Нештучний інтелект

DeepSeek випустила мультимодальну модель Janus Pro, що вміє генерувати зображення. Пишуть, що працює краще за DALL-E 3. Опенсорс, MIT.

Ще сам уважніше перечитаю і спробую відрефлексувати. Бо там багато цікавих моментів.

Хороша стаття про те, звідки взявся DeepSeek і як він працює.

Коментар Chief Research Officer в OpenAI.

У коментарях насипають щодо закритості o1, критикують обмеження кількості запитів в Pro версії і про те, що сенс не ділитися технологіями, якщо все одно до цього швидко дійдуть інші.

Короче, несеться, що страшне…

OpenAI запускає ChatGPT Gov

Компанія OpenAI оголосила про запуск ChatGPT Gov – спеціального продукту, створеного для підтримки роботи державних установ. Мета інструменту – допомогти органам влади ефективніше використовувати штучний інтелект для вирішення важливих завдань, таких як аналіз великих обсягів інформації, підготовка звітів, покращення комунікації та автоматизація рутинних процесів.

Новий сервіс враховує особливі потреби урядових установ, пропонуючи підвищену конфіденційність, відповідність політикам безпеки та можливість інтеграції зі специфічними системами. OpenAI прагне співпрацювати з державами по всьому світу, забезпечуючи їх передовими інструментами для адаптації до сучасних технологічних викликів.

Детальніше про ChatGPT для урядів можна дізнатися у офіційному блозі OpenAI.

Порівняння моделей з точки зору відкритості.

Ми звикли називати моделі від Meta (Llama) опенсорсними, бо про це постійно говорить і Ле Кун і Цукерберг. Якщо порівнювати з OpenAI ChatGPT, то, звісно, перевага на їх стороні.

І ми звикли, що китайці не діляться своїми напрацюваннями, а лише копіюють.

Але.

Llama доступна у форматі open-weight, але має спеціальну ліцензію від Meta, яка обмежує використання, зокрема, забороняється комерційне використання для створення конкурентних продуктів, а також ліцензія також забороняє використання у військових цілях чи для шкідливих проектів. Організація Open Source Initiative (OSI) не визнає Llama опенсорсною, оскільки її ліцензія накладає обмеження, які суперечать ключовим принципам опенсорсу. Статус Llama можна вважати "частково відкритим", оскільки доступ до ваг і архітектури надано, але свобода використання обмежена.

DeepSeek-R1 розповсюджується під ліцензією MIT, яка є стандартною у відкритому програмному забезпеченні. Ліцензія MIT дозволяє повну свободу використання, включно з комерційним застосуванням, без жодних обмежень.

Далі.

Open source є лише одним із критеріїв відкритості (openness), важливим також є розуміння архітектури, навчальних даних тощо і якщо аналізувати відкритість моделей, то побачимо, що немає жодної по справжньому відкритої моделі у топ гравців - ні Phi від Microsoft, ні Llama від Meta, ні Mistral, ні Gemma від Google не є "відкритими".

Треба буде глянути на детальні показники DeepSeek, але те, що саме китайська модель стала по справжньому опенсорсною, викликає подив і... занепокоєння.

Тримайте експерта!

Microsoft веде переговори про купівлю TikTok, заявив президент США Дональд Трамп.

З нетерпінням чекаю на інтеграцію LinkedIn, GitHub і TikTok.

Ну і чекаю на поповнення в програмі Microsoft MVP - Microsoft TikTok Most Valuable Professional, щоб щорічні конференції стали не лише розумними, але й красивими.

DeepSeek.

Саме цікаво, що на перший запит він почав відповідати (я бачив відповідь), і в якийсь момент відповідь замінилась на те, що ви бачите на скріні.

Відчув холодок чорного дзеркала.

Потрібна допомога залу.

Уявіть чисто гіпотетично, що є конференція про генеративний штучний інтелект з темами, які найчастіше цікавлять аудиторію і темами, які розвінчують ті чи інші міфи.

Є два описи.

№1 Стандартний

Тема: Як працюють генеративні ШІ моделі
Дізнаємося, як ці моделі генерують текст, щоб уникнути помилок у розумінні та поширенні інформації.

1.1 Чому іноді кажуть ChatGPT, а іноді GPT?
Розбираємося, чим відрізняються моделі, сервіси та інструменти генеративного ШІ.

1.2 Як моделі "міркують"?
Розбираємо, як ШІ ухвалює рішення та виконує складні завдання.

1.3 Порівняння сервісів генеративного ШІ
Огляд та порівняння популярних платформ генеративного ШІ.

1.4 Інженерія запитів
Прості поради, щоб отримувати найкращі відповіді від ШІ.

№2 Не стандартний
Тема: Та воно просто генерує наступний токен
Розбираємось, як працюють моделі генеративного штучного інтелекту, щоб не писати дурниці в інтернеті.

1.1 Чому іноді кажуть ChatGPT, а іноді - GPT?
Розберемося з моделями, сервісами та інструментами генеративного штучного інтелекту.

1.2 Ти шо, самий умний?
Розберемося, як працюють моделі з “міркуванням”.

1.3 Ти кого більше любиш - маму чи тата?
Зробимо огляд різних сервісів генеративного штучного інтелекту та порівняємо їх функціональні можливості.

1.4 Ок, гугл, напиши нормальний запит
Навчимось писати запити краще за сина маминої подруги.

Який вам більше заходить - стандартний (1) чи не стандартний (2)?

Напишіть у коментарях плз.

Треба перевірити гіпотезу.

Дякую.

22 січня 2025 року німецький медіа-гігант Bertelsmann оголосив про стратегічне партнерство з OpenAI. Bertelsmann, відомий як один із найбільших конгломератів у сфері медіа, освіти та послуг, планує активно впроваджувати можливості штучного інтелекту в різні напрями своєї діяльності. Мета співпраці — прискорити інновації, підвищити ефективність бізнес-процесів і розширити використання штучного інтелекту в таких галузях, як медіа, контент і цифрові послуги.

У рамках угоди технології OpenAI, зокрема ChatGPT Enterprise, будуть використовуватись для автоматизації та оптимізації внутрішніх процесів Bertelsmann. Наприклад, журналісти RTL Deutschland застосовуватимуть штучний інтелект для підготовки розслідувань, а підрозділ Penguin Random House використовуватиме його для персоналізації книжкових рекомендацій у соціальних мережах. Крім того, на стримінгових платформах RTL+ і M6+ штучний інтелект покращуватиме функції пошуку та пропонуватиме індивідуальні рекомендації для глядачів.

У зв'язку з гарними результатами китайської моделі DeepSeek і анонсом американської програми Stargate Project, як ніколи, стає актуальною книга "AI. Наддержави штучного інтелекту" авторства Кай-Фу Лі про власне боротьбу США і Китаю за лідерство у сфері ШІ.

Ілон Маск і Сем Альтман сперечаються, хто створить майбутнє, населене розумними машинами.

Вони наввипередки будують мега дата-центри для своїх ШI, бʼються в суді та тролять один одного у твіттері.

Історія партнерства, що переросло в суперництво, читайте на Бабелі.

OpenAI анонсувала нового агента штучного інтелекту Operator, який автоматизує виконання завдань у веббраузері. Operator, доступний для користувачів ChatGPT Pro у США, використовує модель “Computer-Using Agent” (CUA), що поєднує обробку зображень з міркуванням.

Агент може взаємодіяти з вебсторінками, виконуючи дії, подібні до людських, і співпрацює з компаніями на кшталт Instacart, Uber та eBay. Operator включає функції безпеки, але поки що не підтримує банківські транзакції чи прийом на роботу, роблячи його першим кроком OpenAI у конкурентному ринку агентів штучного інтелекту.

A pie without 3.14 is just 2.71
but pig without 3.14 is?

Всі стандартні моделі зафейлились (ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Flash, Claude 3.5 Sonnet, Grok 2, DeepSeek v3 і r1, Perplexity).

Все таки сила reasoning моделей ще недооцінена. Хоча r1 теж не докрутила до правильної відповіді.

Цікаво, для чого ШІ-стартапу, який розробляє платформу для продажів і маркетингу для виходу на нові ринки, команда з продажів та маркетингу для виходу на нові ринки?

Хочу порадити High Bar Journal - бренд-медіа компанії Genesis про технології та продуктове IT, мета якого — розповідати актуальне та корисне про те, як створюються і функціонують українські продуктові IT-бізнеси.

Періодично туди потрапляють і мої колонки та конспекти лекцій.

Наприклад, передбачення про те, як штучний інтелект вплине на різні професійні сфери, 12 книг про ШІ та великі мовні моделі для Python розробників.

OpenAI оголосила про створення компанії Stargate для розвитку штучного інтелекту

OpenAI разом із ключовими партнерами запустила нову компанію Stargate, яка займатиметься розвитком інфраструктури штучного інтелекту у США. Протягом наступних чотирьох років Stargate планує інвестувати 500 мільярдів доларів у технології штучного інтелекту, зокрема на побудову потужних обчислювальних систем та підтримку інновацій.

Компанія Stargate має стати ключовим гравцем у цій галузі, сприяючи створенню робочих місць, економічному зростанню та забезпеченню лідерства США у сфері інновацій. Основними інвесторами стали SoftBank, OpenAI, Oracle та MGX, а Масайосі Сон очолить компанію.

Технологічними партнерами виступають Arm, Microsoft, NVIDIA, Oracle та OpenAI. Реалізація вже стартувала у Техасі, з планами розширення у інших регіонах США. Stargate тісно співпрацюватиме з Microsoft, NVIDIA та Oracle, використовуючи передові технології для створення інфраструктури майбутнього.

