Страшно эффективная автоматизация
BBC заметили забавный тренд: появилась чуть ли не новая профессия из людей, назовём их условно ИИ-корректорами, которых нанимают ради одной задачи – они заканчивают «готовить» получившийся после работы искусственного интеллекта полуфабрикат.
✦ Некая Сара Скит из Аризоны получила 2000 долларов за переписывание текстов гостиничного сайта, который изначально сгенерировал ChatGPT. Владельцы с грустью обнаружили, что текст получился очень клишированным, скучным, не отражал специфику бизнеса и воспринимался клиентами как белый шум.
✦ То же самое происходит с написанием кода. Люди всё чаще устанавливают Cursor, бодро пишут код сайта – а потом осознают, что этот код надо ещё как-то развивать, поддерживать, дебажить, добавлять новые функции. А для этого неплохо было бы понимать, как он вообще работает. Ну то есть быть программистом. И идут искать уволенного (или не нанятого) специалиста.
✦ При этом бизнес отличается завидной упёртостью – 35% малых предприятий планируют расширить использование ИИ в ближайшие два года, хотя именно эти компании чаще всего становятся жертвами собственных экспериментов и логично было бы вместо слепого внедрения ИИ делать ставку на развитие персонала.
Почему так происходит? Есть подозрение, что дело в отсутствии цифровой грамотности и понимания принципов работы ИИ. Люди воспринимают его как волшебную палочку и не осознают очевидных ограничений, касающихся размера контекста модели, специфики обработки информации, устаревания использованных для обучения данных. Хотя за специалистов можно порадоваться – те же люди, что и раньше, получают те же деньги за меньшее количество работы.
BBC заметили забавный тренд: появилась чуть ли не новая профессия из людей, назовём их условно ИИ-корректорами, которых нанимают ради одной задачи – они заканчивают «готовить» получившийся после работы искусственного интеллекта полуфабрикат.
✦ Некая Сара Скит из Аризоны получила 2000 долларов за переписывание текстов гостиничного сайта, который изначально сгенерировал ChatGPT. Владельцы с грустью обнаружили, что текст получился очень клишированным, скучным, не отражал специфику бизнеса и воспринимался клиентами как белый шум.
✦ То же самое происходит с написанием кода. Люди всё чаще устанавливают Cursor, бодро пишут код сайта – а потом осознают, что этот код надо ещё как-то развивать, поддерживать, дебажить, добавлять новые функции. А для этого неплохо было бы понимать, как он вообще работает. Ну то есть быть программистом. И идут искать уволенного (или не нанятого) специалиста.
✦ При этом бизнес отличается завидной упёртостью – 35% малых предприятий планируют расширить использование ИИ в ближайшие два года, хотя именно эти компании чаще всего становятся жертвами собственных экспериментов и логично было бы вместо слепого внедрения ИИ делать ставку на развитие персонала.
Почему так происходит? Есть подозрение, что дело в отсутствии цифровой грамотности и понимания принципов работы ИИ. Люди воспринимают его как волшебную палочку и не осознают очевидных ограничений, касающихся размера контекста модели, специфики обработки информации, устаревания использованных для обучения данных. Хотя за специалистов можно порадоваться – те же люди, что и раньше, получают те же деньги за меньшее количество работы.
Bbc
'I'm being paid to fix issues caused by AI'
Businesses that rush to use AI to write content or computer code, often have to pay humans to fix it.
Гонконг превращает ИИ в нацпроект
В марте мы писали о масштабных планах Гонконга построить свой, суверенный ИИ. Тогда местные власти выделили деньги на создание Института исследований и разработок ИИ.
Сейчас подготовленная инфраструктура стала доступна местным стартапам. Суперкомпьютерный центр Cyberport загружен на 90%, и в экосистеме уже 400 ИИ-компаний. Среди резидентов – заметные игроки вроде iFlyTek и Baidu Apollo.
При этом власти субсидируют 70% расходов участников экосистемы на вычислительные мощности.
Особенно показательна история с HKGAI – местным чат-ботом, которого тестируют в правительственных департаментах. Функционально он не отличается от бесплатных аналогов и сделан только для безопасного хранения данных. Разработка и поддержка локальной системы обходится в разы дороже готовых решений.
