Mutt
Professional
- Messages
- 1,199
- Reaction score
- 852
- Points
- 113
ФЕЙК ПРОЕКТ ЗА 2 МИЛЛИОНА ДОЛЛАРОВ.
Утром 14 февраля 2023 года я получил чек на 2 миллиона долларов за продукт, которого не существовало. Инвесторы из берлинского венчурного фонда были уверены, что вкладывают деньги в революционное ИИ-решение для автоматизации документа оборота. На самом деле, за «искусственным интеллектом» скрывались три десятка украинцев и белорусов, которые за 4 доллара в час вручную обрабатывали документы в Excel-таблицах.
Меня зовут Алекс. Это не моё настоящее имя, как и многие другие детали, которые я изменю в этой исповеди. Но суть останется правдивой до последней запятой. Я не стану врать про тяжёлое детство или благородные мотивы. С самого раннего возраста меня привлекал именно запретный мир. Пока сверстники играли в футбол, я в 8 лет уже пытался взломать пароль от родительского компьютера. Не из необходимости, из любопытства и жажды власти.
Первый настоящий хак случился в 2011 году, когда мне было 14. Я жил в небольшом городе на границе двух республик. Не буду указывать каких имена. Скажу лишь, что это была типичная постсоветская действительность. Заводы закрыты, перспектив мало, а интернет работал через пень-колоду. Я взломал локальную сеть интернет-провайдера и получил бесплатный доступ не только для себя, но и для половины района. Не из-за альтруизма, просто хотел проверить, смогу ли.
Когда провайдер через месяц это обнаружил, они не стали обращаться в милицию. Вместо этого предложили мне подработку – починка компьютеров у клиентов за символические деньги. Но меня это не устраивало. Легальный путь казался скучным и медленным. Первое приглашение на закрытый форум я получил зимой 2012 года. Один из старших ребят, с которым я изредка пересекался в локальных каналах, скинул мне ссылку со словами «Там твои люди».
Форум назывался довольно банально, что-то вроде «Digital. Underground», но внутри кипела настоящая жизнь. Сотни участников обсуждали схемы, делились опытом, предупреждали об облавах. Были разделы по кардингу, фишингу, социальной инженерии, продаже дампов, отмыву денег. Я начал с малого, изучал материалы, задавал вопросы.
Мой первый заработок составил 300 долларов за месяц работы с украденными данными банковских карт. Для 14-летнего подростка из провинции это были огромные деньги. К 16-ти годам я уже считался в сообществе своим — не топовым игроком, но надёжным исполнителем. Специализировался на социальной инженерии, умел разговорить операторов банков и выудить нужную информацию. Голос ещё не сломался, что было плюсом – все принимали меня за студента, который забыл пароль от папиной карточки.
К 2018 году я уже понимал, что мелкий кардинг – это тупик. Суммы небольшие, риски высокие, а главное – постоянная необходимость прятаться. Я начал присматриваться к более «белым» схемам. Именно тогда на форуме появился раздел, посвящённый IT аутсорсингу. Оказалось, что многие участники сообщества параллельно работали программистами в западных компаниях.
Удалённо. За копейки, но официально. Читая их рассказы, я был в шоке. Парень под ником MySquellGod, который раньше делал сотни тысяч долларов на банковских схемах, теперь писал код для американского стартапа за 8 долларов в час. Девушка-криптокуин, бывшая звезда криптомошенничества, обрабатывала данные для немецкой компании за 5 евро в час. «Зачем?» – спросил я у майскью элгот в личке. «Устал прятаться?» – ответил он.
«Хочется спокойно спать. А деньги не такие уж и маленькие, если работать на несколько компаний одновременно». Я стал изучать эту тему глубже. И обнаружил просто золотую жилу информации. Оказалось, что весь западный IT-мир стоит на дешёвой рабочей силе из Восточной Европы, Индии, Филиппин. Программисты из моего региона писали код для стартапов в Берлине за ту же цену, за которую немецкие студенты покупали пиццу на ужин.
Но самое интересное началось, когда я стал читать отчёты этих ребят о своей работе. Сегодня весь день переносил данные из одной Excel-таблицы в другую, писал чел под ником Source. Они думают, что у них автоматическая система. А на самом деле всё руками делаю. Нашему ИИ-боту нужна помощь, жаловалась Java Girl. Я сижу и исправляю его ошибки. А клиенты думают, что получают ответы от искусственного интеллекта.
Классификация документов с помощью машинного обучения, иронизировал бэш-мастер. Я просто читаю каждый документ и сортирую их по папкам вручную. Читая эти откровения неделю за неделей, месяц за месяцем, я начал понимать масштабы происходящего. Западные компании покупали ИИ-решения, которые на самом деле были просто дешёвым человеческим трудом, завернутым в красивую обёртку.
Летом 2021 года произошёл случай, который окончательно определил мою судьбу. На форуме появилась тема от участника под ником scriptkiddy. Он рассказывал, как устроился в немецкий стартап, который разрабатывал революционную систему обработки счетов с помощью нейронных сетей. «Ребят, вы не поверите», – писал он, – «я один обрабатываю все их счета.
Вручную. В Excel. За шесть евро в час. А они продают это предприятием за двадцать тысяч евро в месяц, как ИИ-решение». В комментариях разгорелась дискуссия. Одни возмущались эксплуатацией, другие советовали требовать прибавку. А я думал о другом. Если один парень может имитировать работу нейронной сети за 6 евро в час, то команда из 30 таких парней может имитировать работу очень мощной ИИ-системы.
И продавать это в десятки раз дороже. Мне было 24 года. За плечами. 10 лет работы в сером и черном интернете. Я знал, как создавать убедительные легенды, как обходить проверки, как строить доверие с людьми, которых никогда не видел в глаза. И самое главное – я видел, насколько наивными могут быть инвесторы, когда речь заходит об искусственном интеллекте. Вечером 23 августа 2021 года я сидел в своей однокомнатной квартире и набросал первый план – страница в блокноте, которую я потом сжег, но каждое слово запомнил навсегда.
Продукт. ИИ – система для автоматизации документа оборота. Обработка счетов, классификация документов, извлечение данных. Что-то достаточно сложное, чтобы инвесторы не могли быстро проверить, но достаточно понятное, чтобы они поверили в потенциал. Команда. Поддельные коу-фаундеры с убедительными легендами.
LinkedIn-профили, научные публикации, опыт работы в крупных IT-компаниях. Всё фейковое, но качественно сделанное. Технология. Никакого реального ИИ. Вместо этого, 2. Команда исполнителей из стран третьего мира, которые будут вручную выполнять всю работу. Они будут думать, что работают на обычный аутсорс, не зная о том, что их труд продается как искусственный интеллект.