20 січня одним з перших рішень Трамп скасував указ Джо Байдена 2023 року, спрямований на зменшення ризиків штучного інтелекту для споживачів, працівників та національної безпеки.

Указ Байдена зобов’язував розробників ШІ-систем, які можуть загрожувати національній безпеці, економіці, громадському здоров’ю чи безпеці, ділитися результатами тестів безпеки з урядом США згідно з Законом про оборонне виробництво перед публічним випуском.

Хто з Чернівців - приходьте 25 січня на конференцію AI Hills від Чернівецького ІТ кластера.

Програма:

За що дали Нобелівські премії з фізики і хімії у 2024 році і до чого тут ШІ
Андрій Тужиков, Machine Learning Engineer, Samsung R&D Institute Ukraine

Як створити власний стартап-бізнес на основі ШІ. Практичний досвід від А до Я
Дмитро Софина, Керівник міжнародного центру з дослідження і розробки ШІ, Winstars.ai

Як генеративний штучний інтелект змінює світ
Олександр Краковецький, CEO DevRain; CTO DonorUA

Роль та перспектива АІ в Україні
Юрій Гуменчук, Співзасновник і керуючий партнер, WINSTARS.AI

Нейроморфні чипи та автономні системи: чи справді мозок у кремнії змінить майбутнє?
Ілля Бабічев, Tech Adviser, Data Science UA Community

AI Trading bots
Максим Юрчак, Community Lead і Technical Leader, SoftServe

RIP Девід Лінч.

Copilot і ChatGPT відмовилися генерувати його портрет.

Grok не відмовився.

ChatGPT отримав функцію планування задач, яка дозволяє автоматизувати виконання запитів у зазначений час.

Функція дозволяє створювати задачі, які виконуватимуться навіть у разі відсутності користувача в мережі. Повідомлення про завершення задач надсилаються через push-сповіщення або електронну пошту.

Можливості:

- виконання запитів у визначений час або за розкладом;
- приклади задач: щоденний брифінг новин, нагадування про важливі події або регулярна мовна практика;
- керування задачами через спеціальний розділ «Tasks» у профілі.

Користувачі можуть налаштувати або змінити задачі, зокрема ім'я, інструкції чи розклад, через веб-інтерфейс або мобільний застосунок. Усього можна мати до 10 активних задач.

На даний момент функція перебуває у бета-версії та має обмеження, зокрема недоступність роботи з файлами та голосовими чатами.

Компанія Microsoft представила Microsoft 365 Copilot Chat з можливістю використання агентів за моделлю pay-as-you-go для клієнтів Microsoft 365.

Ключовою особливістю оновлення є можливість створювати агентів безпосередньо в чаті, використовуючи природну мову. Наприклад, представник служби підтримки може попросити агента CRM надати деталі облікового запису перед зустріччю з клієнтом, а технічні спеціалісти можуть отримати покрокові інструкції та актуальну інформацію про продукти, що зберігається в SharePoint. IT-адміністратори можуть створювати агентів для всієї організації та керувати їх розгортанням за допомогою Microsoft Copilot Studio.

Звісно, Microsoft як завжди, заплутала всіх своїми назвами і фічами, що не скасовує той факт, що технології розвиваються шаленими темпами.

Якщо охарактеризувати 2024 одним словом, то це слово буде “конкуренція”. Увесь рік ми спостерігали за тим, як різні компанії, зокрема, OpenAI, Microsoft, Meta, Google, Anthropic, Amazon та інші змагались у швидкості виведення на ринок нових технологій і інструментів.

Трендом можуть стати моделі з можливістю “міркування”, зокрема, нещодавно анонсовані моделі o1-o3 від OpenAI. Наприклад, у тесті AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination), що використовується для відбору найталановитіших студентів на національну математичну олімпіаду США, модель o3 набрала 96,7%, розв’язавши 14 із 15 задач. Такий результат зазвичай демонструють лише одиниці студентів, що проходять до елітної групи із 500 найкращих. Для порівняння, модель o1 отримала 83,3%, а її версія o1 preview (випущена у вересні) – лише 56,7%. У складних міждисциплінарних тестах GPQA Diamond для кандидатів технічних наук модель o3 досягла 87,7%, перевершивши середній показник людей-експертів (69,7–81,3%). У тестах з програмування, як-от SWE-bench Verified, o3 показала результат 71,7%, що суттєво перевищує попередніх лідерів: Claude 3 Opus (22,2%) і Claude 3.5 Sonnet (49%). На платформі Codeforces модель o3 отримала рейтинг 2727 балів, суттєво випередивши o1 (1891) та o1-preview (1258). Такий прогрес став можливим завдяки унікальній кадровій стратегії OpenAI, яка залучає провідних фахівців: середня компенсація програмістів компанії складає $821 тисячу на рік, що значно перевищує середню винагороду в США, забезпечуючи співпрацю лише з найкращими професіоналами. За словами OpenAI, навіть серед цих програмістів лише декілька осіб досягають результатів вищих за o3 у тестах Codeforces.

Наступний очікуваний тренд — це автономні агенти, здатні виконувати складні завдання без втручання людини. Такі системи, інтегровані з передовими моделями генеративного штучного інтелекту, можуть самостійно аналізувати дані, приймати рішення та виконувати інші завдання. Їх потенціал виходить за межі традиційної “контрольованої” автоматизації, оскільки автономні агенти здатні адаптуватися до нових умов, інтегрувати знання з різних сфер і взаємодіяти між собою. Це відкриває нові можливості для бізнесу, зокрема в управлінні ланцюгами постачання, автоматизації клієнтського обслуговування, оптимізації процесів у виробництві та фінансах тощо.

Крім позитивного ефекту не потрібно забувати про негативний вплив, зокрема, використання ШІ для генерації фейків, маніпуляцій, а також негативні наслідки через некоректне або некероване використання технологій. Таким чином, суттєві зміни стосуватимуться регулювання ШІ, впровадження принципів відповідального ШІ (Responsible AI), а також вдосконалення технологій задля виявлення та мінімізації ефекту “галюцинування”.

Справжнім геймчейнджером у сфері штучного інтелекту можуть стати спеціалізовані чіпи для навчання моделей та квантові технології, які здатні забезпечити значне підвищення швидкості обчислень і зниження енергоспоживання. Нещодавно анонсований квантовий процесор Google Willow за словами компанії демонструє потенціал вирішувати завдання за хвилини, на які суперкомп’ютерам знадобляться тисячі років, проте залишається відкритим питання, коли ці технології стануть масово доступними та справді революціонізують наше життя. Розробки Microsoft у співпраці з Quantinuum, спрямовані на створення високонадійних логічних кубітів, і новий 133-кубітний процесор Heron від IBM, який покращує стабільність і точність кубітів, демонструють значний прогрес у квантових обчисленнях.

Враховуючи прогрес, усе частіше лунають думки про можливість створення загального штучного інтелекту, який вже починає виглядати не такою далекою перспективою. Однак масове впровадження подібних технологій, найімовірніше, буде поступовим і ітераційним через низку причин, включаючи бюрократичні, юридичні, соціальні та регуляторні обмеження. Це дозволить не лише уникнути потенційних ризиків і неконтрольованих наслідків, але й мінімізувати руйнівний вплив на окремі галузі економіки та соціально незахищені верстви населення.

Інші думки про 2025 рік у спецпроєкті liga.net.

Моя ж ти зайка.

Саме завдяки таким фейкам (дипфейками навіть це важко назвати) шахраї ошукали 53-річну жінку, яка заради порятунку Бреда Пітта навіть розлучилась зі своїм чоловіком-міліонером.

Чим не сюжет для Netflix?

Але сумно, що люди ведуться навіть на такі примітивні фейки.

Тезисно про вплив штучного інтелекту на освіту, роботу та інші аспекти життя.

1. Люди, які використовують ШІ, стають розумнішими (продуктивнішими).
Після того, як AlphaGo виграла у чемпіона світу з го Лі Седоля, і гравці почали масово використовувати ШІ для самонавчання, середній загальносвітовий рейтинг почав зростання - вперше з 50-х років - відколи ведеться спостереження.

2. ШІ, наймовірніше, буде розумніший за 99% людей.
1% людей будуть кращими за ШІ, але лише у своїй вузькій темі.

3. ШІ підсилює кваліфікованих людей, і заважає менш кваліфікованим.
Головна причина - вміння поставити точний запит, що вимагає глибоких знань у предметній сфері, і вміння визначити хороші ідеї від галюцинування чи булшита.

4. ШІ вже знижує запит на джуніор позиції.
Проблема полягає в тому, що джуніори зазвичай вчились на простих завданнях, а тепер ці завдання робить ШІ. Питання як джуніору стати профі є відкритим, якщо бізнес не хоче навчати джунів.

5. З приходом ШІ важливим стає суть, а не форма.
Бо ШІ може придати будь-яку форму вашим ідеям чи праці.

6. Роль університетів підсилюється.
Бо за відсутності реальної джуніорської практики в бізнесі саме в університеті доведеться здобувати практичні навички.

А це означає, що...

7. ...стати профі можна буде виключно через "страждання".
Тобто попри те, що ШІ зробить роботу за секунди, студенти будуть змушені робити все руцями, щоб здобути необхідні навички.

8. ... але більшість студентів втрачатимуть мотивацію вчитись.
Бо навіщо вчитись, якщо ШІ все вміє.

9. Роль ментора (навіть не вчителі) буде дуже затребуваною.
Проблема в тому, що людей багато, а менторів - ні.

10. Кількість контенту у всіх напрямах (наукові дослідження, книги, публікації, подкасти тощо) буде зростати експоненційно.
Відповідно, це знижуватиме цінність одиниці інформації. Але зросте кількість споживачів. Але популяризатори програватимуть інфо(представники меншин), тому важливою складовою національної стратегії і (виживання людства) буде створення ефективних просвітницьких платформ.