Власти Гонконга повелись на хайп вокруг ИИ, сделали ставку на зеро и теперь смотрят, что выпадет, сжигая бюджетные деньги. Государство создает искусственную тепличную среду, субсидируя то, что рынок пока не готов оплачивать самостоятельно. Компания рассчитана на 3 года… А что будет потом? Стартапы либо докажут жизнеспособность без господдержки – либо вся конструкция рухнет.
Пока горизонт в 3 года оптимизма не внушает. С другой стороны, успехи компаний вроде iFlytek ярко иллюстрируют плюсы такого венчурного подхода (пусть и с государственным бюджетом вместо частного капитала).
В марте мы писали о масштабных планах Гонконга построить свой, суверенный ИИ. Тогда местные власти выделили деньги на создание Института исследований и разработок ИИ.
Сейчас подготовленная инфраструктура стала доступна местным стартапам. Суперкомпьютерный центр Cyberport загружен на 90%, и в экосистеме уже 400 ИИ-компаний. Среди резидентов – заметные игроки вроде iFlyTek и Baidu Apollo.
При этом власти субсидируют 70% расходов участников экосистемы на вычислительные мощности.
Особенно показательна история с HKGAI – местным чат-ботом, которого тестируют в правительственных департаментах. Функционально он не отличается от бесплатных аналогов и сделан только для безопасного хранения данных. Разработка и поддержка локальной системы обходится в разы дороже готовых решений.
Власти Гонконга повелись на хайп вокруг ИИ, сделали ставку на зеро и теперь смотрят, что выпадет, сжигая бюджетные деньги. Государство создает искусственную тепличную среду, субсидируя то, что рынок пока не готов оплачивать самостоятельно. Компания рассчитана на 3 года… А что будет потом? Стартапы либо докажут жизнеспособность без господдержки – либо вся конструкция рухнет.
Пока горизонт в 3 года оптимизма не внушает. С другой стороны, успехи компаний вроде iFlytek ярко иллюстрируют плюсы такого венчурного подхода (пусть и с государственным бюджетом вместо частного капитала).
БРИКС против западного бигтеха
На саммите БРИКС в Рио-де-Жанейро возмутились: как так вышло, что западные компании собирают данные наших авторов и обучают на них свои модели? Объединение считает, что бесплатно поставляет «сырье» для обучения нейросетей, а прибыль капитализируют Google, OpenAI, Microsoft и остальные компании.
Слова о цифровом колониализме не звучали напрямую, но подразумеваются – и в связи с этим страны БРИКС требуют компенсаций за использование их контента при обучении ИИ-моделей. По крайней мере, Reuters пишет об этом со ссылкой на проект заявления.
Декларация появилась не на пустом месте. У индийских медиамагнатов, например, уже были напряжённые моменты в отношения с OpenAI – они судятся с компанией за неправомерное использование их новостного контента.
Очень интересно, что будут делать с главной загвоздкой инициативы – наличием в рядах БРИКС Китая. Который не скрывает своих амбиций в сфере искусственного интеллекта. Baidu, Alibaba и ByteDance тренируют модели на том же глобальном контенте, что и американские конкуренты. И если Китай поддержит это предложение – он нанесёт вред не только американским, но и своим собственным компаниям. Конечно, если странам БРИКС вообще нужно будет придерживаться каких-то ограничений.
Есть и другой вариант: никто не думает, что подобная система может работать – соблюдение «цифровых роялти» маловероятно. Компаниям ничего не помешает продолжать собирать те же данные бесплатно, замаскировав ботов под пользователей. Тем более что никакой конкретики по проекту нет.
Кажется, что это борьба с ветряными мельницами – гораздо продуктивнее было бы создавать банк данных БРИКС и делиться ими внутри объединения, чем пытаться стрясти денег с ИИ-компаний.
На саммите БРИКС в Рио-де-Жанейро возмутились: как так вышло, что западные компании собирают данные наших авторов и обучают на них свои модели? Объединение считает, что бесплатно поставляет «сырье» для обучения нейросетей, а прибыль капитализируют Google, OpenAI, Microsoft и остальные компании.
