только посредством конфиденциальных документов предложения конкретных коллективных инвестиционных инструментов, которые должны быть прочитаны полностью, и только тем, кто среди прочих требований соответствует определённым квалификациям по федеральному законодательству о ценных бумагах. Такие инвесторы, определяемые как accredited investors и qualified purchasers, как правило, считаются способными оценивать достоинства и риски потенциальных инвестиций и финансовых вопросов.

Не может быть никаких гарантий, что инвестиционные цели a16z будут достигнуты, а инвестиционные стратегии — успешны. Любая инвестиция в инструмент под управлением a16z сопряжена с высокой степенью риска, включая риск потери всей вложенной суммы. Любые упомянутые, обсуждаемые или описываемые инвестиции или портфельные компании не являются репрезентативными для всех инвестиций в инструменты под управлением a16z, и не может быть никаких гарантий, что инвестиции окажутся прибыльными или что будущие инвестиции будут иметь схожие характеристики или результаты. Список инвестиций, сделанных фондами под управлением a16z, доступен здесь: https://a16z.com/investments/. Прошлые результаты инвестиций a16z, коллективных инвестиционных инструментов или инвестиционных стратегий не обязательно указывают на будущие результаты. Из этого списка исключены инвестиции (и определённые публично торгуемые криптовалюты/цифровые активы), на публичное раскрытие которых эмитент не дал разрешения a16z. В отношении своих инвестиций в любые криптовалюты или токен-проекты a16z действует в собственных финансовых интересах, не обязательно в интересах других держателей токенов. a16z не играет особой роли ни в одном из этих проектов и не имеет полномочий по их управлению. a16z не обязуется и далее иметь какое-либо участие в этих проектах, кроме как в качестве инвестора и держателя токенов, и другим держателям токенов не следует ожидать или полагаться на то, что у фирмы будет какое-либо особое участие.

В отношении фондов под управлением a16z, зарегистрированных в Японии, a16z предоставит любому представителю японского общества копию документов, которые должны быть публично доступны в соответствии со статьёй 63 Закона Японии о финансовых инструментах и биржах. Пожалуйста, обращайтесь по адресу compliance@a16z.com, чтобы запросить такие документы.

Прочие условия использования сайта см. здесь. Дополнительная важная информация о a16z, включая нашу брошюру Form ADV Part 2A, доступна на сайте SEC: http://www.adviserinfo.sec.gov.