Искусственный интеллект в медиа

Искусственный интеллект в медиа

Ярослав Городецкий

Основатель и генеральный директор компании CDNvideo

Саркис Григорян:

Добрый вечер, сегодня четверг, 19:00 и традиционно мы встречаемся в эфире передачи «Искусство интеллекта». Сегодня у нас в гостях Ярослав Городецкий, основатель и генеральный директор компании CDNvideo, компании, которая занимается доставкой и дистрибьюцией контента. Сегодня мы поговорим об очень интересных вещах, которые в той или иной степени касаются каждого, о медиа, о медиа потреблении, о контенте. Я думаю, что будет очень интересно. Ярослав, большое спасибо, что приняли приглашение, нашли время.

Ярослав Городецкий:

Спасибо, что пригласили. Добрый вечер, уважаемые друзья.

Саркис Григорян:

Ярослав, давайте сначала для тех, кто, может быть, не знает, в общем расскажем, что из себя представляет CDN и сеть доставки дистрибьюции контента на текущем этапе их развития.

Ярослав Городецкий:

CDN это, как вы правильно сказали, сеть доставки контента. Если говорить техническим языком, это совокупность серверов, которые расставлены по многим городам, странам. Расставлены для того, чтобы максимально приблизить контент к конечным пользователям. Например, если человек находится в городе Владивостоке, то ему, наверное, сложно, допустим, нашу передачу смотреть с серверов, которые находятся в Москве, ему проще забрать, быстрее будет и качественнее канал будет, качественнее будет картинка, если он забирает эту самую передачу, смотрит, подключается к серверу, который находится во Владивостоке. То есть другими словами, мы такой аналог останкинской башни в интернете, то есть мы мощный передатчик, усилитель интернет сигнала, чтобы он доходил до всех точек страны, мира и так далее.

Саркис Григорян:

Давайте поговорим о том, какие и где используются методы машинного обучение, нейронные сети, методы искусственного интеллекта, в каких из отраслей, направлений, потому что там же, наверное, куча направлений. Это и реклама, и управление контентом, и куча всего.

Ярослав Городецкий:

Давайте я расскажу, как мы стали заниматься машинным обучением, почему я здесь сижу, на этом месте сегодня. Компании нашей девять с половиной лет, скоро будет 10 лет в следующем году. Мы развились, всегда позиционировали себя как техническая платформа для вещания видео в интернете. То есть мы были проводником медийных людей, телевизионщиков как в основном в мир интернета. Поскольку мы у нас такая специализация, мы, фактически, помогали им строить свои сайты, свои медиа ресурсы, чтобы они хорошо работали. Потом мы им стали помогать анализировать тот трафик, который на них приходит. Мы некую аналитику по данным, которые мы собираем, мы можем получать некую аналитику. То есть мы научились работать с большими данными, у нас сейчас миллиарды, каждый день у нас миллиард записей в наших базах хранятся, в наших логах, это миллиарды, информация о миллиардах запросов к нашему CDN. И мы нашим клиентам, которые у нас покупают услуги по доставке контента, мы даем эту информацию. В принципе, мы начали с того, что мы просто научились эти самые огромные массивы данных перерабатывать и показывать, давать информацию, например, когда, если канал.. Как пример простой, вещает канал в интернете, и вдруг происходит падение аудитории. Почему? Потому что, видимо, что-то людей оттолкнуло. Мы можем показать, в какой момент, на какой минуте передачи, вплоть до секунды, в какой момент это произошло, что случилось, можно узнать, кого именно показывали в этот момент, всё это, с этого у нас история началась, с работы с большими данными. Потом вторая история, которая нас привела в мир нейросетей, это была история про трансляции профессионального футбола. В России был чемпионат мира, и тут к нашей сети стали часто подключаться пираты, поскольку мы открыли интерфейс для всех, чтобы можно было транслировать, автоматически зарегистрировать аккаунт. К нашей сети стали подключаться пираты и транслировать премиальный футбол. Естественно, мы не хотели ссориться с нашими крупными клиентами, которые делают то же самое, но легально, и не хотели, тем более, ссорится с правоохранительными органами. Поэтому нам пришлось научиться отслеживать эти самые случаи подключения пиратов. Мы научились распознавать, что допустим, идет футбол, английская премьер лига, быстро блокировать такой контент, если мы видим, если это не правообладатели, имеющие право это делать. Это был такой первый серьёзный наш проект в нейросетях, и это уже пару лет мы делаем. Дальше следующая история, это возможность уже не только анализировать что-то, но и влиять, менять сам контент. Поскольку мы хорошо умеем работать с интернет видео, в принципе, у нас есть такая услуга для телеканалов, замена эфирной рекламы на интернет рекламу. Например, идёт трансляция федерального канала, и там есть, как правило, такой элемент, как региональная вставка. В этот момент, идёт сигнал, и по всей России реклама, которая, допустим, вставляется региональная реклама. В Рязани своя, во Владивостоке своя, в Москве своя. А когда канал транслируется на сайте, то, в принципе, это не нужно. В интернете и так есть персонализированная реклама, интернет системы рекламы, они достаточно умные, чтобы показывать именно ту рекламу, которая нужна конечному пользователю. Мы научились убирать этот самый блок региональной рекламы и заменять его интернет рекламой при вещании канала в интернете. Научившись это делать, в принципе, мы очень много поняли, освоили очень хорошо технологию подмены видео при трансляции, хорошо освоили технологию глубокого внедрения внутрь видео, возможно, подмены видеопотоков. Соответственно, сейчас появилась идея таргетировать рекламу по контексту, то есть если сейчас мы разговариваем, я сижу в пиджаке, можно подумать, что я, условно, офисный работник, и мне стоило бы показать рекламу какого-нибудь ноутбука или какой-нибудь машины.

Если там, допустим, на экране зима, снег, допустим, в этот момент люди вспоминают, что холодно, можно им показать рекламу какого-нибудь лекарства от простуд. Мы сделали такой пилотный проект, в принципе, интерес он вызывал, это такой второй интересный способ применения нейросетей. Я наверное, третье ещё расскажу, в принципе, мы все с ним так или иначе знакомы. Любой человек, который пользуется современными соцсетями, знаком, умеет накладывать фильтры на свои фотографии и так далее. Но есть ещё, если это делать профессионально, можно, допустим, вполне использовать нейросети для того, чтобы улучшать качество видео. Вот тоже мы сейчас сидим, снимаем, но можно сделать моё лицо более чётким, хотя вряд ли это сильно добавит интереса к этому лицу. Но допустим, для какого-то контента, если мы смотрим контент 100-летней давности, то его можно оживить, реконструировать, сделать в 4K красивым. Можно насладиться красивыми видами дореволюционной Москвы вполне с помощью нейросетей.

Саркис Григорян:

Отлично. Наш рынок, я имею в виду российский, насколько он конкурентен в этой области?

Ярослав Городецкий:

В России все хорошо с математиками всегда было, соответственно, в нейросетях нужна глубокая математика, в принципе, тут порог входа очень низкий, тут, скорее, нужны не деньги, а мозги. С мозгами у нас всегда всё было хорошо, поэтому, мне кажется, в России очень много интересных сейчас компаний, проектов, которые делают глубокую обработку медиа с помощью искусственного интеллекта. Даже я знаю, что, допустим, когда общались недавно с коллегами из Питера, которые тоже этим занимаются, они рассказывали, что приезжают они в Европу, на них смотрят с выпученными глазами, как, неужели это возможно то, что мы здесь делаем. То, что нам кажется обыденностью, простыми задачами.

Саркис Григорян:

Если поговорить о том, что я видел какие-то разработки, не знаю, есть ли это в проекте или нет. Когда такими же методами только делают Product Placement. То есть заменяют какие-то вещи в кино на лету также, марки. Насколько это развивается, когда мы это увидим, то есть увидим, но в какое время.