3. География. Европа, Берлин или Лондон. Там много венчурных фондов, которые активно инвестируют в ИИ, но при этом менее придирчивые, чем в Кремниевой долине. 4. Сумма. От 1 до 3 миллионов долларов. Достаточно, чтобы кардинально изменить жизнь, но не настолько много, чтобы привлекать повышенное внимание. План был дерзким, но выполнимым. Я знал все необходимые инструменты, понимал психологию потенциальных инвесторов, имел доступ к дешевой рабочей силе.
Оставалось только начать. Следующие шесть месяцев я потратил на подготовку. Изучал венчурную экосистему, читал отчеты о сделках, анализировал успешные кейсы ИИ-стартапов. Особое внимание уделял тому, какие вопросы задают инвесторы, какие метрики их интересуют, какие демо их впечатляют. Параллельно начал создавать свою новую личность. Алексей Николаев, 28 лет. Выпускник московского физтеха, бывший сотрудник Яндекса.
Три года работы в лондонском офисе DeepMind, специализация на обработке естественного языка. Переехал в Берлин, чтобы создать собственную компанию. Биография получилась красивая и проверяемая. Но только поверхностно. Достаточно следов в интернете, чтобы поверить, но не настолько много, чтобы наткнуться на противоречия. К февралю 2022 года у меня были готовы. LinkedIn-профиль с тысячей контактов страничка на сайте бывшего работодателя.
Несколько публикаций в научных журналах. Профили на GitHub с историей коммитов за последние 3 года. Фотографии с различных IT-конференций, всё поддельное, всё выглядело абсолютно реальным. Но главной находкой стал чат GPT. 30 ноября 2022 года OpenAI выпустила чат GPT для публичного доступа.
Весь мир сошёл с ума от возможностей искусственного интеллекта. СМИ писали о том, что ИИ и заменит половину профессий. Инвесторы стали подкидывать деньги любому стартапу, в названии которого было слово AI. Это был подарок судьбы. В атмосфере всеобщего хайпа мой план стал не просто выполнимым, он стал практически беспроигрышным. Я ускорил подготовку. К январю 2023 года всё было готово.
Компания DocuMind зарегистрирована в Берлине. Команда из четырёх кофаундеров с безупречными резюме. Прототип системы, который действительно что-то делал, правда, очень простое. И самое главное – список из 12 венчурных фондов, которые потенциально могли заинтересоваться нашим продуктом. Оставалось сделать последний шаг. Утром 7 февраля 2023 года я отправил первое письмо.
Уважаемые коллеги, меня зовут Алексей Николаев, я основатель Docomind – стартапа, который разрабатывает революционные ИИ-решения для автоматизации документа оборота. «Наша технология способна обрабатывать любые типы документов с точностью 97,3% и в 15 раз быстрее человека. Мы привлекаем сидраунд в размере 2 миллиона для масштабирования продукта и выхода на американский рынок». Письмо получилось на четыре абзаца.
Ни слова лжи, если не считать того, что наша технология на самом деле была командой украинских фрилансеров. Отправил 12 писем в 12 фондов. Первый ответ пришёл через 40 минут. Привет, Алекс, очень интересный проект. Мы как раз ищем ИИ и стартапы в вашем направлении. Можете прислать пичдек, если всё хорошо, пригласим на презентацию уже на этой неделе.
От волнения у меня затряслись руки. Игра началась. После первого ответа от венчурного фонда у меня было меньше недели на подготовку полноценной презентации. Пичдек – это святое для любого стартапа. Первое впечатление, которое может либо открыть двери, либо закрыть их навсегда. Но самой презентации было недостаточно. Инвесторы всегда смотрят на команду. Мы инвестируем в людей, а не в идеи.
Золотое правило венчурного капитала. Поэтому мне нужны были кофаундеры. Первым я создал Викторию Шмидт с немецкими корнями, выпускницу TU Берлин, бывшую лид-девелопер в SAP. Специализация – машинное обучение и обработка больших данных. Линкедин-профиль, фотографии с конференцией, даже несколько интервью в технических блогах – всё купленное за биткоины на специализированных формах. Вторым стал Марко Росси. Хэт оф сейлс, итальянец, 5 лет в Oracle, клиентская база по всей Европе.
Харизматичный, опытный, с впечатляющими цифрами, продаж в резюме. Третий – Даниэль Коэн, бывший аналитик Голдман Сакс, MBA от Insate – именно тот человек, который должен был убедить инвесторов в финансовой состоятельности проекта. На создание этой троицы ушло 15 тысяч долларов и четыре дня непрерывной работы. Результат получился впечатляющим. Даже я сам начинал верить в существование этих людей.
Параллельно с созданием фиктивной команды я собирал реальную армию исполнителей, которые будут имитировать работу ИИ. Через старые связи на форумах нашёл координатора. Парня под ником Таскмастер, который специализировался на организации удаленных команд для западных компаний. Ему я представился как обычный стартапер, которому нужна команда для обработки документов. «Нужно 30 человек», – сказал я. «Работа простая.
Классификация документов, извлечение данных, заполнение форм. Оплата 4 доллара в час, работа удаленная, гибкий график». «Без проблем», – ответил Таскмастер. «У меня есть проверенные люди из Украины и Беларуси. Опыт работы с документами есть». За три дня он собрал команду из 28 человек. Студенты, домохозяйки, фрилансеры, все те, кто готов работать за небольшие деньги, лишь бы был стабильный заработок.
Самое красивое в этой схеме было то, что они действительно думали, что работают на обычную аутсорсинговую компанию. Никто не знал, что их труд будет продаваться как революционный искусственный интеллект. 11 февраля 2023 года, суббота, 10 часов утра. Офис венчурного фонда в центре Берлина, панорамные окна на спрее, минималистичный дизайн, кофе за 8 евро чашка. В переговорной сидели трое – Михаэль Браун, Анна Мюллер и Томас Вебер.
Общий опыт инвестирования – больше 50 сделок, совокупный размер портфеля – 200 миллионов евро. Я нервничал, но держался уверенно. DocuMind решает проблему, с которой сталкивается каждая компания в Европе. Начал я презентацию. Обработка документов отнимает 40% рабочего времени офисных сотрудников. Наша ИИ-система сокращает это время в 15 раз при точности 97,3%.
Следующие 45 минут я рассказывал о рынке, о нашей уникальной технологии, о многослойных нейронных сетях, о команде, четверо экспертов мирового уровня, о «метриках» – три тысячи документов в час на одного виртуального сотрудника. «Все цифры были реальными. Я просто брал производительность своей команды украинцев и умножал на коэффициент. Они действительно могли обработать три тысячи документов в час, если работали слаженно».