Переможці найкоротшої розповіді.

Getty Images та Shutterstock оголосили про злиття в угоді вартістю $3.7 мільярда, створюючи новий гігант у сфері ліцензованого візуального контенту. Цей крок має посилити їхні позиції на ринку, враховуючи стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту, який створює конкуренцію традиційним стоковим платформам.

Генеративні ШІ-інструменти, такі як DALL·E та MidJourney, вже змінюють підхід до створення візуального контенту, дозволяючи користувачам генерувати унікальні зображення за запитом. Злиття Getty та Shutterstock покликане адаптувати компанії до нових умов, пропонуючи клієнтам більше інтеграцій зі штучним інтелектом.

Microsoft представила нову мовну модель Phi-4

Microsoft анонсувала Phi-4 — малу мовну модель (SLM) з 14 мільярдами параметрів, яка спеціалізується на вирішенні складних математичних задач. Завдяки ретельному відбору даних і посттренінговим вдосконаленням, Phi-4 перевершує навіть більші моделі, такі як Gemini Pro 1.5, у тестах на математичне моделювання. Модель вже доступна на платформі Azure AI Foundry за ліцензією MSRLA, а незабаром з'явиться і на Hugging Face.

Phi-4 включає інструменти відповідального використання ШІ, такі як оцінка ризиків, моніторинг даних і фільтрація небажаного контенту через Azure AI Foundry. Ці можливості дозволяють інтегрувати Phi-4 у робочі процеси з підвищеним рівнем безпеки та точності, що робить її цінним інструментом для організацій, які працюють із математичними розрахунками та іншими складними задачами.

Особистий кейс використання o1 pro (та, що в пакеті за $200/міс).

З друзями вимушено поїхали в інше місто на авто. Ну і далі все як завжди. Хтось платить за паливо, хтось - за обід, хтось їде на авто, назад самостійно.

У результаті зробив табличку, і прописав, хто за що платив і з якими людьми треба ті чи інші витрати асоціювати. За 5 хв мав повну калькуляцію хто кому за що винен.

Простий кейс, але мені потрібно було б витратити не менше годину часу, щоб це все розрахувати, перевірити.

Тут поділились цікавим документом про неузгодженість регуляцій щодо новітніх технологій, а також несвоєчасність та малу швидкість змін на тлі динамічного розвитку ШІ, проблем, пов'язаних з кібербезпекою тощо.

Від себе додам, що проблема дуже гостра. Особливо, якщо хтось необережно додасть визначення (особливо некоректні) в закони, що може викликати ефект доміно, коли кожні наступні ітерації будуть лише посилювати проблему.

До того ж, в історії не було ситуації, коли на момент прийнятття того чи іншого закону ті чи інші моменти, пов'язані з технологіями, вже є не актуальними.

Гарний приклад, до чого це може призвести - це кукі на кожному сайті, і попапи, на які ми маємо реагувати щоразу. Ніякого сенсу це не несе, але створюється ілюція захисту даних та контрольованості процесу.

А це лише кукі. Уявіть рівень технологічності умовних великих мовних моделей, які вже часто демонструють здібності, що переважають людські.

Ось узагальнення статті від ChatGPT:

Юридичні наслідки законів про захист даних, регуляцій у сфері ШІ та заходів кібербезпеки для права на приватність у 2024 році

Сучасний світ стикається з безпрецедентними викликами у сфері захисту персональних даних через розвиток штучного інтелекту (ШІ), поширення цифрових платформ та зростання кіберзагроз. Такі законодавчі ініціативи, як General Data Protection Regulation (GDPR) в ЄС, встановлюють високі стандарти захисту, але їхній вплив у контексті глобальних викликів та новітніх технологій залишається неоднозначним. Швидке впровадження алгоритмів ШІ, здатних аналізувати великі обсяги особистих даних, разом із частими витоками інформації через кібератаки, змушує переосмислювати ефективність існуючих регуляторних підходів.

Метою цього звіту є детальний аналіз впливу трьох ключових компонентів — законів про захист даних, регуляцій у сфері ШІ та заходів кібербезпеки — на права на приватність. У фокусі — реальні приклади, прогалини у регулюванні та потенційні шляхи вдосконалення.

Методологія

Дослідження базується на:

- Інтерв'ю з експертами: Наприклад, співробітники з кібербезпеки в корпораціях рівня Microsoft та представники юридичних фірм, які спеціалізуються на міжнародному захисті даних.
- Фокус-групах: Обговорення серед стартапів у сфері ШІ, які розробляють сервіси для автоматизації рекрутингу, що включають обробку даних.
- Аналізі документів: Вивчення текстів GDPR, Закону про ШІ ЄС, та кібербезпекових стандартів, таких як NIST (Національний інститут стандартів і технологій США).

Результати оброблялись за допомогою тематичного аналізу та порівняльного підходу для виокремлення ключових трендів.

Основні результати

ЗАХИСТ ДАНИХ

Законодавства, такі як GDPR, встановлюють жорсткі правила для обробки даних. Зокрема:

1. Стаття 6 GDPR вимагає чіткої згоди користувача на обробку його даних, що є особливо актуальним для таких платформ, як Google та Meta, які систематично монетизують персональні дані.
2. Право на забуття (стаття 17 GDPR) дає можливість видалити дані за запитом користувача. У 2023 році цей інструмент активно використовували у ЄС для видалення старих записів із пошукових систем.

Проблеми:
1. Високі витрати на впровадження: Наприклад, невеликі компанії у Франції повідомляли, що лише аудит для відповідності GDPR обходиться у €20,000–30,000.
2. Труднощі глобального застосування: Наприклад, GDPR поширюється і на американські компанії, якщо вони обробляють дані громадян ЄС. Це призвело до конфлікту між законодавством ЄС та США (наприклад, справа Schrems II у Європейському суді).

РЕГУЛЯЦІЯ ШІ

Регуляція ШІ у 2024 році стикається із значними викликами через різноманітність його застосувань:

Європейський закон про ШІ (Artificial Intelligence Act) пропонує класифікацію систем ШІ за ризиками: від мінімальних (чат-боти) до критичних (системи для медичного діагностування). Для останніх передбачені суворі вимоги, включаючи аудит даних, на яких навчались алгоритми.

Приклад: У 2023 році OpenAI зіткнулася з обвинуваченнями в Італії через порушення правил прозорості GDPR, оскільки ChatGPT збирав дані без згоди користувачів. Це показує, що регуляції ШІ залишаються недостатньо чіткими.

Прогалини:

1. Відсутність глобальної узгодженості. Наприклад, Китай активно впроваджує державний контроль над ШІ, у той час як ЄС акцентує на прозорості та відповідальності.
2. Регуляції часто не охоплюють нові технології, такі як генеративні моделі (DALL·E, MidJourney), які можуть створювати контент з потенційними порушеннями авторських прав.

КІБЕРБЕЗПЕКА

Кібербезпекові заходи є основою для захисту даних, але їх впровадження часто стикається з реальними перешкодами:

1. Шифрування даних: Сервіси, такі як WhatsApp, використовують шифрування за принципом end-to-end, що унеможливлює доступ третіх сторін до повідомлень.
2. Багатофакторна автентифікація (MFA): Наприклад, Google впровадив MFA для всіх корпоративних акаунтів, що зменшило кількість зламів на 50%.

Проблеми:

1. Економічні бар’єри: Невеликі компанії, як-от локальні інтернет-провайдери, часто не можуть впровадити сучасні рішення через високу вартість.
2. Атаки з боку кіберзлочинців: У 2023 році атака на систему Colonial Pipeline у США продемонструвала, як вразливість у кібербезпеці може спричинити масштабний економічний збиток.

Інтеграція захисту даних, регуляцій ШІ та кібербезпеки є критично важливою. Наприклад:

1. GDPR вимагає прозорості, яка стає викликом у випадках використання ШІ, що обробляє великі масиви персональних даних. Зокрема, застосування ШІ у банківському секторі для автоматичного оцінювання кредитних ризиків може порушувати принцип "чіткого пояснення" алгоритмів.
2. Кібербезпека підтримує обидві сфери через захист від несанкціонованого доступу до даних. Проте вимоги до зберігання великих обсягів даних для ШІ можуть конфліктувати із суворими правилами GDPR.

Рекомендації

1. Покращення глобальної співпраці: Наприклад, створення узгодженого стандарту між ЄС і США для передачі даних.
Інвестиції в навчання з кібербезпеки: Наприклад, уряди можуть субсидувати тренінги для малих і середніх підприємств.
2. Адаптивне регулювання ШІ: Включення обов’язкових незалежних аудитів для генеративних моделей, таких як ChatGPT.

2024 рік демонструє значний прогрес у сфері захисту приватності, проте лишаються складні виклики, які потребують вдосконалення. Законодавці та організації повинні орієнтуватися на гнучкість, адаптивність та глобальну координацію, щоб забезпечити ефективний захист приватності в епоху ШІ.

Модель o3 розв'язала 25% задач надскладного тесту FrontierMath від Epoch AI. Для порівняння, попередні моделі досягали лише 2% на цьому тесті. Примітно, що o3 також демонструє майже ідеальний результат на AIME (відбір на математичну олімпіаду США), що свідчить про суттєвий прогрес у математичних здібностях ШІ.

FrontierMath - це набір унікальних, ніде раніше не опублікованих математичних задач, створених за участі 60 математиків. За словами авторів тесту, задачі представляють весь спектр сучасної математики та значно складніші за завдання міжнародних олімпіад. Навіть лауреат медалі Філдса Тімоті Говерс зазначив, що йому складно розв'язати навіть одну задачу з цього тесту. Для професійних математиків розв'язання таких задач може зайняти години або навіть дні.