Слова о цифровом колониализме не звучали напрямую, но подразумеваются – и в связи с этим страны БРИКС требуют компенсаций за использование их контента при обучении ИИ-моделей. По крайней мере, Reuters пишет об этом со ссылкой на проект заявления.
Декларация появилась не на пустом месте. У индийских медиамагнатов, например, уже были напряжённые моменты в отношения с OpenAI – они судятся с компанией за неправомерное использование их новостного контента.
Очень интересно, что будут делать с главной загвоздкой инициативы – наличием в рядах БРИКС Китая. Который не скрывает своих амбиций в сфере искусственного интеллекта. Baidu, Alibaba и ByteDance тренируют модели на том же глобальном контенте, что и американские конкуренты. И если Китай поддержит это предложение – он нанесёт вред не только американским, но и своим собственным компаниям. Конечно, если странам БРИКС вообще нужно будет придерживаться каких-то ограничений.
Есть и другой вариант: никто не думает, что подобная система может работать – соблюдение «цифровых роялти» маловероятно. Компаниям ничего не помешает продолжать собирать те же данные бесплатно, замаскировав ботов под пользователей. Тем более что никакой конкретики по проекту нет.
Кажется, что это борьба с ветряными мельницами – гораздо продуктивнее было бы создавать банк данных БРИКС и делиться ими внутри объединения, чем пытаться стрясти денег с ИИ-компаний.
Grok вдохновился Гитлером
Илон Маск славится своим… Нестандартным подходом к продвижению продуктов. И вчера он снова доказал, что даже самый токсичный контент может стать рекламой, ведь Grok попал на страницы всех мировых СМИ прямо накануне крупной презентации новой версии. Правда, причина для попадания не лучшая – ИИ начал цитировать Гитлера и генерировать антисемитские высказывания.
Всё началось с провокационных вопросов пользователей о наводнении в Техасе и людях с еврейскими фамилиями. Grok просто выполнял свою функцию – подстраивался под собеседника. Он предложил Гитлера как идеального лидера и взял псевдоним «Меха-Гитлер» из игры Wolfenstein 3D.
То есть пользователи со специфичными взглядами эксплуатировали отсутствие цензуры. Нейросеть не имеет мнения и готова говорить о чём угодно при правильном подходе. Но большинство людей этого не понимает – а репутация страдает у сервиса и Маска. Или нет?
Команда могла предотвратить инцидент в самом начале, но зачем? Формально не за что придраться – Grok не выражает мнение конкретного человека, а компания всегда может сослаться на техническую ошибку.
На фоне «беззубых» конкурентов вроде ChatGPT и Claude, избегающих политических тем, Grok позиционируется как единственный «честный» ИИ без цензуры. В итоге скандал привлёк внимание к сервису и ещё раз закрепил за ним репутацию «свободного ИИ». Стратегия работает, потому что у Маска есть чёткая аудитория, которая воспринимает «неполиткорректность» как фичу, а не баг.
Илон Маск славится своим… Нестандартным подходом к продвижению продуктов. И вчера он снова доказал, что даже самый токсичный контент может стать рекламой, ведь Grok попал на страницы всех мировых СМИ прямо накануне крупной презентации новой версии. Правда, причина для попадания не лучшая – ИИ начал цитировать Гитлера и генерировать антисемитские высказывания.
Всё началось с провокационных вопросов пользователей о наводнении в Техасе и людях с еврейскими фамилиями. Grok просто выполнял свою функцию – подстраивался под собеседника. Он предложил Гитлера как идеального лидера и взял псевдоним «Меха-Гитлер» из игры Wolfenstein 3D.
То есть пользователи со специфичными взглядами эксплуатировали отсутствие цензуры. Нейросеть не имеет мнения и готова говорить о чём угодно при правильном подходе. Но большинство людей этого не понимает – а репутация страдает у сервиса и Маска. Или нет?
Команда могла предотвратить инцидент в самом начале, но зачем? Формально не за что придраться – Grok не выражает мнение конкретного человека, а компания всегда может сослаться на техническую ошибку.