«Впечатляющие метрики», – сказал Михаэль. «А какие у вас основные конкуренты?» «Основная проблема рынка в том, что большинство решений — это либо простая OCR-технология, либо система безреального машинного обучения. Ответил я, цитируя статью, которую прочитал накануне. Мы первые, кто применил мультимодель с глубоким анализом контекста.
Анна кивнула. А что с данными для обучения? Это ведь критичный вопрос для ИИ. Мы собрали базу из 2,3 миллиона размеченных документов за последние два года. Соврал я, не моргнув глазом. На самом деле, никаких данных у меня не было. Но звучало убедительно, презентация прошла гладко, инвесторы задавали правильные вопросы, я давал правильные ответы. В конце Михаэль сказал фразу, которую я запомнил навсегда.
«Алекс, мне нравится ваш подход. Команда сильная, рынок огромный, технология дифференцированная, мы готовы обсуждать инвестицию. Утром 13 февраля мне пришло письмо с предварительными условиями инвестирования. Два миллиона долларов за 25% компании. Валюация – 8 миллионов. Стандартные условия для СИД-раунда. Я перечитал письмо трижды, не веря глазам. 14 февраля, в День Святого Валентина, я подписал документы. Деньги поступили на корпоративный счёт DocuMind в тот же день.
2 миллиона долларов за продукт, которого не существовало. Но радость длилась недолго. Уже через неделю Анна Мюллер написала мне сообщение, которое заставило сердце забиться быстрее. «Алекс, поздравляю с успешным закрытием раунда. Наши специалисты хотели бы посмотреть на DocuMind в действии. Можем ли мы организовать демоны реальных данных уже на следующей неделе? У нас есть несколько потенциальных клиентов, которые готовы стать пилотными тестерами.
Я смотрел на экран и понимал. Это самый ответственный момент». Утром 22 февраля 2023 года я понял, что два миллиона долларов – это не конец истории, а только начало. Деньги лежали на корпоративном счёте, инвесторы ждали результатов, а у меня в руках была команда украинцев, которые думали, что работают на обычный аутсорс. Нужно было превратить эту группу людей в революционный искусственный интеллект.
Первым делом я создал DocuMind – внутреннюю систему управления заказами. Ничего сложного, простой веб-интерфейс, куда клиенты загружали документы, а мои исполнители получали задания, но для клиентов это выглядело как панель управления ИИ-системой со всеми нужными кнопками и графиками. Таскмастер помог организовать рабочий процесс. Мы разделили команду из 28 человек на три смены по 8 часов.
Получалось круглосуточное покрытие. Пока в Европе спали, украинцы и белорусы обрабатывали документы. Для клиентов это выглядело как облачная ИИ-система, которая никогда не отдыхает. Каждому исполнителю я дал чёткие инструкции. Время обработки одного документа не должно быть меньше трёх минут. Если человек справлялся быстрее, он должен был подождать. Слишком быстрая обработка выдала бы ручную работу. Никакой алгоритм машинного обучения не мог работать со скоростью опытного бухгалтера.
К концу февраля система заработала как часы. Первым реальным клиентом стала небольшая немецкая консалтинговая компания Schneider & Partners. Анна Мюллер лично их порекомендовала. 150 сотрудников. Тонны документа оборота. Готовность платить 5000 евро в месяц за автоматизацию. Я встретился с их техническим директором Клаусом Вебером в кафе рядом с их офисом. Солидный мужчина лет 50, 20 лет опыта в IT, здоровый скептицизм к новым технологиям.
«Алекс, честно говоря, я уже видел десятки стартапов, которые обещали революцию в обработке документов», он, размешивая кофе. «Что у вас особенного?» Я достал ноутбук и показал демонстрационную версию системы. Загрузил тестовый счет-фактуру, нажал кнопку «Обработать». Через 4 минуты. Как раз столько времени нужно было исполнителю из украинской смены, система выдала результат.
Все поля извлечены правильно, данные структурированы, готовы к экспорту в любую учетную систему. – Впечатляюще! – признал Клаус. – А какова точность обработки? – 97,3% на нашей тестовой базе, – ответил я. – Но для ваших документов, может быть, ещё выше. Система обучается на каждом новом файле. На самом деле, точность была стопроцентной.
Люди делают ошибки гораздо реже алгоритмов. Но стопроцентная точность выглядела бы подозрительно. Клаус кивнул. «Хорошо. Давайте попробуем на месяц. Если все будет работать, как обещано, перейдем на годовой контракт». К концу марта у нас было уже пять клиентов. Общий месячный доход составил 18 тысяч евро. Расходы на команду исполнителей – 4 тысячи долларов. Рентабельность фантастическая, клиенты довольны, инвесторы в восторге.
Но именно тогда начались первые проблемы. 3 апреля Клаус Вебер прислал мне странное письмо. «Алекс, у меня вопрос по вашей системе. Мы заметили, что обработка документов всегда занимает от 3 до 6 минут, независимо от сложности. Простой однострочный счет обрабатывается столько же времени, сколько многостраничный контракт. Это нормально для ИИ-алгоритма?»
Я быстро придумал объяснение. «Клаус, наша система использует комплексный анализ контекста для каждого документа. Даже простой счёт проверяется на соответствие множеству паттернов и правил. Это гарантирует высокую точность, но требует стабильного времени обработки. Клаус удовлетворился ответом, но я понял – нужно добавлять случайность в время обработки. Простые документы – 2-4 минуты, сложные – 5-8 минут.
Математически это выглядело более естественно. Более серьёзная проблема возникла в середине апреля. Один из клиентов, IT-директор логистической компании Фредерик Шмидт захотел интегрировать нашу систему со своей корпоративной программой учёта. Для этого ему нужна была техническая документация по нашему программному интерфейсу. Я две недели тянул время, придумывая отговорки. Говорил про секретность алгоритмов, про патентную защиту, про корпоративную политику безопасности, но Фредерик не отставал.
«Алекс, мне не нужны ваши алгоритмы», – сказал он во время видеозвонка. «Мне нужна просто схема данных, которые возвращает ваша система. Любая серьёзная IT-компания предоставляет такую документацию. В итоге мне пришлось за выходные изучить основы программирования интерфейсов и создать правдоподобную техническую документацию. Потратил на это 30 часов, но результат получился убедительным.