На другому зображені - приклад задачі з тесту. Тут навіть важко зрозуміти, в чому суть задачі, не те, щоб її розв'язати 😊

До речі, ChatGPT не працює. Ось так непомітно ChatGPT перетворився в критичну інфраструктуру.

Я неодноразово писав про важливість ІТ термінології. Часто дискутував з колегами, розбирався з суттю термінів.

Колись допоміг з'явитися на світ розділу "Ukrainian Language" на StackExchange, де багато обговорень були присвячені саме термінології.

Уже кілька років працюю над створенням навчального контенту та сертифікаційних екзаменів по штучному інтелекту на глобальному рівні для компанії Microsoft.

Сьогодні побачила світ ще одна ініціатива, де брав участь.

Це "Словник термінів зі штучного інтелекту", який створений Мінцифрою спільно з Експертно-консультаційним комітетом з розвитку ШІ при Мінцифрі.

Разом з колегами ми намагались професійно, але лаконічно описати ШІ-терміни для того, щоб полегшити працю перекладчам, науковим редакторам, журналістам, науковцям, студентам тощо.

Завантажити словник можна тут.

Під час створення словника ми використовували різні підходи - переклад, транскрибацію, усталені назви та розмовні, намагались знайти компроміс.

Я часто говорю на своїх виступах, що наразі початківцям ШІ не допомагає, а фахівців значно підсилює.

Це підтверджують дані з США.

Вакансій початкового рівня стає менше.

Колись щось схоже було в українському ІТ, коли компанії перестали брати джунів (зараз схожа ситуація), отримавши за кілька років «кризу мідлів».

Враховуючи, що саме мідли виконують левову частину роботи, то ось цей негативний ефект проявиться доволі швидко.

Через певні обставини випав на кілька днів, поки OpenAI анонсувала останні новинки в рамках "12 днів з OpenAI". Тож виправляюсь.

9/12: Подарунки для розробників

OpenAI презентувала модель o1 з покращеним API, можливістю тонкого налаштування (fine-tuning), а також додаткові інструменти для розробників.

10/12: 1-800-CHATGPT

Сервіс 1-800-CHATGPT дає змогу користувачам спілкуватися з ChatGPT через телефон або WhatsApp. Це зручне рішення для тих, хто віддає перевагу голосовій або текстовій взаємодії без необхідності доступу до вебдодатків.

11/12: Інтеграція із застосунками

OpenAI оголосила про інтеграцію ChatGPT із популярними застосунками, такими як Asana, Trello, Slack, Zapier тощо. Це дозволяє використовувати ChatGPT як розумного асистента для автоматизації робочих процесів: створення задач, написання коментарів, генерування звітів та інше.

12/12: Нова модель o3 та запрошення для дослідників

OpenAI презентувала нову модель o3, яка покращує її здатність до міркувань та роботи з безпековими вимогами. Це означає, що моделі стають більш точними, етичними та безпечними для використання. Також компанія запросила дослідників безпеки приєднатися до тестування нових розробок, щоб забезпечити вищий рівень захисту та прозорості.

Додам, що зробив custom GPT під назвою AI Regulations, який працює з різними регуляторними документами (Україна, Європа, США та кілька інших країн).

Опубліковано другий проєкт Кодексу поведінки для ШІ загального призначення

Європейська комісія представила другий проєкт Кодексу поведінки для штучного інтелекту загального призначення. Цей документ, розроблений незалежними експертами, спрямований на встановлення стандартів етичного використання ШІ, зокрема таких моделей, як GPT, що використовуються у різних сферах: від бізнесу до медицини.

Основні положення другого проєкту:

1. Прозорість: компанії, що працюють із ШІ, повинні надавати зрозумілу інформацію про те, як функціонують їхні моделі.
2. Безпека: передбачено регулярні тести для виявлення та усунення можливих ризиків.
3. Уникнення дискримінації: важливий акцент зроблено на боротьбі з упередженнями у ШІ, які можуть впливати на соціальну рівність.
4. Екологічна відповідальність: розробники повинні мінімізувати вплив ШІ на навколишнє середовище.
5. Етичні принципи: Кодекс рекомендує враховувати соціальні наслідки рішень, що приймаються за допомогою ШІ.

Мета Кодексу:
Забезпечити добровільне впровадження етичних стандартів до прийняття законодавства ЄС про ШІ. Це дозволить компаніям почати адаптувати свої процеси заздалегідь, сприяючи зміцненню довіри з боку споживачів і регуляторів.

Ключова увага до моделей загального призначення:
ШІ загального призначення, такі як ChatGPT, дедалі більше використовуються у різних галузях, включно з освітою, охороною здоров’я, автоматизацією бізнесу тощо. Кодекс визначає рамки відповідального використання таких систем, враховуючи їхню здатність адаптуватися до різноманітних задач.

Другий проєкт Кодексу все ще відкритий для громадських обговорень, що дозволить доопрацювати його з урахуванням думок представників бізнесу, науковців та громадськості.

Джерело: Digital Strategy of the European Commission

Ось так це приблизно виглядало.

Штучний інтелект був четвертим суддею бою Усик - Фʼюрі.

На офіційних записках суддів було тричі 116-112, а штучний інтелект нарахував 118-112 на користь Усика.

Рішення штучного інтелекту не вплинуло на результат бою – це був еволюційний експеримент.

Дані. Інновації. Технології. Штучний інтелект

Тренінг буде присвячений теоретичним та практичним аспектам інновацій, технологій, штучного інтелекту та ролі даних для оптимізації управлінських рішень та розвитку організації.

21.12.2024, 11:00-19:00
Offline, м. Київ
вул. Добровольчих батальйонів, 10

Молодь не вміє формулювати свої думки. Ти можеш зробити найрозумнішу систему на світі, але якщо люди не вміють формулювати свої думки - все даремно.

Найкраще промптять досвідчені менеджери.

12 днів з OpenAI

7/12 Search. ChatGPT покращив функціональність пошуку. Не зрозуміло, правда, чому це потрапило до анонсів, якщо цю функціональність анонсувати деякий час тому.

8/12 Projects - ще одна функціональність, яка дозволить організувати свої чати, файли та інструкції в єдиному місці. Є невеликий перетин з користувацькими GPT, але поки що 100% перетину немає.

Crash Course: Data Analysis with Generative AI

Коли: 17 & 19 грудня 2024 року

Деталі: https://fwdays.com/event/data-generative-ai-course

А ви далі вважайте, що чатжепете тупий 😀

Поміг людині розвʼязати задачу за допомогою ChatGPT.

Почав читати курс по AI-assisted software development для ізраїльтян.

До цього було кілька великих ІТ і не-ІТ компаній.

Кілька думок:

1. Я не вірю, що ШІ забере роботу в розробників програмного забезпечення - зараз все доволі складно, динамічно і більшість роботи - це інтеграція.
2. Не вірю, що сильно торкнеться DevOps, бо складність роботи тільки зростає.
3. Під удар попадуть technical writers, QA, розробники плагінів, модулів.
4. Але ті ж QA зможуть легше перейти в Automated QA і UI-automated QA.
5. SEO отримають новий виток розвитку, коли пошук повністю стане генеративним.
6. Data & AI Fundamentals будуть must have для всіх.
7. Менеджери, починаючи з середньої ланки, повинні будуть вміти тренувати прості ML-моделі. Співробітники - знати якусь із low/no code automation tool.
8. Організації матимуть власні OneLake/Data Warehouse. І це стане результатом справжньої digital transformation.
9. Уже зараз є з десяток інструментів, які роблять узагальнення нарад. Дуже скоро це буде commodity, і буде дивно для цього використовувати сторонній інструмент.
10. Відео курси будуть записані за допомогою цифрових аватарів і озвучення (навіть голосом лектора). Зараз це займає купу часу і є дорогим у продакшні.
11. У певний момент ніхто не зможе відрізнити текст/зображення (трохи пізніше - відео), які створив ШІ. Питання відходу від старих підходів - питання часу.
12. Фундаментальна освіта важлива як ніколи. І ціна хорошого ментора/спікера/лектора виросте. Значно.
13. ШІ зможе генерувати нове знання і робити те, що ми називаємо процесом "міркування".
14. Один з наступних кроків великих мовних модель - це додавання особистості + політичного світогляду. У кожної політичної партії буде своя тонко налаштована (fine-tuned) модель, коли це стане commodity. А це скоро.
15. Верифікована база знань в певній тематиці стане найбільшою цінністю.
16. Генеративний ШІ додасть великий пласт роботи розробникам.
17. Генеративний ШІ додасть багато клопоту стартапам і інноваторам, бо з використанням ген ШІ вартість реплікації буде прямувати до 0.
18. Інженерія запитів (prompt engineering) буде базовим навиком. На рівні зі знанням Excel і іноземної мови.
19. PMs у більшості своєму поки не готові до зміни парадигми і приходу генеративного ШІ. Замовники поки теж. Тому буде певна інерція і ще кілька років будуть клепати сайти і застосунки "as usual". Потім зрозуміють, що даремно, але це буде потім.
20. Освіта співробітників навичкам роботи з ШІ стає майже єдиним способом продовжити конкуренцію.
21. ПРАВИЛЬНЕ використання технологій і ШІ - драйвер ШВИДКОГО зростання там, де є процеси, персонал, бачення, бажання.
22. Університети і інші навчальні заклади отримали унікальний шанс повернути інтерес до базового навчання і стати фундаментом для бізнесу та інновацій. Приватні ініціативи не зможуть задовольнити попит, тому університети мають зараз всіма силами використовувати ці можливості.