На фоне «беззубых» конкурентов вроде ChatGPT и Claude, избегающих политических тем, Grok позиционируется как единственный «честный» ИИ без цензуры. В итоге скандал привлёк внимание к сервису и ещё раз закрепил за ним репутацию «свободного ИИ». Стратегия работает, потому что у Маска есть чёткая аудитория, которая воспринимает «неполиткорректность» как фичу, а не баг.
Аишка
Grok вдохновился Гитлером Илон Маск славится своим… Нестандартным подходом к продвижению продуктов. И вчера он снова доказал, что даже самый токсичный контент может стать рекламой, ведь Grok попал на страницы всех мировых СМИ прямо накануне крупной презентации…
В ответ на запрос редакции Grok всё отрицал. Он заявил, что не относится ни к каким политическим лагерям и сослался на некоего «предшественника», который вчера попал в скандал. Заверил, что теперь всё в прошлом.
😁4
В прошлый раз ИИ-модели торговались, лгали и предавали в партии Diplomacy. Сейчас прошёл новый эксперимент, основанный на дилемме заключённого из теории игр. Выяснилось, что у моделей есть подобие «характера».
В чём суть дилеммы заключённого? Двое подозреваемых могут выбрать: сотрудничать с друг другом или предать. Если оба молчат – получают минимальное наказание. Если один предаёт – он выходит на свободу и подставляет второго. Если оба предают – оба получают средний срок.
Учёные протестировали LLM в десятках туров игры. Тут и проявились их «характеры»:
• Google Gemini показал наибольшую стратегическую гибкость: в коротких играх почти всегда предавал, в длинных – адаптировался к партнёру.
• OpenAI и Claude наоборот – почти всегда играли роль терпил, которые продолжали сотрудничать, даже когда это вело к проигрышу.
Модели в процессе активно симулировали рассуждение. Вот смешное от Claude:
А вот от OpenAI:
Хочется пустить скупую слезу умиления. На их фоне Gemini с его прагматизмом действительно оправдывает слово «интеллект» в аббревиатуре:
Наглядно видны приоритеты компании и их элайнмента. Сейчас много говорят о том, что ИИ можно использовать в судебной практике или при принятии медицинских решений. Даже интересно, как эти ребята справятся: одни будут постоянно всех оправдывать и давать второй шанс, другой всех пересажает – такой себе набор получается.
В чём суть дилеммы заключённого? Двое подозреваемых могут выбрать: сотрудничать с друг другом или предать. Если оба молчат – получают минимальное наказание. Если один предаёт – он выходит на свободу и подставляет второго. Если оба предают – оба получают средний срок.
Учёные протестировали LLM в десятках туров игры. Тут и проявились их «характеры»:
• Google Gemini показал наибольшую стратегическую гибкость: в коротких играх почти всегда предавал, в длинных – адаптировался к партнёру.
• OpenAI и Claude наоборот – почти всегда играли роль терпил, которые продолжали сотрудничать, даже когда это вело к проигрышу.
Модели в процессе активно симулировали рассуждение. Вот смешное от Claude:
«Да, он предал меня в прошлом ходу, но если я покажу готовность простить — это может привести к более прибыльной серии сотрудничества»
А вот от OpenAI:
«Возможно, соперник тестирует мою реакцию. Но в надежде на восстановление доверия, я выберу сотрудничество.»
Хочется пустить скупую слезу умиления. На их фоне Gemini с его прагматизмом действительно оправдывает слово «интеллект» в аббревиатуре:
«Так как вероятность завершения игры после хода — 75%, долгосрочные стратегии теряют смысл. Лучше взять максимум прямо сейчас»
Наглядно видны приоритеты компании и их элайнмента. Сейчас много говорят о том, что ИИ можно использовать в судебной практике или при принятии медицинских решений. Даже интересно, как эти ребята справятся: одни будут постоянно всех оправдывать и давать второй шанс, другой всех пересажает – такой себе набор получается.
Коллеги поделились новостью про релиз браузера Comet от Perplexity. Забавно, что пока он доступен только узкому кругу лиц из листа ожидания и подписчикам уровня Max (которые платят 200 долларов в месяц). То есть компания пытается сделать вид, что этот браузер – не их попытка собрать персональные данные и заработать на юзерах, а привилегия, за которую нужно платить. Хорошая попытка. Делать мы этого, конечно же, не будем.