К маю наша клиентская база выросла до 12 компаний. Месячная выручка перевалила за 50 тысяч евро. Я нанял ещё 20 исполнителей и разделил команду по специализациям. Одни – обрабатывали счета, другие – контракты, третьи – работали с нестандартными документами. Система работала настолько хорошо, что я сам начал забывать о том, что это обман. Клиенты получали качественную услугу, быстро и по разумной цене.
Мои исполнители зарабатывали честные деньги. Инвесторы видели рост выручки и довольные отзывы клиентов. Единственное, чего не было – реального искусственного интеллекта. Но 18 мая произошло событие, которое поставило под угрозу. Всю схему. Анна Мюллер позвонила мне в 10 утра. «Алекс, отличные новости. Один из наших партнеров, крупная немецкая страховая компания, заинтересовалась вашей технологией.
Они готовы подписать контракт на 200 тысяч евро в год». Я обрадовался. «Это фантастика, Анна, что нужно сделать небольшая формальность», сказала она. «Они хотят провести техническую экспертизу вашей системы. Их главный архитектор, доктор Мюллер, хочет посмотреть на работу алгоритмов изнутри. Сердце упало в пятки. «Что именно он хочет увидеть?», – спросил я, стараясь сохранить спокойный тон.
«Стандартная процедура для крупных контрактов», – объяснила Анна. «Анализ архитектуры системы, обзор используемых алгоритмов машинного обучения, тестирование на их собственных данных. Они должны убедиться, что ваши технологии действительно соответствуют заявленным характеристикам. Я попросил время на подготовку и повесил трубку. Впервые за всё время работы над проектом я понял, что попал в ловушку собственного успеха.
Чем лучше работала система, тем больше к ней было внимания. А чем больше внимания, тем выше риск разоблачения. Вечером того же дня я получил письмо от доктора Мюллера. Господин Николаев, мы планируем техническую экспертизу вашей системы на следующей неделе. Подготовьте, пожалуйста, демонстрацию работы алгоритмов на произвольных данных, которые мы принесем с собой. Также нас интересует архитектура нейронной сети и метрики производительности в режиме реального времени.
Я перечитал письмо несколько раз. Демонстрация на произвольных данных означала, что я не смогу заранее подготовить своих исполнителей. Архитектура нейронной сети, нужно было показывать реальный код и алгоритмы. Метрики в режиме реального времени, никого из украинской команды нельзя было подключать к процессу. Впервые за полгода работы над DocuMind, я понял, что у то может настать момент, когда мне нечего будет показать.
Утром 25 мая 2023 года я предупредил всех украинцев о критически важном демо, удвоил им по часовую ставку, попросил быть онлайн с 9.00 до 12.00 по берлинскому времени. Таскмастер заверил, что лучшие исполнители будут готовы. В 9.30 доктор Мюллер вошёл в переговорную с двумя коллегами. В руках папка документов и флешка с тестовыми файлами.
«Господин Николаев, покажите обработку в режиме реального времени», – сказал он. Я загрузил первый документ. Страховой полис на немецком языке. В админ-панели замигала красная точка. Оксана из киевской смены взяла задание. Через четыре минуты система выдала идеальный результат. «Впечатляюще», – признал доктор Мюллер. – Попробуем ещё несколько. В следующие полчаса всё шло гладко.
Украинская команда работала безупречно. Документы обрабатывались быстро и точно. Но потом доктор Мюллер загрузил файл, который изменил всё. «Это специальный тест», – объяснил он. «Документ содержит скрытые метаданные и водяные знаки. Только алгоритм машинного обучения сможет их правильно интерпретировать». Я не понял, о чём он говорит, но загрузил файл в систему. Андрей из Днепровской команды взялся за задание. Через пять минут система выдала результат.
Внешне все выглядело нормально, текст извлечен, поля заполнены. Доктор Мюллер изучил результат и нахмурился. «Странно», – сказал он, – «ваша система проигнорировала скрытые метаданные. Любой современный алгоритм распознавания должен был их обнаружить». Я попытался объяснить. Возможно, алгоритм посчитал эти данные нерелевантными. «Нет», – перебил доктор Мюллер, – «но есть кое-что интереснее.
Этот документ я создал 5 минут назад. В нём есть уникальная подпись, которая меняется каждую секунду. Ваша система извлекла подпись, которая была актуальна ровно в момент обработки. Он посмотрел на меня внимательно. «Знаете, что это означает?» Кто-то вручную открыл этот файл и скопировал данные в точности такими, какими их видел человек на экране. Алгоритм машинного обучения работал бы с исходными байтами файла, а не с визуальным отображением. Сердце ушло в пятке.
Я понял, нас поймали. Кроме того, продолжил технический эксперт, мы проанализировали время отклика вашей системы. Идеальные 4-6 минут независимо от сложности документа. Это характерно для ручной обработки, а не для алгоритмов. Игра была окончена. Вечером Анна Мюллер позвонила с ультиматумом. «Алекс, у нас есть доказательства мошенничества.
Либо вы сами все объясняете, либо мы передаём дело в полицию. Я выбрал честность. Рассказал всё – от поддельных соучредителей до украинской команды. Следующие недели прошли в переговорах с адвокатами. Международный характер схемы и юридические лазейки помогли избежать уголовного дела, но гражданский иск был неизбежен. Я вернул инвесторам 1,3 миллиона долларов, выплатил компенсации клиентам, закрыл компанию.
От 2 миллионов осталось около 500 тысяч – мой заработок за полгода обмана. Сейчас живу в другой стране под другим именем, занимаюсь легальным бизнесом, консультирую настоящие стартапы по привлечению инвестиций. Ирония в том, что опыт создания фейкового ИИ-стартапа сделал меня экспертом по реальным ИИ-технологиям. Теперь я помогаю предпринимателям честно презентовать их разработки.
Иногда думаю о том украинском парне Скрипткиди, чья история вдохновила меня на эту авантюру. Работает ли он до сих пор за копейки для очередного революционного стартапа? Возможно, эта исповедь поможет кому-то не повторить мой путь. Или даст идеи для собственных схем. Помните, в мире венчурных инвестиций грань между инновацией и обманом часто тоньше, чем кажется. И рано или поздно любая ложь вскрывается, особенно когда в дело вступают настоящие эксперты.
Эта история написана пользователем Alex Seo на форуме Tech Underground 3 января 2024 года. В комментариях несколько программистов узнали похожие схемы. Один написал, что друг до сих пор работает за 4 доллара в час, тренируя ИИ для стартапа. По данным MMC Ventures, 40% европейских ИИ-стартапов не используют реальное машинное обучение.