Буде цікаво за кілька років перевірити.

Компанія Amazon презентувала нове покоління моделей штучного інтелекту під назвою Nova, інтегрованих із платформою Amazon Bedrock. Ці моделі розроблені для вирішення широкого спектра завдань, від обробки тексту до аналізу мультимедійного контенту, із фокусом на швидкості, доступності та можливості адаптації під конкретні бізнес-потреби.

Amazon Nova підтримує багатомодальність, дозволяючи працювати з текстовими, графічними та відеоданими. Їхні можливості охоплюють як прості операції, так і складні аналітичні процеси, наприклад, генерацію зображень і відео, аналіз документів або створення мультимедійного контенту. Усі моделі оптимізовані для роботи з понад 200 мовами, що робить їх універсальним інструментом для глобального використання.

Ключовою перевагою моделей є їхня інтеграція з Retrieval-Augmented Generation (RAG). Це дозволяє забезпечити високу точність відповідей, використовуючи дані клієнтів, зберігаючи їхню конфіденційність. Також моделі підтримують дистиляцію, тобто перенесення знань від великих моделей до менш ресурсомістких, що підвищує продуктивність і зменшує витрати.

До лінійки входять різні типи моделей:
- Nova Micro розрахована на обробку тексту з максимальною швидкістю та мінімальними витратами.
- Nova Lite забезпечує швидку роботу з текстовими, зображеннями та відеоданими за доступною ціною.
- Nova Pro надає збалансований підхід до точності, швидкості та вартості, що робить її ідеальною для складніших завдань.
- Nova Premier, яка стане доступною у 2025 році, призначена для найскладніших запитів і використовується як "вчитель" для навчання інших моделей.

Окремо виділяються Nova Canvas і Nova Reel, орієнтовані на генерацію зображень і відео відповідно. Ці моделі відкривають нові можливості для реклами та контенту, дозволяючи компаніям створювати візуально привабливі матеріали за допомогою текстових запитів.

Ще одним важливим аспектом є підтримка налаштування моделей під потреби клієнтів. Завдяки цьому бізнеси можуть адаптувати Nova до своїх даних, використовуючи тонке налаштування, що підвищує точність і релевантність відповідей. Крім того, інтеграція з Amazon Bedrock Knowledge Bases дозволяє ефективно працювати з корпоративними даними, виконуючи багатоступеневі завдання через API.

Вчора взяв участь у цікавій зустрічі про інновації.

Спікери - практики, що працюють у великих компаніях, щиро ділились своїми перемогами та факапами.

Багато було про те, що таке інновації. І ось тут хотілось би зупинитись детальніше.

Інновації - це таке "тепле", "лампове" слово, що викликає позитив та гордість. Однак, мені здається, що суть інновацій багато хто розуміє невірно.

Інновації - це зміна парадигми. Тому інновацій - це боляче, дуже боляче. Бо така зміна не може не зустрічати супротив та нерозуміння.

Інновація на початковому етапі виглядає як "маячня хворої людини". Автор інновації виглядає "міським божевільним".

Тому те, що більшість вважає інноваціями, ними не є. Це цифровізація, автоматизація, трансформація, ребрендинг тощо.

Більшість інновацій не можливо втілити через наявність "бюджетного комітету", "процедур", "полісі", "службу безпеки", тому інновації практично ніколи не народжуються в великих компаніях і урядах. Це прерогатива окремих людей і стартапів. Які після впровадження інновації перетворюються на таку саму компанію з "бюджетним комітетом", "процедурами", "полісі" і втрачають можливість створювати інновації.

Інновації - це інтернет, мобільний телефон, Starlink, Uber та Airbnb на початку свого шляху.

Потрібно йти до клієнтів і розв'язувати їх болі - кажуть нам інвестори і стартап-гуру. «Якби я запитав у людей, чого вони хочуть, вони б попросили швидшого коня» - казав Генрі Форд.

Тому для інновацій не потрібно розпитувати про біль клієнта, бо вони ще не знають, що в них є цей біль, або що цей біль має нове рішення.

Чому я так впевнено говорю про інновації?

Бо у мене є класичний бізнес (ІТ компанія) і ДонорUA, який не підпадає під жодну чітку класифікацію і парадигму. Ключовою відмінністю було те, що на момент створення у мене не було legacy знань про цю сферу і тому спочатку була закладена нова парадигма взаємовідносин між різними стейкхолдерами, а вже потім це почало втілюватись в певний продукт. Не навпаки. Бо якби було навпаки, ми б просто отримали рішення, яке було б трохи розумнішим за табличку в Excel.

І я розумію, наскільки різні ці організації, місії і наскільки важко формувати нову парадигму.

Тому інновації - це боляче, роль інноватора в історії важлива, але розуміння того, що щось стало інновацією приходить часто через багато років.

Завжди радий виступати перед студентами, ділитися досвідом та надихати їх мислити масштабно.

На форумі «PRO майбутнє», що організувала компанія Фармак, говорили про тренди, навички та можливості, які допоможуть молоді стати новаторами у своїх галузях.

Міні-звіт

📣 Запрошуємо вас на щорічну EPAM AUTUMN DATA CONFERENCE 2024 – провідну онлайн-подію для всіх, хто живе даними та хоче бути в курсі новітніх технологічних трендів!
https://t.me/epamukraine/462

📅29 листопада | 🕛 12:00 | 💻 онлайн

👉 На вас чекає:
🔸 Main Stream: Architecture and StoryTelling:
🔸 Stream 2: Engineering Expertise Unleashed:
🔸 Stream 3: Cloud and AI Innovations:

👉 Наші спікери:
📌 JONATHAN RIOUX - Managing Principal, Data Analytics Consulting
📌VASYL LYASHKEVYCH - Manager, Data Analytics Consulting
📌OREST CHUKLA - Senior Software Engineer, Data Analytics
📌 STEPAN NOVIKOV - Senior Solution Architect
📌 THUENER SILVA - Lead Data Scientist, Data Analytics
📌 HONG ONG - Lead Software Engineer, Data Analytics

📩 Участь безкоштовна за попередньою реєстрацією.

ChatGPT Desktop

https://openai.com/chatgpt/desktop/

Microsoft Copilot оновився.

Новий інтерфейс, голосовий чат, швидка робота і щоденні подкасти.

Останні кілька місяців беру участь в кількох ініціативах, пов'язаних з розробкою рекомендацій щодо використання ШІ в різних сферах.

Як наслідок, зробив кастомний GPT на базі ChatGPT, який допомагає працювати з різними документами, що описують законодавчі ініціативи в Україні, Європі, США, Австралії.

Буду поступово додавати інші країни.

Тут Gemini потрапив в цікаву ситуацію - побажав людині вмерти. Вже цей випадок тиражують усі ЗМІ.

Найпростіше пояснення - галюцинації, якими славиться Gemini, але щось мені підказує, що тут інша ситуація і цей текст - людський.

Подібні сервіси постійно в процесі розробки, тому це може бути "заглушкою", якими часто бавляться розробники і яка не мала шансів з'явитись в пабліку, але по тій чи іншій причині з'явилась (а, отже, сталась якась проблема, що тригернула виведення цього тексту). Текст виглядає "людським" і можливо є частиною тест-сценаріїв, які часто роблять максимально крінжовими і часто навіть з використанням обсценної лексики, щоб під час тестів 100% зрозуміти, що це саме той сценарій. Звісно, це здогадка.

А ви як думаєте?

P.S. Діалог повністю.

Компанія Фармак запрошує студентів хімічних, фармацевтичних, біотехнологічних та інженерних спеціальностей на форум «PRO майбутнє», де вони зможуть першими дізнатись про soft skills, які допоможуть створювати успішне майбутнє, а також сучасні підходи до розвитку важливих навичок.

Захід відбудеться 21 листопада, з 09:30 до 16:00. Реєстрація відкрита до 18 листопада.

Перші 150 учасників отримають можливість відвідати подію офлайн. Решта зареєстрованих зможе долучитися до перегляду онлайн. Усі учасники будуть мати можливість обговорити актуальні для себе питання зі спікерами.

Деталі

Взяв участь в цікавому заході - Beauty Tech Day від Unit.City та L’Oreal.

Штучний інтелект проникає в усі сфери, в тому числі в сферу beauty. Про це і розповів за заході.

Останнім часом беру участь в багатьох панельних дискусіях.

Я не відмовляю організаторам, але вважаю, що чиний формат «панельної дискусії» не несе ніякої користі.

Зазвичай це 3-5 «експертів», які почергово відповідають на питання «модератора», який/а часто а) не в темі б) ставить однакові питання усім в) дупля не ріже, хто всі ці люди г) мікрофон один на всіх д) перший/а відповідає на питання, інші погоджуються з ним/нею.

Щодо в), то в 99% люди в залі теж дупля не ріжуть, що це за люди сидять і чому вони експерти.

Часто експерти ще втикають в телефончик.

Акцентую увагу на тому, що формат називається «панельна ДИСКУСІЯ», тобто формат, коли у різних експертів різна позиція, тому вони ДИСКУТУЮТЬ, наводячи АРГУМЕНТИ, а не діляться своєю ДУМКОЮ. Люди в залі слухають АРГУМЕНТИ, щоб сформувати власну думку.

Коли люди просто діляться своєю думкою, то це ІНТЕРВʼЮ.

Як це змінити?

1. Не проводити панельні дискусії.

Якщо все ж наважилися, то:

2. Пояснюйте, чому думка і аргументи саме цих людей є важливими.

3. Попереджайте, хто за, а хто проти ОДНОГО питання, навколо якого відбувається ДИСКУСІЯ.