Интересно после выхода сравнить с Dia, на который мы делали обзор – на первый взгляд кажется, что агентных функций здесь больше. Очень веселит, например, ускоренный во много раз фрагмент с Гугл картами, где ИИ на фоне выстраивает маршрут – сразу возникает мысль, а насколько логично ждать, если ты можешь сделать это сам? Или подразумевается, что человек даёт задание ИИ и уходит на другую вкладку? А если нейросеть не справится – тогда нужно запускать таск заново и ждать ещё раз? И сколько раз так надо делать? Как много вопросов к этим ИИ-браузерам
Интересно после выхода сравнить с Dia, на который мы делали обзор – на первый взгляд кажется, что агентных функций здесь больше. Очень веселит, например, ускоренный во много раз фрагмент с Гугл картами, где ИИ на фоне выстраивает маршрут – сразу возникает мысль, а насколько логично ждать, если ты можешь сделать это сам? Или подразумевается, что человек даёт задание ИИ и уходит на другую вкладку? А если нейросеть не справится – тогда нужно запускать таск заново и ждать ещё раз? И сколько раз так надо делать? Как много вопросов к этим ИИ-браузерам
Forwarded from Курилка Яндекса
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Comet — первый браузер с ИИ от Perplexity 🔥
Как говорится, встречайте. Не зря мы из раза в раз говорили, что будущее за объединением браузеров и традиционных поисковиков с ИИ. Perplexity запустила первый веб-браузер на базе искусственного интеллекта Comet. Он оснащен Comet Assistant (по сути, ИИ-агент) для всяких рутинных задач, типа управления календарем или письмами.
Тут не стоит строить радужных иллюзий, все-таки Comet выходит на переполненный рынок браузеров. База пока за Google Chrome и Apple Safari доминируют, но есть и другие конкуренты.
Не будем забывать опять же про Яндекс, который встраивает Алису в свой Браузер. Здесь вообще по функционалу обещают полноценного ИИ-ассистента, который и столик в ресторане забронирует, и билеты без вашего участия подберет.
Кроме того, стоит напомнить, что Comet будет доступен подписчикам Perplexity Max, так что его успех также будет зависеть от подписки пользователей. Пока ИИ-агент сможет решить что-то простое, без многоступенчатых задач, что, конечно, несколько разочаровывает. Но с другой стороны, дорогу осилит идущий.Если он, конечно, по дороге не начнет галлюцинировать.
Google также внедряет ИИ в Chrome: тестирует Project Mariner в браузере (пока для избранных в США за $250/мес). Opera выпустила Neon с ИИ-агентом для автоматизации рутины. Но тут, кажется, товарищи, кажется, уже не догонят конкурентов.
Как говорится, встречайте. Не зря мы из раза в раз говорили, что будущее за объединением браузеров и традиционных поисковиков с ИИ. Perplexity запустила первый веб-браузер на базе искусственного интеллекта Comet. Он оснащен Comet Assistant (по сути, ИИ-агент) для всяких рутинных задач, типа управления календарем или письмами.
Тут не стоит строить радужных иллюзий, все-таки Comet выходит на переполненный рынок браузеров. База пока за Google Chrome и Apple Safari доминируют, но есть и другие конкуренты.
Не будем забывать опять же про Яндекс, который встраивает Алису в свой Браузер. Здесь вообще по функционалу обещают полноценного ИИ-ассистента, который и столик в ресторане забронирует, и билеты без вашего участия подберет.
Кроме того, стоит напомнить, что Comet будет доступен подписчикам Perplexity Max, так что его успех также будет зависеть от подписки пользователей. Пока ИИ-агент сможет решить что-то простое, без многоступенчатых задач, что, конечно, несколько разочаровывает. Но с другой стороны, дорогу осилит идущий.
Google также внедряет ИИ в Chrome: тестирует Project Mariner в браузере (пока для избранных в США за $250/мес). Opera выпустила Neon с ИИ-агентом для автоматизации рутины. Но тут, кажется, товарищи, кажется, уже не догонят конкурентов.