Ярослав Городецкий:

Смотрите, есть, на самом деле, если говорить про научную составляющую этой истории, то она есть, есть прекрасные, доступные к использованию нейросетки, которые могут это делать. Это достаточно всё новые истории, то есть год, два, как они появились. Есть нейросетки, которые могут, вы снимаете видео со своего регистратора, Кутузовский проспект, где мы сейчас находимся, можно подменить на лес совершенно спокойно, при этом все остальное, все машины, вся разметка никуда не пропадёт, кажется такая лесная широкая дорога. То есть это работающие технологии, они так или иначе доступны. Вопрос коммерческого применения, он немножко сложнее, потому что есть некий сложившийся рынок. Даже рекламный рынок, те даже истории, которые мы делаем с банальной заменой одного вида рекламы на другой, и то их достаточно сложно продвинуть, потому что есть сложившийся рынок, есть интересанты, и там всё довольно сложно поменять продукт на лету, который работают. Здесь получается, что у нас эта инновация, она есть, она уже в науке, в технике она есть, но именно в бизнес её довольно сложно внедрить, потому что нужно к существующим важным бизнес процессам и цепочке создания ценности рекламы, нужно его немножко поменять, встроить туда. Хотя понятно, что это очень перспективная история. Есть у нас стартап на эту тему. Но именно вопрос сейчас не в придумывании, а во внедрении уже того, что технически есть. В принципе, даже те нейросетки, с которыми мы работаем, они уже умеют это делать. Но сказать, обещать, что через год это всё будет внедрено, я тоже не могу, потому что вижу, что там даже более простые технологии внедряются годами. Так просто устроен человек, человек обычно делает то, что ему привычно. Известный пример, что, допустим, спички уже лет 30, они не нужны совсем, но их продолжают производить, деревья ради них рубят, люди отравляются этой серой, хотя, в принципе, есть гораздо более совершенная технология, как зажигалка. То есть люди как-то привыкают работать, привыкают к какому-то продукту. Но если их уже приучить к этому продукту, тогда они, безусловно, долго будут отучаться.

Саркис Григорян:

И такое положение в этой рекламной отрасли и у нас, и в Америке, и в Европе, примерно такое же отношение. Есть такая отрасль, которая, условно, мы понимаем, что теле, рекламная, киноотрасль, если мы говорим о Product placement, такие большие старые бизнесы, достаточно уже завязанные друг с другом. Есть разница между тем, как у нас это и там?

Ярослав Городецкий:

По-моему, разницы особой нет. Везде уже сложившийся рынок. Я не знаю примеры, чтобы эта технология работала коммерчески. Сейчас считается, что Netflix передовик производства в данном случае, но, по-моему, у них тоже такого нет, чтобы именно подменять контент на лету, делать таргетированную рекламу даже в их сериалах. Хотя, в принципе, у них вообще всё есть для этого. У них и собственный продакшн есть, и есть собственная аудитория, иди, разговаривай с рекламными агентствами, с рекламодателями и продавай эту возможность. Но нет пока.

Саркис Григорян:

Как Netflix сможет, так будем ждать.

Ярослав Городецкий:

Да, как только Netflix это внедрит, я думаю, довольно быстро это будет везде. Люди тоже склонны, одна из особенностей человека, что они склонны всё копировать. Не склонны сами что-то пробовать, кто-то любит пробовать, как только кто-то что-то сделает, они сразу копируют. Поэтому будем ждать, когда сделает Netflix.

Саркис Григорян:

Касаемо кстати Netflix, всех вот этих сериалов, где всё меняется. Какой контент вообще нас ожидает в будущем? Понятно, что он будет высоко таргетированный, максимально какой-то интерактивный, но если пофантазировать или посмотреть, может быть, какие-то разработки как ведутся, что нас ожидает?