4. Модератор має модерувати, а не зачитувати питання і передавати мікрофон. Це - ключова людина ДИСКУСІЇ.

Я б зупинився на 1 пункті.

Цей день настав.

Сьогодні вийшов урок медіаграмотності від Суспільне Культура, де я вів блок про штучний інтелект, зокрема, разом з учасниками намагались вгадати, які зображення є реальними, а які - згенерованими.

Якби я проходив цей самий тест самостійно, то на 100% впевнений, що не зміг би відповісти правильно на всі питання. Однак наші учасники справились з усіма вправами.
На іншій телепередачі я висказав тезу, що молодь, яка росте у технологічну епоху, набагато краще орієнтується в технологіях (читай - краще визначають фейки).

Однак, не потрібно розслаблятись, тому що технології розвиваються і за кілька місяців (років) ми отримаємо інструменти, за допомогою яких можна буде створювати контент, який буде неможливо відрізнити від оригінального.

Крім мого блоку про ШІ є й інші блоки, які концентровано зібрані в одному уроці.

Це гарний телевізійний продукт, якого бракує. Тому я радий був долучитись до цього проєкту.

Дивитись урок

Запрошуємо на онлайн-зустріч «Про музей за кавою»! ☕️

Тема: ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В МУЗЕЙНІЙ СФЕРІ

Спікер: Олександр Краковецький, керівник DevRain, технічний директор DonorUA, автор книги «ChatGPT, DALL·E, Midjourney: Як генеративний штучний інтелект змінює світ»

Коли: 14 листопада 2024 року
Де: онлайн Google Meet

Штучний інтелект відкриває для музеїв нові можливості: від інтерактивних виставок до інноваційних способів комунікації з відвідувачами. Разом із Олександром ми поговоримо про сучасні AI-технології, їхні практичні переваги для музейної справи та як впровадження AI може зробити музейні простори доступнішими й цікавішими.

Зареєструйтесь, щоб долучитися до обговорення і дізнатися, як можна застосувати інноваційні інструменти у своєму музеї.

Мої та інші думки щодо пошуку у публікації:

https://dev.ua/news/chy-bude-tse-vbyvtseiu-google-eksperty-obhovoriuiut-mozhlyvosti-i-perspektyvy-novoi-funktsii-poshuku-u-chatgpt-1730454044

Написав дві версії цього посту, бо перший чомусь не опублікувався одразу, тому продублюю, вони трохи різні.

—

Півстрічки обговорюють нову функціональність ChatGPT Search - можливість пошуку в інтернеті.

Кілька важливих фактів та роздумів:

1. Пошук в ChatGPT був і раніше. Режим пошуку запускався автоматично у деяких випадках, також можна було цей режим симулювати. Працювало це все через Microsoft Bing API.

2. Microsoft Copilot, фактично, є Bing + генеративні моделі від OpenAI. Однак, попри те, що Copilot є безкоштовним, шукає інформацію по новому, приріст користувачів був не дуже суттєвим.

3. Google, який мав би видати "генеративний" пошук як свою першу і єдину фічу на тлі відставання від конкурентів, до сих пір чомусь цього не зробив.

4. Perplexity, попри те, що не має власної мовної моделі і використовує інші моделі для генерування відповіді, як не дивно, дає найкращі результати пошуку - чомусь кращі, ніж зв'язка OpenAI + Microsoft (в обидві сторони).

5. Я особисто значно зменшив використання Google як пошукової машини через наявність ChatGPT та інших інструментів. Однак, патерн поведінки змістився більше у людей до використання обох систем, а не повної чи часткової заміни Google.

6. Що Google, що Microsoft демонструють рекордні прибутки (першою чергою, завдяки ШІ), хоча ChatGPT перебити іншим досить важко.

Чи буде ChatGPT вбивцею Google (знову повертаємось до цього питання, яке обговорювалось в змі 2 роки тому)?

Технічно так, фактично, ні. Люди не можуть опанувати всі ці інструменти швидко, звички змінюються ще повільніше. Google має всі можливості зробити свій генеративний пошук.

Можливо, скоро з'явиться і новий напрям - GSEO (Generative Search Engine Optimization).

Уся стрічка в анонсі ChatGPT Search.

Пошук в ChatGPT був і раніше. Цей режим ChatGPT міг запустити самостійно у деяких випадках, або користувач міг попросити щось пошукати. Для пошуку використовується Bing API.

Усі ахають і охають, хоча той же безкоштовний Microsoft Copilot давно шукає в вебі (через той самий Bing) і робить гарні узагальнення.

Зв'язка OpenAI і Microsoft працює значно гірше ніж Perplexity, хоча про цей інструмент теж мало хто знає. І ще менше використовує на регулярній основі.

І нарешті, Google, який мав би зробити одну єдину фічц - генеративний пошук, чомусь до цього часу це не зробив нормально.

Ось вам приклад хайпу навколо ChatGPT.

Чи вб'є пошук від ChatGPT Google? Таких публікацій в змі було безліч два роки назад. Я тоді ще говорив, що ні. А зараз і Microsoft, і Google отримують рекордні прибутки, першою чергою, від ШІ.

Чому ні? Бо люди не можуть з такою швидкістю опановувати нові інструменти та навчики роботи з ними, і ще повільніше змінюють свої звички і вподобання.

Я особисто став значно менше користуватись Google пошуком. Але статистика показує, що таких багато в абсолютних цифрах, але не так багато у відносних.

Власне, зробили пошук ChatGPT і зробили. Конкуренція посилюється. І це добре.

ChatGPT Search став доступним підписникам Plus і Team.

Вже користуєтесь?

У Києві 2 листопада - Kyiv AI & Big Data Day 2024.

Розповідатиму про підходи та шаблони інженерії запитів (prompt engineering).

Як спікер, маю промокоди зі знижками:

• 100 промокодів на 10% знижки – krakovetskyi
• 3 промокоди на 50% знижки – krakovetskyi50

Програма і реєстрація

Мати 14-річного підлітка з Флориди подала до суду на компанію Character.AI, звинувачуючи її в тому, що штучний інтелект сприяв самогубству її сина. Хлопець, за її словами, став емоційно залежним від чатбота, з яким вів інтимні та глибокі розмови. Він звертався до ШІ за підтримкою, зокрема щодо своїх думок про суїцид, що зрештою призвело до трагічної події.

Character.AI — це популярний сервіс, що дозволяє користувачам створювати власних ШІ-персонажів і спілкуватися з ними, і його використовують мільйони людей, серед яких багато підлітків. Після випадку компанія пообіцяла впровадити нові заходи безпеки, спрямовані на молодших користувачів, проте критики стверджують, що додаток не має належних захисних механізмів для вразливих осіб.

Запускаємо другий сезон подкасту Куди котиться світ зі Speka Media!

Цього разу в нас Олександр Краковецький розповість як штучний інтелект та ChatGPT впливає на майбутнє та бізнес.

В цьому випуску ми обговорили питання:
🎯 Чому прорив ШІ відбувся саме зараз?
🎯 У які моделі ШІ варто інвестувати?
🎯 Чи можливо, щоб chatGPT повністю замінив людину-експерта?
🎯 Як ШІ допомагає змінювати healthcare?

Олександр Краковецький - p.h.d. з ШІ, співзасновник і СЕО DevRain, Microsoft Regional Director, Microsoft Artificial Intelligence Most Valuable Professional, СТО ДонорUA.


🤩 «Куди Котиться Світ» - проект, який започаткували Speka.Media та Петро Савич, бізнес-консультант, засновник компанії 🤩 Sales Marketing System. Це подкаст з оглядом основних подій в бізнес-спільноті, обговоренням трендів в технологіях, маркетингу та менеджменті з фахівцями, які котять цей світ та розвивають український бізнес.

Повний випуск подкасту:
🎞 дивіться на Youtube
🤩 слухайте на Spotify
💬 слухайте на Apple podcasts
📸 слухайте на  Yotube.Music

🔸🔸🔸
Спонсор випуску:
♦️ ICLUB — це ангельський синдикат та онлайн-платформа для інвестицій від $5 тис. разом із венчурним фондом TA Ventures.  Якщо хочеш диверсифікувати свій інвестпортфель стартапами на ранніх стадіях — завантажуй застосунок тут: https://app.live.iclub.vc/ffnC
🔸🔸🔸

А ось і майбутнє. Поки одні судяться, інші використовують нові можливості.

Timbaland співпрацюватиме з платформою Suno та випустить ексклюзивний сингл

Володар Grammy, музичний продюсер Timbaland оголосив про партнерство з платформою Suno. В рамках співпраці він представить свій новий сингл "Love Again" ексклюзивно на Suno ще до офіційного релізу.

Завтра на платформі стануть доступні окремі доріжки треку для створення реміксів. Продюсер заснував конкурс з призовим фондом у понад $100 тисяч. Два найкращі ремікси отримають офіційний реліз.

Взяти участь у конкурсі можуть як професійні продюсери, так і початківці. Наразі на платформі вже доступний перший епізод MUSE, де Timbaland демонструє створення реміксів "Love Again" за допомогою функції "Cover" від Suno.

Подивився випуск інтелектуальної передачі «Клуб 1%» з Тімуром Мірошниченко.

Сподобалось.

Не зміг відповісти на 3 питання з 20:

- те, на яке відповіли 75% українців (реально не відповів)
- те, на яке відповіли 50% українців (специфічне питання на уважність, а не логіку)
- те, на яке відповіли 1% українців (тут 30 сек мало для відповіді)

Так ось, я поставив перше питання ChatGPT в режимі voice chat, і… ChatGPT відповів правильно, пояснив суть, кілька разів.