За красивыми презентациями часто скрывается ручной труд за копейки. Помните? Настоящие технологии требуют прозрачности. Стартап, скрывающий техническую документацию, вероятно, что-то скрывает.
Утром 14 февраля 2023 года я получил чек на 2 миллиона долларов за продукт, которого не существовало. Инвесторы из берлинского венчурного фонда были уверены, что вкладывают деньги в революционное ИИ-решение для автоматизации документа оборота. На самом деле, за «искусственным интеллектом» скрывались три десятка украинцев и белорусов, которые за 4 доллара в час вручную обрабатывали документы в Excel-таблицах.
Меня зовут Алекс. Это не моё настоящее имя, как и многие другие детали, которые я изменю в этой исповеди. Но суть останется правдивой до последней запятой. Я не стану врать про тяжёлое детство или благородные мотивы. С самого раннего возраста меня привлекал именно запретный мир. Пока сверстники играли в футбол, я в 8 лет уже пытался взломать пароль от родительского компьютера. Не из необходимости, из любопытства и жажды власти.
Первый настоящий хак случился в 2011 году, когда мне было 14. Я жил в небольшом городе на границе двух республик. Не буду указывать каких имена. Скажу лишь, что это была типичная постсоветская действительность. Заводы закрыты, перспектив мало, а интернет работал через пень-колоду. Я взломал локальную сеть интернет-провайдера и получил бесплатный доступ не только для себя, но и для половины района. Не из-за альтруизма, просто хотел проверить, смогу ли.
Когда провайдер через месяц это обнаружил, они не стали обращаться в милицию. Вместо этого предложили мне подработку – починка компьютеров у клиентов за символические деньги. Но меня это не устраивало. Легальный путь казался скучным и медленным. Первое приглашение на закрытый форум я получил зимой 2012 года. Один из старших ребят, с которым я изредка пересекался в локальных каналах, скинул мне ссылку со словами «Там твои люди».
Форум назывался довольно банально, что-то вроде «Digital. Underground», но внутри кипела настоящая жизнь. Сотни участников обсуждали схемы, делились опытом, предупреждали об облавах. Были разделы по кардингу, фишингу, социальной инженерии, продаже дампов, отмыву денег. Я начал с малого, изучал материалы, задавал вопросы.
Мой первый заработок составил 300 долларов за месяц работы с украденными данными банковских карт. Для 14-летнего подростка из провинции это были огромные деньги. К 16-ти годам я уже считался в сообществе своим — не топовым игроком, но надёжным исполнителем. Специализировался на социальной инженерии, умел разговорить операторов банков и выудить нужную информацию. Голос ещё не сломался, что было плюсом – все принимали меня за студента, который забыл пароль от папиной карточки.
К 2018 году я уже понимал, что мелкий кардинг – это тупик. Суммы небольшие, риски высокие, а главное – постоянная необходимость прятаться. Я начал присматриваться к более «белым» схемам. Именно тогда на форуме появился раздел, посвящённый IT аутсорсингу. Оказалось, что многие участники сообщества параллельно работали программистами в западных компаниях.
Удалённо. За копейки, но официально. Читая их рассказы, я был в шоке. Парень под ником MySquellGod, который раньше делал сотни тысяч долларов на банковских схемах, теперь писал код для американского стартапа за 8 долларов в час. Девушка-криптокуин, бывшая звезда криптомошенничества, обрабатывала данные для немецкой компании за 5 евро в час. «Зачем?» – спросил я у майскью элгот в личке. «Устал прятаться?» – ответил он.
«Хочется спокойно спать. А деньги не такие уж и маленькие, если работать на несколько компаний одновременно». Я стал изучать эту тему глубже. И обнаружил просто золотую жилу информации. Оказалось, что весь западный IT-мир стоит на дешёвой рабочей силе из Восточной Европы, Индии, Филиппин. Программисты из моего региона писали код для стартапов в Берлине за ту же цену, за которую немецкие студенты покупали пиццу на ужин.
Но самое интересное началось, когда я стал читать отчёты этих ребят о своей работе. Сегодня весь день переносил данные из одной Excel-таблицы в другую, писал чел под ником Source. Они думают, что у них автоматическая система. А на самом деле всё руками делаю. Нашему ИИ-боту нужна помощь, жаловалась Java Girl. Я сижу и исправляю его ошибки. А клиенты думают, что получают ответы от искусственного интеллекта.
Классификация документов с помощью машинного обучения, иронизировал бэш-мастер. Я просто читаю каждый документ и сортирую их по папкам вручную. Читая эти откровения неделю за неделей, месяц за месяцем, я начал понимать масштабы происходящего. Западные компании покупали ИИ-решения, которые на самом деле были просто дешёвым человеческим трудом, завернутым в красивую обёртку.
Летом 2021 года произошёл случай, который окончательно определил мою судьбу. На форуме появилась тема от участника под ником scriptkiddy. Он рассказывал, как устроился в немецкий стартап, который разрабатывал революционную систему обработки счетов с помощью нейронных сетей. «Ребят, вы не поверите», – писал он, – «я один обрабатываю все их счета.
Вручную. В Excel. За шесть евро в час. А они продают это предприятием за двадцать тысяч евро в месяц, как ИИ-решение». В комментариях разгорелась дискуссия. Одни возмущались эксплуатацией, другие советовали требовать прибавку. А я думал о другом. Если один парень может имитировать работу нейронной сети за 6 евро в час, то команда из 30 таких парней может имитировать работу очень мощной ИИ-системы.
И продавать это в десятки раз дороже. Мне было 24 года. За плечами. 10 лет работы в сером и черном интернете. Я знал, как создавать убедительные легенды, как обходить проверки, как строить доверие с людьми, которых никогда не видел в глаза. И самое главное – я видел, насколько наивными могут быть инвесторы, когда речь заходит об искусственном интеллекте. Вечером 23 августа 2021 года я сидел в своей однокомнатной квартире и набросал первый план – страница в блокноте, которую я потом сжег, но каждое слово запомнил навсегда.
Продукт. ИИ – система для автоматизации документа оборота. Обработка счетов, классификация документов, извлечение данных. Что-то достаточно сложное, чтобы инвесторы не могли быстро проверить, но достаточно понятное, чтобы они поверили в потенциал. Команда. Поддельные коу-фаундеры с убедительными легендами.
LinkedIn-профили, научные публикации, опыт работы в крупных IT-компаниях. Всё фейковое, но качественно сделанное. Технология. Никакого реального ИИ. Вместо этого, 2. Команда исполнителей из стран третьего мира, которые будут вручную выполнять всю работу. Они будут думать, что работают на обычный аутсорс, не зная о том, что их труд продается как искусственный интеллект.
