Уже поздно, и я, похоже, застрял. Я нахожусь в школьной библиотеке. Мне пора идти домой и немного поспать, но я все еще работаю над решением задач по математике. Я пытаюсь решить ее столькими разными способами, что любой наблюдатель может подумать, что я безнадежно заблудился. Но на самом деле я увлечен как никогда.
Сегодня я возглавляю команду разработчиков искусственного интеллекта в Notion. Я по-прежнему живу теми самыми сочными проблемами, где путь вперед очень неоднозначен, а все начинания немного не по себе. На самом деле, мои самые захватывающие моменты похожи на те ночи в библиотеке, когда я нахожусь в сумеречной зоне, пытаясь преодолеть расстояние между невозможным и, возможно, выполнимым, и найти творческий путь вперед.
Именно такую атмосферу я стремлюсь создать для нашей команды. За время своей карьеры я понял, что для продвижения по этой зоне необходимы четыре ключевых элемента: гибкость, смирение, ясность и скорость.
1. Гибкость открывает новые идеи
Я не собирался изучать математику в Чикагском университете, в основном потому, что она была очень трудной. Я смотрел на первую задачу и сразу же думал: “Нет”.
Но когда я преодолевал это “нет” и находил решение, то обычно это происходило потому, что я находил время, чтобы рассмотреть все различные способы доказательства – рекурсия? противоречие? Может быть, лемма? Время, потраченное на исследование, обычно приводило меня к решению.
Также как и выход за пределы собственной головы. Когда я учился в университете, я занимался танцами и заметил, что, отложив математику на несколько часов для занятий танцами, я возвращался к решению задачи обновленным. Оставляя время на пересмотр старых подходов и поддерживая ментальное пространство, способное заметить лучшие подходы, – все это помогало мне видеть яснее.
Хотя один из уроков, который я усвоил, – “не затягивать” (над этим я все еще работаю), более важный – гибкость: готовность отказаться от подхода, если он не работает, создает пространство для лучшего решения.
2. Смирение помогает вам ориентироваться в реальности
После колледжа я присоединился к команде Google, которая создавала вещи будущего: полностью голосовой помощник.
Работа над этим продуктом была захватывающей. Распознавание речи наконец-то стало достаточно хорошим для того, чтобы распознавать речь, а мобильная волна позволяла делать что угодно из любого места. Мы быстро встроили в продукт множество функций с голосовым управлением: установка будильников, звонки, отправка текстов, воспроизведение музыки. Казалось, что настоящий ИИ-ассистент уже не за горами.
Но были и серьезные ограничения. Для тех, кто точно знал, что сказать, наш помощник работал как по волшебству, но большинство наших пользователей так не считали. Более того, они часто получали разочарованное “Извините, я не могу вам помочь”, потому что просили что-то, что еще не поддерживалось.
Оглядываясь назад, зная, на что способны современные технологии LLM, наша ошибка очевидна. Мы, как и наши конкуренты из Amazon и Apple, использовали молоток для создания того, что требовало электроинструментов – что в итоге и сделали мои коллеги из Google.
Я очень горжусь тем, чего мы достигли, учитывая те ограничения, которые у нас были, но благодаря этому начинанию я научился смирению – признание того, что у вас нет всех ответов, помогает вам увидеть, когда вы не справляетесь.
3. Ясность поможет вам выбрать путь вперед
Я продолжал искать проблемы, которые находились в промежутке между невозможным и возможным, и Waymo, проект автономных автомобилей Google, казался именно таким проектом. В 2019 году я стал руководителем группы, которая занималась тем, чтобы наше программное обеспечение для планирования движения было быстрым, надежным и легким для разработчиков.
Наша задача заключалась в том, чтобы по мере совершенствования программного обеспечения, способного обрабатывать более сложные сценарии движения, оно оставалось быстрым. Это была моя первая серьезная задача в качестве руководителя, и все наши попытки сохранить быстродействие системы не увенчались успехом. Более того, система работала все медленнее.
Я был в напряжении.
Понимая, что нам нужно сохранять гибкость и рассматривать множество вариантов, я сделал глубокий вдох и шаг назад. Я понял, что мы гадали, какие части системы можно оптимизировать, вместо того чтобы знать, какие части системы нужно оптимизировать. Мы делали снимки в темноте, когда нам нужен был фонарик.
Поэтому мы перестали пытаться вслепую улучшать систему, а вместо этого переключили свою стратегию на создание фонарика – инструментов для более точного измерения скорости работы нашей системы. Уже через несколько часов после запуска наш первый инструмент пролил свет на одну из возможностей, потом еще на одну, и еще. Мы не просто сохранили производительность системы, мы сделали ее еще быстрее. Благодаря дополнительной ясности мы могли инвестировать только в те проблемы, которые стоило решить.
4. Скорость обеспечивает качество
Я проработал в Notion уже год, когда Саймон Ласт, наш соучредитель, начал создавать прототипы с новым поколением LLM. С более совершенными технологиями то, что я пытался создать в Google, наконец-то стало возможным. Поэтому в январе 2023 года я вместе с Саймоном создал команду Notion AI.
Работая с Саймоном, я узнал последний ингредиент успеха – скорость мобилизует гибкость, смирение и ясность в ускоряющую силу.
Чтобы добиться скорости, нам нужно было убить процесс. И мы так и сделали.
Каждый день мы задумываемся о том, работает ли то, что мы делаем, или нет. Если это не так, мы не ждем – мы перестраиваемся. У нашей команды есть только одна регулярная встреча, на которой происходит почти все: ежедневный стендап. В понедельник мы перечисляем цели на неделю в синхронизированном блоке в Notion. Когда возникает вопрос, мы обсуждаем его, принимаем решение, чтобы путь вперед был понятен всем, и затем реализуем его – часто в течение часа.
Мы вышли на рынок с нашим первым продуктом ИИ в начале 2023 года, но после этого не сбавили обороты – экосистема развивается так быстро, что нам приходится двигаться еще быстрее. После первого запуска мы создали новый прототип, который по-другому использовал векторные вкрапления. Однажды мы заговорили об этом на стендапе и в течение нескольких минут согласились пойти на все и приостановить наши другие исследования. Мы выпустили Q&A всего через несколько месяцев.
С тех пор мы повторяем этот цикл и через несколько недель запускаем нечто новое – это изменение парадигмы в нашем продукте AI, который мы только что начали тестировать с внешними пользователями на этой неделе. Мы не можем дождаться, когда вы его опробуете.
Хотите присоединиться к нам в создании всего возможного? Мы принимаем на работу 😉.