Ярослав Городецкий:

Смотрите, я перед передачей думал на эту тему, я думаю, что есть уже сложившийся рынок, сложившаяся бизнес модель, это локализация сериалов. Есть сериалы, телепередачи, есть, например, шоу «Голос» на Первом канале, известно, что это шоу «Голос», оно изначально придумано, я не помню, то ли в Израиле, то ли в Голландии, но оно локализуется под каждую страну, где оно выходит. В частности, в России оно локализуется с российскими звёздами, Шнуров, Сюткин и так далее. Я думаю, что в идеале всё будет примерно так же происходить, только уже не надо будет его снимать, тратить деньги на реквизит, приглашать звёзд. Просто звезда какая-нибудь российская подпишет, может быть, даже в электронном виде, согласие на то, чтобы ее образ будет использован в этом шоу и всё, всё остальное за неё сделает нейросетка. То есть нейросетка локализует контент, заменит шутки на голландском языке, на нидерландском на русский, причём в русском контексте культурном, заменит лица, условно, поменяет цвет волос при необходимости. Сделает немножко антураж другой, если в России не любят чёрный цвет, уберут. В принципе, всё. И понятно, переведет это всё на хороший литературный язык, молодёжный жаргон какой надо. То есть то, на что сейчас тратятся миллионы долларов, на вот эту продакшн по одной известной идее, но локализированной, по глобальной идее какой-то, делают локализированную версию телепередач, сериалов, мне кажется, уже не нужно будет тратить все эти деньги большие, всё сделает нейросетка. Под каждый рынок будет выходить одна и та же передача, но локализированная с помощью нейросетки. По-моему, глобально я думаю так, что человек останется неким создателем, будет создателем, а машина будет ответственна, искусственный интеллект будет ответственен за то, чтобы эту мысль создателя представить, локализовать, донести до максимально возможной аудитории на том языке, в том способе выражения, который этой аудитории захочется. Но всё равно основная мысль, именно процесс создания останется за человеком. Потому что машина, просто это всё-таки инструмент, она помогает человеку, но она не может заменить человека полностью.

Саркис Григорян:

Вы в начале передачи говорили о том, что вы научились достаточно хорошо понимать, где что находится в контенте. Насколько эти системы, насколько вы можете анализировать контент с точки зрения, вот картинку абсолютно полностью можно разложить на части или это пока более общие? Условно, это боевик или это спортивное. Или прямо можно уже говорить о том, что вот этот футболист, такой-то номер, вот он так побежал, забил. На каком сейчас это уровне?

Ярослав Городецкий:

На достаточно продвинутом уровне. Мы можем предметы любые выделять, список из тысяч предметов, можем выделять основные сцены, фон можем легко определить, сотни различных фонов, морского побережья или это город, или это больница, такие вещи. В принципе, вполне можно сказать, нейросетка вполне может определить, что именно на картинке с достаточной степенью точности.

Саркис Григорян:

Вопрос в необходимости, что надо, то и определит.

Ярослав Городецкий:

Я думаю, это с точки зрения редакторов это очень большое подспорье. Потому что сейчас я знаю, что на крупных телеканалах, например, хранятся огромные архивы, за все годы выпусков. Есть специальные люди, которые знают, условно, библиотекари, архивариусы, которые знают, что где находится. Они описывают весь этот контент. В принципе, это сейчас становится немножко не то, чтобы ненужным, но гораздо более доступным. Все эти архивы становятся гораздо более доступными. Грубо, то, что с помощью нейросети Яндекс с Google сделали с текстом, чтобы получить какой-то текст, нам достаточно в смартфоне набрать пару слов. Они, фактически, структурировали, сделали доступным огромный массив текстов в интернете. То же самое современные технологии могут сделать с видео, современные нейросети. Вполне можно узнать, пропустить весь этот архив через нейросетки. Допустим, если вам нужно посмотреть, найти кадры выступления Лужкова на съезде народных депутатов в 93-м году, то это можно сделать будет одним запросом, не обращаясь ни к кому.