3. География. Европа, Берлин или Лондон. Там много венчурных фондов, которые активно инвестируют в ИИ, но при этом менее придирчивые, чем в Кремниевой долине. 4. Сумма. От 1 до 3 миллионов долларов. Достаточно, чтобы кардинально изменить жизнь, но не настолько много, чтобы привлекать повышенное внимание. План был дерзким, но выполнимым. Я знал все необходимые инструменты, понимал психологию потенциальных инвесторов, имел доступ к дешевой рабочей силе.
Оставалось только начать. Следующие шесть месяцев я потратил на подготовку. Изучал венчурную экосистему, читал отчеты о сделках, анализировал успешные кейсы ИИ-стартапов. Особое внимание уделял тому, какие вопросы задают инвесторы, какие метрики их интересуют, какие демо их впечатляют. Параллельно начал создавать свою новую личность. Алексей Николаев, 28 лет. Выпускник московского физтеха, бывший сотрудник Яндекса.
Три года работы в лондонском офисе DeepMind, специализация на обработке естественного языка. Переехал в Берлин, чтобы создать собственную компанию. Биография получилась красивая и проверяемая. Но только поверхностно. Достаточно следов в интернете, чтобы поверить, но не настолько много, чтобы наткнуться на противоречия. К февралю 2022 года у меня были готовы. LinkedIn-профиль с тысячей контактов страничка на сайте бывшего работодателя.
Несколько публикаций в научных журналах. Профили на GitHub с историей коммитов за последние 3 года. Фотографии с различных IT-конференций, всё поддельное, всё выглядело абсолютно реальным. Но главной находкой стал чат GPT. 30 ноября 2022 года OpenAI выпустила чат GPT для публичного доступа.
Весь мир сошёл с ума от возможностей искусственного интеллекта. СМИ писали о том, что ИИ и заменит половину профессий. Инвесторы стали подкидывать деньги любому стартапу, в названии которого было слово AI. Это был подарок судьбы. В атмосфере всеобщего хайпа мой план стал не просто выполнимым, он стал практически беспроигрышным. Я ускорил подготовку. К январю 2023 года всё было готово.
Компания DocuMind зарегистрирована в Берлине. Команда из четырёх кофаундеров с безупречными резюме. Прототип системы, который действительно что-то делал, правда, очень простое. И самое главное – список из 12 венчурных фондов, которые потенциально могли заинтересоваться нашим продуктом. Оставалось сделать последний шаг. Утром 7 февраля 2023 года я отправил первое письмо.
Уважаемые коллеги, меня зовут Алексей Николаев, я основатель Docomind – стартапа, который разрабатывает революционные ИИ-решения для автоматизации документа оборота. «Наша технология способна обрабатывать любые типы документов с точностью 97,3% и в 15 раз быстрее человека. Мы привлекаем сидраунд в размере 2 миллиона для масштабирования продукта и выхода на американский рынок». Письмо получилось на четыре абзаца.
Ни слова лжи, если не считать того, что наша технология на самом деле была командой украинских фрилансеров. Отправил 12 писем в 12 фондов. Первый ответ пришёл через 40 минут. Привет, Алекс, очень интересный проект. Мы как раз ищем ИИ и стартапы в вашем направлении. Можете прислать пичдек, если всё хорошо, пригласим на презентацию уже на этой неделе.
От волнения у меня затряслись руки. Игра началась. После первого ответа от венчурного фонда у меня было меньше недели на подготовку полноценной презентации. Пичдек – это святое для любого стартапа. Первое впечатление, которое может либо открыть двери, либо закрыть их навсегда. Но самой презентации было недостаточно. Инвесторы всегда смотрят на команду. Мы инвестируем в людей, а не в идеи.
Золотое правило венчурного капитала. Поэтому мне нужны были кофаундеры. Первым я создал Викторию Шмидт с немецкими корнями, выпускницу TU Берлин, бывшую лид-девелопер в SAP. Специализация – машинное обучение и обработка больших данных. Линкедин-профиль, фотографии с конференцией, даже несколько интервью в технических блогах – всё купленное за биткоины на специализированных формах. Вторым стал Марко Росси. Хэт оф сейлс, итальянец, 5 лет в Oracle, клиентская база по всей Европе.
Харизматичный, опытный, с впечатляющими цифрами, продаж в резюме. Третий – Даниэль Коэн, бывший аналитик Голдман Сакс, MBA от Insate – именно тот человек, который должен был убедить инвесторов в финансовой состоятельности проекта. На создание этой троицы ушло 15 тысяч долларов и четыре дня непрерывной работы. Результат получился впечатляющим. Даже я сам начинал верить в существование этих людей.
Параллельно с созданием фиктивной команды я собирал реальную армию исполнителей, которые будут имитировать работу ИИ. Через старые связи на форумах нашёл координатора. Парня под ником Таскмастер, который специализировался на организации удаленных команд для западных компаний. Ему я представился как обычный стартапер, которому нужна команда для обработки документов. «Нужно 30 человек», – сказал я. «Работа простая.
Классификация документов, извлечение данных, заполнение форм. Оплата 4 доллара в час, работа удаленная, гибкий график». «Без проблем», – ответил Таскмастер. «У меня есть проверенные люди из Украины и Беларуси. Опыт работы с документами есть». За три дня он собрал команду из 28 человек. Студенты, домохозяйки, фрилансеры, все те, кто готов работать за небольшие деньги, лишь бы был стабильный заработок.
Самое красивое в этой схеме было то, что они действительно думали, что работают на обычную аутсорсинговую компанию. Никто не знал, что их труд будет продаваться как революционный искусственный интеллект. 11 февраля 2023 года, суббота, 10 часов утра. Офис венчурного фонда в центре Берлина, панорамные окна на спрее, минималистичный дизайн, кофе за 8 евро чашка. В переговорной сидели трое – Михаэль Браун, Анна Мюллер и Томас Вебер.
Общий опыт инвестирования – больше 50 сделок, совокупный размер портфеля – 200 миллионов евро. Я нервничал, но держался уверенно. DocuMind решает проблему, с которой сталкивается каждая компания в Европе. Начал я презентацию. Обработка документов отнимает 40% рабочего времени офисных сотрудников. Наша ИИ-система сокращает это время в 15 раз при точности 97,3%.
Следующие 45 минут я рассказывал о рынке, о нашей уникальной технологии, о многослойных нейронных сетях, о команде, четверо экспертов мирового уровня, о «метриках» – три тысячи документов в час на одного виртуального сотрудника. «Все цифры были реальными. Я просто брал производительность своей команды украинцев и умножал на коэффициент. Они действительно могли обработать три тысячи документов в час, если работали слаженно».