Саме головне, що логіку я так і не вловив 😞

Я не знаю, хто і чому там розповідає, що великі мовні моделі тупі і не вміють в логіку, але тупим себе відчуваю я.

Британський уряд підписав п’ятирічну угоду з Microsoft на використання хмарних і AI технологій для зменшення вартості державних послуг. Угода діятиме з 1 листопада і забезпечить публічний сектор доступом до Microsoft 365, Azure, бізнес-додатків та Microsoft 365 Copilot.

Це дозволить урядовим організаціям скоротити витрати, підвищити продуктивність і прискорити цифрову трансформацію. CEO Microsoft Сатья Наделла зазначив, що впровадження AI технологій допоможе трансформувати роботу державного апарату, покращуючи обслуговування громадян.

Microsoft також планує розвивати цифрові навички для працівників державного сектору через навчальні програми та сертифікації.

7 листопада об 11:00 розпочнеться Всеукраїнський урок з медіаграмотностію. Урок транслюватиметься на телеканалі «Суспільне Культура» та на ютуб-каналі «Перший». Про це повідомив Фільтр. Національний проєкт з медіаграмотності на своїй фейсбук-сторінці.

«Запрошуємо всі школи України приєднатися до трансляції та організувати спільний перегляд уроку у своїх закладах освіти», — зазначено у повідомленні.
Цьогорічний урок проходитиме у форматі командного квесту: п’ятеро підлітків віком 12-16 років виконуватимуть інтерактивні завдання з історії, фактчекінгу і штучного інтелекту разом із зірковими гостями.

Експертами та наставниками для учнів будуть:

- телеведуча і громадська діячка Маша Єфросиніна;
- історик, автор і ведучий проєкту «Історія без міфів» Владлен Мараєв;
- експерт у галузі штучного інтелекту, засновник компаній, що працюють на основі ШІ, автор книги про штучний інтелект Олександр Краковецький;
- фактчекерка, авторка антифейкового проєкту «НотаЄнота» Альона Романюк.

Вестиме урок цьогоріч телеведучий Тімур Мірошниченко, який коментував Євробачення.

#УрокМедіаграмотності2024

До спільного перегляду трансляцій на телеканалі «Суспільне Культура» та на ютуб-каналі «Перший» запросили приєднатися усі школи України.

Виступатиму на https://www.saltconference.com.ua/

Вплив штучного інтелекту: чому “Нобеля” з фізики і хімії дали психологам і математикам

Цьогоріч Нобелівської премії з хімії присудили трьом науковцям: Девіду Бейкеру за комп’ютерний дизайн білків, а також Демісу Гассабісу та Джону Джамперу – за прорив у передбаченні їхньої структури. Лауреатами Нобелівської премії з фізики стали Джон Хопфілд і Джеффрі Гінтон за фундаментальні відкриття, що зробили можливим машинне навчання на основі штучних нейронних мереж.

Нагороди в обох цих дисциплінах об’єднує спільний знаменник: центральну роль у відкриттях відіграв штучний інтелект (ШІ). Однак, попри визнання ШІ на найвищому науковому рівні, цьогорічний вибір Шведської королівської академії наук викликав низку запитань.

Зокрема, Гінтон з Університету Торонто спочатку займався експериментальною психологією, перш ніж зосередитися на штучному інтелекті, а Гассабіс і Джампер, які працюють у Google DeepMind над проєктом AlphaFold2, є математиками, а не хіміками чи біологами.

Ба більше, деякі фізики висловили сумніви щодо доцільності присудження премії Хопфілду та Гінтону саме в галузі фізики, оскільки їхні досягнення більше стосуються інформатики. Таке рішення породило думки, що Нобелівський комітет піддався впливу шаленої популярності ШІ під час визначення переможців у галузі фізики.

Попри ці суперечки, визнання значного внеску штучного інтелекту комітетом могло відкрити шлях для майбутнього нагородження наукових відкриттів, у яких ШІ стане невід’ємною частиною.

--

Це початок публікації від Економічної правди з моїми коментарями.

Читати публікацію

Моя тема: Advanced Prompt Engineering

Один із дослідників історії ШІ написав твіт, де розкритикував рішення нобелівського комітету. Вважаю, це прикладом цікавої дискусії, де "не все так однозначно".

Даю переклад його твіту:

Нобелівська премія з фізики 2024 для Хопфілда та Хінтона винагороджує плагіат і неправильну атрибуцію в комп'ютерних науках. В основному це стосується роботи Амарі над "мережею Хопфілда" та "Машиною Больцмана".

1. Рекурентна архітектура Ленца-Ізінга з нейроноподібними елементами була опублікована у 1925 році. У 1972 році Шун-Ічі Амарі зробив її адаптивною, такою, що може навчатися асоціювати вхідні шаблони з вихідними шляхом зміни ваг з’єднань. Проте Амарі згадується лише побіжно в "Науковому обґрунтуванні Нобелівської премії з фізики 2024 року". На жаль, мережу Амарі пізніше назвали "мережею Хопфілда". Хопфілд перевидав її через 10 років, не згадавши Амарі, навіть у пізніших роботах.

2. Стаття про Машину Больцмана від Аклі, Хінтона і Сейновскі (1985) стосувалася навчання внутрішніх уявлень у прихованих шарах нейронних мереж. Вона не згадала перший робочий алгоритм глибокого навчання внутрішніх уявлень Івахненка і Лапи (Україна, 1965). Не згадала і окрему роботу Амарі (1967-68) про навчання внутрішніх уявлень у глибоких нейронних мережах через стохастичний градієнтний спуск (SGD). Навіть пізніші огляди авторів, так само як і "Наукове обґрунтування Нобелівської премії з фізики 2024 року", не згадують ці витоки глибокого навчання. Також не було згадано відповідні попередні роботи Шеррінгтона та Кіркпатріка і Глаубера.

3. Нобелівський комітет також хвалить метод Хінтона та ін. (2006) з покроковим попереднім навчанням глибоких нейронних мереж. Однак ця робота не згадує оригінальне покрокове навчання глибоких нейронних мереж Івахненка та Лапи (1965) або початкові роботи про ненаглянуте попереднє навчання глибоких нейронних мереж (1991).

4. У "Популярній інформації" сказано: "Наприкінці 1960-х років деякі невтішні теоретичні результати змусили багатьох дослідників припускати, що ці нейронні мережі ніколи не будуть корисними". Однак дослідження в галузі глибокого навчання було активно розвинуте в 1960-х і 1970-х роках, особливо за межами англомовного світу.

5. Багато інших випадків плагіату і неправильної атрибуції можна знайти у відповідних джерелах, що також містять інші наведені приклади.

—

Додаткові коментарі від Антона Сененка.

Згідно з Глобальним індексом інновацій, опублікованим Всесвітньою організацією інтелектуальної власності (ВОІВ), найбільш інноваційною країною світу є Швейцарія. Водночас США посідають лише третє місце, а Китай — 11-те.

Деталі на texty.org.ua.

Досліджую питання генерації музики.

Хочу зрозуміти, чи є інтерес до цієї теми.

Якщо хотіли б послухати про ші і музику, поставте + в коментарях.

Для виступу вчора на Ukrainian Hospitality Conference створив dubstep композицію про використання штучного інтелекту в сфері гостинності. Саме цікаво, що я помилився і prompt перетворився на lyrics. Але як то часто буває, випадково вийшла хітяра.

https://suno.com/song/722e0955-4357-4ed7-9aaf-28a467f3cb9f

Не "по чому риба?", але теж нічого.

P.S. Зловив себе на думці, що вже другу годину слухаю згенеровані штучним інтелектом пісні на фоні, і не відчуваю жодного дискомфорту.

Це новий випуск Ukrainian Underdogs, де ми розповідаємо історії малих та середніх технологічних бізнесів, які наближають нашу перемогу над росією.

Його герої – Кирило Гончарук, CEO and founder CheckEye, Олександр Краковецький, CTO ДонорUA і Юлія Тичинська, CEO and co-founder Tayra.ai. Тема епізоду – штучний інтелект та Big Data в медичній сфері.

https://www.youtube.com/watch?v=E3ESVKQui5Y

Джеффрі Гінтон та Джон Гопфілд отримали Нобелівську премію з фізики 2024 року за свої дослідження в галузі машинного навчання. Їхня робота дала змогу використовувати штучні нейронні мережі для навчання комп'ютерів розпізнавати шаблони та ухвалювати рішення, що стало основою для сучасного штучного інтелекту.

Джеффрі Гінтон відомий як «хрещений батько ШІ», його роботи сприяли розвитку глибокого навчання, а Джон Гопфілд розробив «мережу Гопфілда», важливу для обробки складних даних.

Мене часто питають "як ти все встигаєш?".

Типова відповідь "я і не встигаю" 🙂

Але все ж маю кілька порад.

1. Має бути мета - як короткострокова, так і довгострокова. Розуміючи мету, ви здатні переконати себе встати з ліжка навіть тоді, коли дуже не хочеться. Крім того, маленькі перемоги щодня психологічно працюють краще, ніж одна перемога, але раз у вічність.

2. Тайм менеджмент. Він у мене вбудований (це плюс), але в кого не так - є безліч інструментів, які допоможуть вам опанувати цю навичку.

3. Використання інструментів і вміння ними користуватись. Якщо є інструмент, який вміє щось робити замість мене - я буду його використовувати. Інструменти в одній екосистемі (майже) завжди працюють краще, ніж комбінація найкращих, але не об'єднаних в одну екосистему інструментів.

4. Освіта, самонавчання, знання. Маючи знання і поставлений логічний процес прийняття рішення економить багато часу і зусиль.

5. Комбінація роботи і дозвілля. Відпочиваючи, я часто працюю, і часто відпочиваю, працюючи.