Саркис Григорян:

Что касается, ещё хотел один вопрос интересный обсудить. Мы сейчас видим, что всё, что касается взаимодействия человека с машиной, переводится в какой-то более-менее человекоподобный вид. Там есть Алекса, Siri, Маруся, куча всяких помощников, которые имитируют человека в данном случае голосом и с ним общаются. Что с телевидением? Может ли быть такое, что у меня будет персональный ведущий, например, мой, в эту сторону. Я видел где-то года полтора назад в Китае, читал, что был какой-то такой ведущий, который был создан, читал новости. Что с этим будет?

Ярослав Городецкий:

Это тоже сейчас есть не только в Китае, но и в России, Сбербанк сделал своего ведущего, Елену. Это вполне реальная история. Действительно, все мы знаем, что, допустим, мужчинам лучше продают женщины и наоборот, женщинам лучше придают мужчины, хотя зависит от того, смотря что. То есть возвращаясь к разговору о персонализации контента, вполне можно каждому человеку делать того ведущего, который скорее ему донесёт какую-то информацию и таргетировать, в том числе, этот контент. Если мы говорим о политике, сделать одного ведущего, если мы говорим про культуру, то другого. Это всё вполне реальная история. Другое дело, что я думаю, сейчас это всё дальше гораздо пойдёт. Я думаю, это всё-таки первый шаг, виртуальный ведущий. Вообще, мне кажется, что скоро можно будет оживить вполне рассказ наш, я буду говорить о чем-то, и тут же всё это будет визуализироваться, сниматься фильм, в реальном режиме времени будет сниматься фильм о том, о моём рассказе, как я ходил в поход на Алтай когда-то. То есть мне кажется, мы все к этому придём, это вполне будет возможно. Но всё равно в середине этого будет человека. То есть это человек пишет новости виртуальным ведущим, это человек пишет рассказы какие-то. Виртуальный ведущий, это, по сути, тоже посредник. Как у нас Google переводчик, посредник между пишущим на русском и читающим на китайском, например. Так же виртуальный ведущий, это посредник, который мысль редактора новостей доносит до конечного зрителя в том виде, в котором ему будет удобнее, удобоваримее. Всё равно, конечно, наверное, можно попытаться научить этого самого виртуального ведущего формулировать свои мысли, но мне кажется, для этого надо его научить чувствовать, думать, относиться к чему-то, проявлять какие-то эмоции. Но это уже совсем другого порядка сложности задача, даже, может быть, скорее филосовская задача, не религиозная такая. Потому что некой души всё равно в этом искусственном интеллекте не будет.

Саркис Григорян:

Воля какая-то.

Ярослав Городецкий:

То есть это вопрос, насколько удастся это сделать. Поэтому сделать просто лицо, это одно, сделать волю, как вы говорите, это совсем другое. Поэтому я думаю, пока мы говорим о том, что искусственный интеллект является посредником между создателем и потребителем, потребителем контента. Что будет дальше, посмотрим. Но пока я не верю, что контент именно созданный непосредственно искусственным интеллектом будет кому-то нужен. Хотя, конечно, история поговорить с роботом где-нибудь в чате, эта история ещё с девяностых годов которая идет, людям это интересно. Но это такая больше, всё-таки пока это просто опыт. Но дети, на самом деле, с удовольствием говорят с Алисой, но тоже они наверняка что-то представляют. На самом деле, даже говоря с Алисой, они говорят с неким человечеством, можно так сказать, с предыдущим опытом человечества. Когда мы смотрим на фотографию, переделанную нейросеткой в стиле Ван Гога, то мы смотрим, это, на самом деле, Ван Гог, то есть это не то, что искусственный интеллект переделал эту фотографию, это переделал её Ван Гог, просто некий слепок. Нельзя отделять Ван Гога от этой нейросетки, это все равно был Ван Гог, который придумал такой способ живописи.