«Впечатляющие метрики», – сказал Михаэль. «А какие у вас основные конкуренты?» «Основная проблема рынка в том, что большинство решений — это либо простая OCR-технология, либо система безреального машинного обучения. Ответил я, цитируя статью, которую прочитал накануне. Мы первые, кто применил мультимодель с глубоким анализом контекста.
Анна кивнула. А что с данными для обучения? Это ведь критичный вопрос для ИИ. Мы собрали базу из 2,3 миллиона размеченных документов за последние два года. Соврал я, не моргнув глазом. На самом деле, никаких данных у меня не было. Но звучало убедительно, презентация прошла гладко, инвесторы задавали правильные вопросы, я давал правильные ответы. В конце Михаэль сказал фразу, которую я запомнил навсегда.
«Алекс, мне нравится ваш подход. Команда сильная, рынок огромный, технология дифференцированная, мы готовы обсуждать инвестицию. Утром 13 февраля мне пришло письмо с предварительными условиями инвестирования. Два миллиона долларов за 25% компании. Валюация – 8 миллионов. Стандартные условия для СИД-раунда. Я перечитал письмо трижды, не веря глазам. 14 февраля, в День Святого Валентина, я подписал документы. Деньги поступили на корпоративный счёт DocuMind в тот же день.
2 миллиона долларов за продукт, которого не существовало. Но радость длилась недолго. Уже через неделю Анна Мюллер написала мне сообщение, которое заставило сердце забиться быстрее. «Алекс, поздравляю с успешным закрытием раунда. Наши специалисты хотели бы посмотреть на DocuMind в действии. Можем ли мы организовать демоны реальных данных уже на следующей неделе? У нас есть несколько потенциальных клиентов, которые готовы стать пилотными тестерами.
Я смотрел на экран и понимал. Это самый ответственный момент». Утром 22 февраля 2023 года я понял, что два миллиона долларов – это не конец истории, а только начало. Деньги лежали на корпоративном счёте, инвесторы ждали результатов, а у меня в руках была команда украинцев, которые думали, что работают на обычный аутсорс. Нужно было превратить эту группу людей в революционный искусственный интеллект.
Первым делом я создал DocuMind – внутреннюю систему управления заказами. Ничего сложного, простой веб-интерфейс, куда клиенты загружали документы, а мои исполнители получали задания, но для клиентов это выглядело как панель управления ИИ-системой со всеми нужными кнопками и графиками. Таскмастер помог организовать рабочий процесс. Мы разделили команду из 28 человек на три смены по 8 часов.
Получалось круглосуточное покрытие. Пока в Европе спали, украинцы и белорусы обрабатывали документы. Для клиентов это выглядело как облачная ИИ-система, которая никогда не отдыхает. Каждому исполнителю я дал чёткие инструкции. Время обработки одного документа не должно быть меньше трёх минут. Если человек справлялся быстрее, он должен был подождать. Слишком быстрая обработка выдала бы ручную работу. Никакой алгоритм машинного обучения не мог работать со скоростью опытного бухгалтера.
К концу февраля система заработала как часы. Первым реальным клиентом стала небольшая немецкая консалтинговая компания Schneider & Partners. Анна Мюллер лично их порекомендовала. 150 сотрудников. Тонны документа оборота. Готовность платить 5000 евро в месяц за автоматизацию. Я встретился с их техническим директором Клаусом Вебером в кафе рядом с их офисом. Солидный мужчина лет 50, 20 лет опыта в IT, здоровый скептицизм к новым технологиям.
«Алекс, честно говоря, я уже видел десятки стартапов, которые обещали революцию в обработке документов», он, размешивая кофе. «Что у вас особенного?» Я достал ноутбук и показал демонстрационную версию системы. Загрузил тестовый счет-фактуру, нажал кнопку «Обработать». Через 4 минуты. Как раз столько времени нужно было исполнителю из украинской смены, система выдала результат.
Все поля извлечены правильно, данные структурированы, готовы к экспорту в любую учетную систему. – Впечатляюще! – признал Клаус. – А какова точность обработки? – 97,3% на нашей тестовой базе, – ответил я. – Но для ваших документов, может быть, ещё выше. Система обучается на каждом новом файле. На самом деле, точность была стопроцентной.
Люди делают ошибки гораздо реже алгоритмов. Но стопроцентная точность выглядела бы подозрительно. Клаус кивнул. «Хорошо. Давайте попробуем на месяц. Если все будет работать, как обещано, перейдем на годовой контракт». К концу марта у нас было уже пять клиентов. Общий месячный доход составил 18 тысяч евро. Расходы на команду исполнителей – 4 тысячи долларов. Рентабельность фантастическая, клиенты довольны, инвесторы в восторге.
Но именно тогда начались первые проблемы. 3 апреля Клаус Вебер прислал мне странное письмо. «Алекс, у меня вопрос по вашей системе. Мы заметили, что обработка документов всегда занимает от 3 до 6 минут, независимо от сложности. Простой однострочный счет обрабатывается столько же времени, сколько многостраничный контракт. Это нормально для ИИ-алгоритма?»
Я быстро придумал объяснение. «Клаус, наша система использует комплексный анализ контекста для каждого документа. Даже простой счёт проверяется на соответствие множеству паттернов и правил. Это гарантирует высокую точность, но требует стабильного времени обработки. Клаус удовлетворился ответом, но я понял – нужно добавлять случайность в время обработки. Простые документы – 2-4 минуты, сложные – 5-8 минут.
Математически это выглядело более естественно. Более серьёзная проблема возникла в середине апреля. Один из клиентов, IT-директор логистической компании Фредерик Шмидт захотел интегрировать нашу систему со своей корпоративной программой учёта. Для этого ему нужна была техническая документация по нашему программному интерфейсу. Я две недели тянул время, придумывая отговорки. Говорил про секретность алгоритмов, про патентную защиту, про корпоративную политику безопасности, но Фредерик не отставал.
«Алекс, мне не нужны ваши алгоритмы», – сказал он во время видеозвонка. «Мне нужна просто схема данных, которые возвращает ваша система. Любая серьёзная IT-компания предоставляет такую документацию. В итоге мне пришлось за выходные изучить основы программирования интерфейсов и создать правдоподобную техническую документацию. Потратил на это 30 часов, но результат получился убедительным.
К маю наша клиентская база выросла до 12 компаний. Месячная выручка перевалила за 50 тысяч евро. Я нанял ещё 20 исполнителей и разделил команду по специализациям. Одни – обрабатывали счета, другие – контракты, третьи – работали с нестандартными документами. Система работала настолько хорошо, что я сам начал забывать о том, что это обман. Клиенты получали качественную услугу, быстро и по разумной цене.