6. Використання часу в дорогах для навчання. Поїздка в метро чи в поїзді - чудова нагода почитати книгу чи журнал. Так, я купую журнали (Синтетика і Telegraf від Projector, Reporters, Forbes, Universe Space Tech).

7. Перевикористання матеріалів та навичок. Навіть коли я навчався в аспірантурі, моя тема була дотична до роботи.

8. Ефект "заліковки" і "нетворкинг". Ти довго працюєш на заліковку, потім - вона на тебе. Нетворкіинг дозволяє закривати ті чи інші питання швидше і якісніше.

9. Гроші. Коли в тебе є гроші, ти можеш для заміни крану найняти людину, а не розбиратись в тому самостійно.

10. Віртуальне моделювання. Це коли ви моделюєте в голові, що і коли маєте зробити, складаєте план, і коли приходить час на виконання - ви не витрачаєте час на планування.

Усе доволі банально, але кожен пункт вимагає дисципліни, знань і мотивації.

Сподіваюсь, щось з цього списку вам допоможе.

Це ще один game-changer з точки зору написання і редагування текстів.

Canvas - це новий інтерфейс для створення та редагування текстів або коду разом із ChatGPT. Canvas відкривається в окремому вікні, що дозволяє зручно взаємодіяти з моделлю та отримувати пропозиції щодо покращення. Canvas доступний для користувачів ChatGPT Plus і Team, і в майбутньому стане доступним для всіх.

Модель розуміє завдання в ширшому контексті та надає цілеспрямовані пропозиції, що значно покращує взаємодію з користувачем. Користувачі можуть безпосередньо редагувати текст або код, додавати коментарі та виправляти баги, що робить процес редагування гнучким і зручним. Canvas також відкривається автоматично при відповідних сценаріях, коли він може бути корисним.

Canvas допомагає гнучко підходити до написання текстів та програмування, забезпечуючи швидше редагування, краще відстеження змін та чіткі коментарі від моделі, що робить процес більш ефективним і зручним.

Ця функція "запозичена" у Claude.

Цей текст був створений у Canvas, можете побачити ще одну класну фішку - "запропонуй покращення".

До 10 жовтня триває реєстрація на Інноваційну програму «ШІ молодь» для молоді віком від 18 до 25 років.

З 14 по 23 жовтня на учасників чекає 5 лекцій, практичні завдання та робота у командах над проєктами в онлайн-форматі на платформі Zoom. Приклади проєктів: інформаційні кампанії з ШІ-грамотності у громадах, онлайн-воркшопи для учнів 9-11 класів, відеосюжети про штучний інтелект для соціальних мереж, брошури «Штучний інтелект у твоїй громаді: можливості та розвиток» тощо.

Теми лекцій:
1. Ознайомлення з ШІ: Використання у різних професіях і галузях.
2. Основи промптингу: Як писати ефективні промпти для оптимізації задач.
3. Використання ШІ для медіаграмотності та фактчекінгу: Інструменти для перевірки інформації.
4. Етичне та безпечне використання ШІ: Захист даних і відповідальне застосування технологій.
5. ШІ для розвитку нових ідей та громадських ініціатив: Як використовувати AI для створення проєктів з соціальним впливом.

Реєстрація

Дослідження стверджує, що більшість великих мовних моделей - ліберали.

Це пояснюється тим, що моделі, як правило, навчені на інтернет-даних, де аудиторія все ж більш прогресивна.

З іншої сторони, єдиний політичний фокус - це доволі цікавий феномен, тому що масове використання інструментів генеративного ШІ буде спонукати людей до певних політичних вподобань.

А ми вже знаємо, що ChatGPT здатен переконати конспірологів щодо хибності теорій змов.

Коли ми пишемо запит (prompt), то він або починається, або закінчується конкретною інструкцією на кшталт "А тепер зроби це!" чи "Розв'яжи мені мою проблему", або "Поміркуй покроково і розв'яжи завдання" і т.д.

Я вважав, що ця фраза практично ніяк не впливає на результат. Виявилось, що я помилився.

Знайшов дослідження, яке вимірює точність результату залежно від інструкції.

І виявилось, що підхід Deep Breath працює найкраще!

Тобто фраза "глибокого вдихни" може підвищити точність на майже 10% у порівнянні з "Let's think step by step".

Я в це не повірив і пішов робити запит в ChatGPT.

Я зробив три запити такого формату у трьох незалежних діалогах:
1. Розкажи про ____.
2. Deep breath. Розкажи про ____.
3. Розкажи про ____.

Відповіді на 1 і 3 були коротшими та однаковими за структурою.

Відповідь на 2 питання була більш розгорнутою, іншої структури, і, суб'єктивно, кращою.

Звісно, це не може вважатись повноцінним дослідженням, але про такий феномен я теж розповідаю на лекціях.

2/2

Наприклад, "галузь", "сфера" і "область" часто вживають як повні синоніми. Інші приклади - "техніка" і "підхід", "задача" і "завдання". Або "застосунок" і "додаток". "Фриланс" чи "фріланс".

Оскільки я багато працюю з термінологією, навчальними матеріалами і пишу рекомендації та книги, то мені критично важливо мати 100% точні визначення. Але оскільки мені зараз часто потрібно самому створювати контент, який вважатиметься еталонним, то я дуже боюсь помилитись.

Тому перевіряю всі тези і визначення по кілька разів за допомогою різних технік та інструментів.

Ось один з прикладів - я шукаю межу між техніками та шаблонами (патернами) у контексті інженерії запитів (prompt engineering).

Чому шукаю? Бо різні джерела називають одні й ті самі речі по різному. Деякі шаблони і підходи схожі між собою, у вікіпедії на іт тематику написана, як правило, діч, а різні перекладачі перекладають по своєму.

У результаті ChatGPT спочатку погодився, що CoT - це підхід, а потім на моє питання "які техніки ти знаєш?" додав CoT у список. Після чого я вказав на це, і відповідь ви бачите на екрані.

Сьогодні це сотий такий випадок.

До речі, як правильно перекласти CoT (Chain of Thought)? Chain - ланцюг, послідовність, thought - думка, міркування. Варіанти: логічні міркування, хід думок, послідовність думок, ланцюг думок, ланцюжок міркування? Кожна версія має право на існування. Але треба обрати щось одне, що буде еталонним. Ось і сидиш дрочиш вікіпедію, англомовні джерела, клод і чатжпт, щоб прийти до якогось результату. А таких завдань безліч.

З іншої сторони, якби я робив сьогоднішню роботу без ChatGPT та Claude, то витратив би не 3 години, а два тижні.

Але тепер я досконально вивчив кілька десятків підходів, технік та шаблонів, про які завтра розповідатиму на черговій лекції.

Саме цікаво, що 90% з них я використовую у повсякденній роботі, але не задумувався, що вони мають конкретну назву.

І тепер не включаю Persona до загальної структури запиту (що і раніше мені не подобалось), а перемістив до шаблонів.

Lifelong learning в усій красі.

У чому небезпека використання технологій генеративного штучного інтелекту?

Моделі часто генерують відповідь виходячи з принципу, що важлива суть, а не деталі. Таким чином, можна поставити питання, отримати відповідь і ніколи не здогадатись, що модель десь "прибрехала".

Це не зовсім ефект "галюцинування", оскільки часто ті чи інші терміни є синонімами або різниця не є принциповою. Або, ще гірше, немає консенсусу серед людей і тоді модель просто рандомно обирає більш статистично вивірений варіант. Який часто є помилковим або застарілим (проект vs. проєкт).

1/2

ШІ демонструє 100% успішність в обході CAPTCHA

Група дослідників штучного інтелекту нещодавно продемонструвала, що сучасні ШІ-моделі здатні обходити популярну систему reCAPTCHA v2 з 100% точністю.

У дослідженні, опублікованому на arXiv, вчені використали модель розпізнавання об'єктів YOLO, навчену на 14 000 маркованих зображень дорожнього руху. Ця модель змогла успішно пройти всі тести reCAPTCHA v2, які зазвичай вимагають від користувачів розпізнавати певні об'єкти на зображеннях.

Хоча Google вже перейшла на новішу версію reCAPTCHA v3, яка використовує інші метрики для визначення людини, багато веб-сайтів все ще покладаються на reCAPTCHA v2 як резервний варіант.

Дослідники підкреслюють важливість розвитку технологій CAPTCHA для протидії зростаючим можливостям ШІ. Вони вважають, що надійні системи CAPTCHA залишаються необхідними для захисту веб-сайтів від автоматизованих атак, особливо в контексті зростаючої популярності великих мовних моделей та потреби в масивних обсягах даних для їх навчання.

Взагалі цікаво, що ШІ може розпізнати капчі в 100% випадках, а більшість з нас - ні 😊

Google витратила $2,7 млрд на придбання стартапу Character.AI

Стартап Character.AI заснував Ноам Шазір - фахівець, який працював у Google з 2000 року та залишив компанію у 2021 році після того, як Google вирішила не запускати його проєкт – чатбот Meena через певні побоювання.

За допомогою Character.AI користувачі можуть взаємодіяти зі штучними версіями знаменитостей та вигаданими персонажами.

Згодом Google вирішила повернути Шазіра, придбавши його стартап за $2,7 млрд, щоб він очолив проєкт Gemini. Варто зазначити, що Шазір є співавтором впливової наукової статті 2017 року "Attention is All You Need", яка заклала основи для сучасних генеративних моделей, таких як ChatGPT та Claude.

Ця угода підкреслює важливість талантів у сучасній технологічній індустрії та демонструє готовність великих компаній інвестувати значні кошти у розвиток штучного інтелекту та повернення ключових спеціалістів.