Саркис Григорян:

А сети просто его воплощают. Если поговорить о сильном искусственном интеллекте, который рисуют фантасты, который мы читаем в книгах, смотрим в кино. Что думаете об этом? Возможно ли или невозможно. Понятно, что сложно, понятно, что есть много вопросов, но так о будущем если подумать.

Ярослав Городецкий:

Я думаю, что люди будут пытаться это сделать. Возможно, в какой-то момент, кстати, есть одна теория, как это можно сделать. Известно, что человек, мозг человека состоит из двух полушарий, левого и правого. Одно ответственно за некое логическое мышление и, в принципе, как раз с помощью искусственного интеллекта, компьютеров, его проще эмулировать. Хотя все равно до сих пор даже самые мощные суперкомпьютеры, они приблизились по вычислительной мощности, то есть они такого же порядка. Но, на самом деле, если мы знаем, что нейросетка искусственная и нейросетка настоящая, которая в мозгу, их принципы, искусственные нейроны и настоящие нейроны, они всё-таки разные вещи. И настоящий нейрон гораздо сложнее, чем искусственный нейрон, поэтому даже если мы к количеству нейронов как-то приблизились, на суперкомпьютере к человеческому мозгу, всё равно по качеству нейронов мы не приблизились и никогда, скорее всего, не приблизимся. Поэтому вопрос эмуляции, полной эмуляции, именно логической части, он открыт, на мой взгляд. Но есть ещё другое полушарие, которое больше за интуицию, за вдохновение и так далее отвечает, и тут ещё всё сложнее. Хотя, наверное, можно и такую нейросеть написать, которая будет обобщать опыт и выдавать это за интуицию. Но тут, мне кажется, возможно что-то получится, получится какую-то сделать историю более близкую к настоящему человеку, когда эти две нейросети, одна за левое полушария отвечающая, вторая за правое полушарие отвечающая, будут между собой общаться и думать, может быть, в этом направлении пойдёт процесс. Но я не знаю, возможно, как правило, получается так, что как только человек достигает каких-то вершин, которые ставят его на грань существования, то система сама собой расступается. Как раз, может быть, когда человечество подойдет к решению этих задач, произойдёт какой-то глобальный катаклизм, и задача не решится, мне почему-то так кажется.

Саркис Григорян:

Возможно. Давайте тогда ещё немножко на землю спустимся, поговорим про таргетинг. Насколько сейчас есть возможности таргетировать именно видеоконтент под конкретного человека? Какие есть, какие используются, какие, может быть, есть методы манипуляции. Мы же говорим о технологиях, которые, может быть, не только хорошие, но может быть и что-то плохое, можно две стороны использовать. Вот об этом давайте поговорим.

Ярослав Городецкий:

Технологии есть, работают, вопрос их стоимости больше. Создание видео, создание видео с помощью искусственного интеллекта, каждой копии видео, оно обходится в какие-то деньги совершенно конкретные. Грубо говоря, мы тоже сейчас немножко работаем над тем, чтобы создавать видео искусственное, оно примерно сейчас создание часа видео стоит порядка величины, как создание видео, например, такого же качества, как мы сейчас делаем. Это труд человека, который говорит и труд человека, который записывает, потом обрабатывает. Потому что, понятно, там вычислительные ресурсы задействованы, их надо амортизировать. Получается, что если мы говорим о глубокой персонализации, то тут мы приходим именно как к выделению персонального ресурса под создание видео для каждого человека. Понятно, что ресурсы вычислительные всё время дешевеют, но все равно даже сейчас это достаточно дорого. Грубо говоря, это нужен такой виртуальный ассистент, виртуальный слуга, условно, он будет обходиться по стоимости, как сам человек. Это много, на самом деле. Вопрос, кто быстрее научится именно очень грамотно персонализировать, персонализировать эффективно по ресурсам. И как только мы научимся персонализировать контент эффективно по ресурсам, грубо говоря, час смотрения человеком видео, его легко посчитать, именно его коммерческую эффективность, потому что известна цена рекламы, допустим, в интернете. Реклама стоит пусть 30 коп. за просмотр. В час, например, можно показать 5 роликов человеку. То есть получается полтора рубля стоит час просмотра. Если научиться дешевле существенно, на порядок дешевле делать именно персонализированное видео по стоимости, то это реально прорыв. Тогда, если мы за 59 коп. в час научимся делать персонализированное видео, вот это реально тогда и пойдёт. Тогда все начнут этим заниматься, потому что, конечно, персонализированное видео, оно наверняка работает гораздо лучше, чем обычное видео. Люди очень разные, у каждого своя культура, надо вписаться именно внутрь, чтобы донести какую-то информацию, месседж человеку, надо вписаться в его культуру, субкультуру. Поэтому тут вопрос эффективности. Тоже я знаю, что есть компании, которые уже сейчас миллионы делают этих роликов в месяц, можно сказать, что персонализированных. Не знаю, видимо, они как раз нашли эту возможность делать дёшево персонализацию. Как-то так. На самом деле, эта как раз история очень близка, мне кажется.

Саркис Григорян:

Её в любом случае, я думаю, будет приближать то, что железо каждый раз становится всё мощнее. И условно, то, что сейчас стоит одних денег, через 3 года стоить будет совершенно других денег.

Ярослав Городецкий:

Да, и алгоритмы, не только железо, но и алгоритмы меняются, улучшаются, нейросетки. То есть те нейросетки, которые были пару лет назад, сейчас глобально они интереснее задачи решают. То есть, условно, сейчас всё, что я говорю, озвучить лицом какого-нибудь совершенно другого человека, по большому счёту, не представляет сложности сейчас. Два года назад просто не было таких технологий. И математика улучшается, и железо улучшается, мы все идём в эту сторону.

Саркис Григорян:

Кстати, что вы думаете по поводу этих фейк ньюс, по поводу всего того, что такие технологии несут еще обратную сторону, что мы будем не знать, это на самом деле снято. То есть когда действительно полностью размоется граница между созданным как будто человеком, и непонятно будет, что вообще создано человеком.

Ярослав Городецкий:

Да. Не знаю, наверное, как мы сейчас не доверяем любой фотографии, потом понятно, что в фотошопе можно что угодно нарисовать. Также мы не будем просто доверять видео. Возможно, появится некий рынок подтверждения подлинности этого видео, некая услуга по подтверждению подлинности видео будет работать. А так вообще, скорее всего, просто видео перестанет быть ценностью. Допустим, только live video станет ценностью, останется, потому что live всё-таки видео сложнее подделать.

Саркис Григорян:

Условно, как винил сейчас в носителях или катушки большие.

Ярослав Городецкий:

Не знаю, в принципе, это как раз, я думаю, вещь, к которой просто люди адаптируются со временем.

Саркис Григорян:

Сказали, что мы перестали доверять фотографиям, перестанем доверять видео. А я так и дальше продолжил и подумал о том, что если в ближайшем будущем мы все равно подойдём к какому-то условному киберпанку, в каком-то виде будем что-то заменять. У меня такой задался вопрос, в какой-то момент мы, наверное, придём к тому, что мы увидим перед собой человека и не будем знать, он человек или робот, или что у него там.

Ярослав Городецкий:

Да, сегодня уже был звонок, сегодня как раз показывали МТС звонок в голографическом виде, голографический звонок. Да, но это ещё Льюис Кэрролл в «Алиса в стране чудес» писал, что никогда не знаешь, частью чьего сна ты являешься.

Саркис Григорян:

Отлично. У нас буквально время заканчивается. Очень приятно поговорили, большое спасибо, что нашли время.

Ярослав Городецкий:

Спасибо вам.

Саркис Григорян:

Спасибо.