Мои исполнители зарабатывали честные деньги. Инвесторы видели рост выручки и довольные отзывы клиентов. Единственное, чего не было – реального искусственного интеллекта. Но 18 мая произошло событие, которое поставило под угрозу. Всю схему. Анна Мюллер позвонила мне в 10 утра. «Алекс, отличные новости. Один из наших партнеров, крупная немецкая страховая компания, заинтересовалась вашей технологией.
Они готовы подписать контракт на 200 тысяч евро в год». Я обрадовался. «Это фантастика, Анна, что нужно сделать небольшая формальность», сказала она. «Они хотят провести техническую экспертизу вашей системы. Их главный архитектор, доктор Мюллер, хочет посмотреть на работу алгоритмов изнутри. Сердце упало в пятки. «Что именно он хочет увидеть?», – спросил я, стараясь сохранить спокойный тон.
«Стандартная процедура для крупных контрактов», – объяснила Анна. «Анализ архитектуры системы, обзор используемых алгоритмов машинного обучения, тестирование на их собственных данных. Они должны убедиться, что ваши технологии действительно соответствуют заявленным характеристикам. Я попросил время на подготовку и повесил трубку. Впервые за всё время работы над проектом я понял, что попал в ловушку собственного успеха.
Чем лучше работала система, тем больше к ней было внимания. А чем больше внимания, тем выше риск разоблачения. Вечером того же дня я получил письмо от доктора Мюллера. Господин Николаев, мы планируем техническую экспертизу вашей системы на следующей неделе. Подготовьте, пожалуйста, демонстрацию работы алгоритмов на произвольных данных, которые мы принесем с собой. Также нас интересует архитектура нейронной сети и метрики производительности в режиме реального времени.
Я перечитал письмо несколько раз. Демонстрация на произвольных данных означала, что я не смогу заранее подготовить своих исполнителей. Архитектура нейронной сети, нужно было показывать реальный код и алгоритмы. Метрики в режиме реального времени, никого из украинской команды нельзя было подключать к процессу. Впервые за полгода работы над DocuMind, я понял, что у то может настать момент, когда мне нечего будет показать.
Утром 25 мая 2023 года я предупредил всех украинцев о критически важном демо, удвоил им по часовую ставку, попросил быть онлайн с 9.00 до 12.00 по берлинскому времени. Таскмастер заверил, что лучшие исполнители будут готовы. В 9.30 доктор Мюллер вошёл в переговорную с двумя коллегами. В руках папка документов и флешка с тестовыми файлами.
«Господин Николаев, покажите обработку в режиме реального времени», – сказал он. Я загрузил первый документ. Страховой полис на немецком языке. В админ-панели замигала красная точка. Оксана из киевской смены взяла задание. Через четыре минуты система выдала идеальный результат. «Впечатляюще», – признал доктор Мюллер. – Попробуем ещё несколько. В следующие полчаса всё шло гладко.
Украинская команда работала безупречно. Документы обрабатывались быстро и точно. Но потом доктор Мюллер загрузил файл, который изменил всё. «Это специальный тест», – объяснил он. «Документ содержит скрытые метаданные и водяные знаки. Только алгоритм машинного обучения сможет их правильно интерпретировать». Я не понял, о чём он говорит, но загрузил файл в систему. Андрей из Днепровской команды взялся за задание. Через пять минут система выдала результат.
Внешне все выглядело нормально, текст извлечен, поля заполнены. Доктор Мюллер изучил результат и нахмурился. «Странно», – сказал он, – «ваша система проигнорировала скрытые метаданные. Любой современный алгоритм распознавания должен был их обнаружить». Я попытался объяснить. Возможно, алгоритм посчитал эти данные нерелевантными. «Нет», – перебил доктор Мюллер, – «но есть кое-что интереснее.
Этот документ я создал 5 минут назад. В нём есть уникальная подпись, которая меняется каждую секунду. Ваша система извлекла подпись, которая была актуальна ровно в момент обработки. Он посмотрел на меня внимательно. «Знаете, что это означает?» Кто-то вручную открыл этот файл и скопировал данные в точности такими, какими их видел человек на экране. Алгоритм машинного обучения работал бы с исходными байтами файла, а не с визуальным отображением. Сердце ушло в пятке.
Я понял, нас поймали. Кроме того, продолжил технический эксперт, мы проанализировали время отклика вашей системы. Идеальные 4-6 минут независимо от сложности документа. Это характерно для ручной обработки, а не для алгоритмов. Игра была окончена. Вечером Анна Мюллер позвонила с ультиматумом. «Алекс, у нас есть доказательства мошенничества.
Либо вы сами все объясняете, либо мы передаём дело в полицию. Я выбрал честность. Рассказал всё – от поддельных соучредителей до украинской команды. Следующие недели прошли в переговорах с адвокатами. Международный характер схемы и юридические лазейки помогли избежать уголовного дела, но гражданский иск был неизбежен. Я вернул инвесторам 1,3 миллиона долларов, выплатил компенсации клиентам, закрыл компанию.
От 2 миллионов осталось около 500 тысяч – мой заработок за полгода обмана. Сейчас живу в другой стране под другим именем, занимаюсь легальным бизнесом, консультирую настоящие стартапы по привлечению инвестиций. Ирония в том, что опыт создания фейкового ИИ-стартапа сделал меня экспертом по реальным ИИ-технологиям. Теперь я помогаю предпринимателям честно презентовать их разработки.
Иногда думаю о том украинском парне Скрипткиди, чья история вдохновила меня на эту авантюру. Работает ли он до сих пор за копейки для очередного революционного стартапа? Возможно, эта исповедь поможет кому-то не повторить мой путь. Или даст идеи для собственных схем. Помните, в мире венчурных инвестиций грань между инновацией и обманом часто тоньше, чем кажется. И рано или поздно любая ложь вскрывается, особенно когда в дело вступают настоящие эксперты.
Эта история написана пользователем Alex Seo на форуме Tech Underground 3 января 2024 года. В комментариях несколько программистов узнали похожие схемы. Один написал, что друг до сих пор работает за 4 доллара в час, тренируя ИИ для стартапа. По данным MMC Ventures, 40% европейских ИИ-стартапов не используют реальное машинное обучение.
За красивыми презентациями часто скрывается ручной труд за копейки. Помните? Настоящие технологии требуют прозрачности. Стартап, скрывающий техническую документацию, вероятно, что-то скрывает.