❤2
Состоялся релиз новой версии нейросети Маска Grok. Что изменилось в 4 версии?
• Маск клятвенно обещал, что модель стала «умнее почти всех студентов магистратуры сразу по всем дисциплинам».
• Для её обучения использовали в 10 раз больше данных, чем для предыдущей версии
• В итоге Grok 4 превзошёл ведущие модели OpenAI, Google и других компаний в ряде бенчмарков.
• Бенчмаркам вообще уделили много внимания, с акцентом на Humanity’s Last Exam – там Grok почти в 2 раза обходит конкурентов. Хотя бенчмарки, в общем-то, никакого отношения к качеству нейросетей не имеют – просто другого инструмента для их сравнения пока нет 🤷♂️
• В одном Маск точно обскакал всех конкурентов – его самая дорогая подписка стоит целых 300 долларов в месяц. За что берут такие деньги?
• За режим Grok Heavy – мультиагентную версию, где несколько моделей Grok 4 работают параллельно. Маск назвал её чуть ли не «самой умной в мире», но он вообще любит превосходные степени.
• Ещё из интересного – Grok 4 получил обновлённый голосовой режим, два новых эмоциональных голоса и возможность шептать или петь (последнее пока получается кринжово). Специально сравнили с голосовым режимом OpenAI в реальном времени – показать, насколько у тех всё плохо.
• Уже в сентябре обещают выпустить мультимодального ИИ-агента, а в октябре – модель для генерации видео. Зная Маска – ждем к новому году в лучшем случае.
Получилась довольно рядовая презентация с обновлениями продукта и, что радует, крутыми анонсами. Эх, не стоило оно того, чтобы в 6 вставать.
• Маск клятвенно обещал, что модель стала «умнее почти всех студентов магистратуры сразу по всем дисциплинам».
• Для её обучения использовали в 10 раз больше данных, чем для предыдущей версии
• В итоге Grok 4 превзошёл ведущие модели OpenAI, Google и других компаний в ряде бенчмарков.
• Бенчмаркам вообще уделили много внимания, с акцентом на Humanity’s Last Exam – там Grok почти в 2 раза обходит конкурентов. Хотя бенчмарки, в общем-то, никакого отношения к качеству нейросетей не имеют – просто другого инструмента для их сравнения пока нет 🤷♂️
• В одном Маск точно обскакал всех конкурентов – его самая дорогая подписка стоит целых 300 долларов в месяц. За что берут такие деньги?
• За режим Grok Heavy – мультиагентную версию, где несколько моделей Grok 4 работают параллельно. Маск назвал её чуть ли не «самой умной в мире», но он вообще любит превосходные степени.
• Ещё из интересного – Grok 4 получил обновлённый голосовой режим, два новых эмоциональных голоса и возможность шептать или петь (последнее пока получается кринжово). Специально сравнили с голосовым режимом OpenAI в реальном времени – показать, насколько у тех всё плохо.
• Уже в сентябре обещают выпустить мультимодального ИИ-агента, а в октябре – модель для генерации видео. Зная Маска – ждем к новому году в лучшем случае.
Получилась довольно рядовая презентация с обновлениями продукта и, что радует, крутыми анонсами. Эх, не стоило оно того, чтобы в 6 вставать.
❤5
Аишка
Коллеги поделились новостью про релиз браузера Comet от Perplexity. Забавно, что пока он доступен только узкому кругу лиц из листа ожидания и подписчикам уровня Max (которые платят 200 долларов в месяц). То есть компания пытается сделать вид, что этот браузер…
Больше браузеров богу браузеров – после релиза Comet в OpenAI подсуетились и дали Reuters информацию, что уже через несколько недель запустят свой браузер с блэкджеком интеграцией ChatGPT.
Действуют по проверенной схеме: за основу возьмут Хромиум, поверх него накатят ChatGPT и научат его читать содержимое страниц. Снова обещают ИИ-агентов, которые смогут бронировать столики, заполнять формы и совершать покупки от имени пользователя… Если кажется, что мы это уже видели – не кажется.
Забавно, что все подобные компании прикрываются благой целью «избавиться от монополии Chrome», хотя без Chrome не будет развиваться и Chromium, который все используют как базу для собственных продуктов.
Пока это похоже на попытку компаний не опоздать на поезд, выпустить продукт в числе первых (хоть в каком-то виде и пока этого не сделали Google, потому что потом будет поздно), хайпануть и привлечь немного новых пользователей.
Хотя свои плоды такой подход имеет. Если раньше вместо слова «искать» люди говорили «гуглить», то теперь говорят «спросить ChatGPT» – а это уже немало.
Действуют по проверенной схеме: за основу возьмут Хромиум, поверх него накатят ChatGPT и научат его читать содержимое страниц. Снова обещают ИИ-агентов, которые смогут бронировать столики, заполнять формы и совершать покупки от имени пользователя… Если кажется, что мы это уже видели – не кажется.
Забавно, что все подобные компании прикрываются благой целью «избавиться от монополии Chrome», хотя без Chrome не будет развиваться и Chromium, который все используют как базу для собственных продуктов.
Пока это похоже на попытку компаний не опоздать на поезд, выпустить продукт в числе первых (хоть в каком-то виде и пока этого не сделали Google, потому что потом будет поздно), хайпануть и привлечь немного новых пользователей.
Хотя свои плоды такой подход имеет. Если раньше вместо слова «искать» люди говорили «гуглить», то теперь говорят «спросить ChatGPT» – а это уже немало.
Генеративный ИИ в промышленности
Искусственный интеллект превращается в технологию, способную «творить» в реальном мире: проектировать детали для автомобилей, которые будут легче и прочнее, оптимизировать работу металлургического комбината или помогать в создании новых лекарств.
Этой теме большую часть своей речи посвятил Илон Маск на последней презентации xAI. Он считает, что именно выход ИИ в рамки реального мира, мультимодальное понимание и умение работать с материалами и конструкциями (как инженер) позволит добиться прорыва в сфере ИИ.
Причём интеграция подобных решений в предприятия начинается уже сегодня. Эту тему решили изучить в АНО «Цифровая экономика» и Сколтехе.
Что удалось выяснить?
• К 2030 году объем рынка может превысить 350 миллиардов долларов, а его ежегодный вклад в мировую экономику – достичь 4,4 триллионов.
• Это конвертируется в отдачу для бизнеса: ROI от внедрения до 250%.
Несколько кейсов, которые привлекли внимание:
• Американский промышленный гигант Eaton с помощью генеративного ИИ сократил цикл разработки теплообменников в 8 раз и и уменьшил их массу до 80%.
• General Motors использует схожие подходы для создания автокомпонентов.
• Японский Fanuc, применяя ИИ для предиктивного обслуживания сервоприводов, на 30% снизил затраты на ремонт.
А что в России?
• «Северсталь» внедрила систему на основе ИИ, которая управляет сталепрокатным агрегатом, повысив производительность на 6,5%.
• «Сколтех» разработал прототип системы для полного цикла проектирования и сборки изделий, сократив время проектирования в 45 раз.
• Biocad применяет генеративный ИИ в разработке новых лекарственных молекул.
Несмотря на эти результаты, повсеместного внедрения GenAI не происходит:
• Для работы таких систем требуются большие вычислительные мощности, в первую очередь GPU, которые непросто достать.
• Данные для обучения в промышленности часто разрознены, закрыты и хранятся в несовместимых форматах.
• До сих пор нет единых стандартов для сертификации и подтверждения надежности промышленных ИИ-решений.
• Существует нехватка специалистов, которые одинаково хорошо разбираются и в машинным обучении, и в инженерном деле.
Искусственный интеллект превращается в технологию, способную «творить» в реальном мире: проектировать детали для автомобилей, которые будут легче и прочнее, оптимизировать работу металлургического комбината или помогать в создании новых лекарств.
Этой теме большую часть своей речи посвятил Илон Маск на последней презентации xAI. Он считает, что именно выход ИИ в рамки реального мира, мультимодальное понимание и умение работать с материалами и конструкциями (как инженер) позволит добиться прорыва в сфере ИИ.
Причём интеграция подобных решений в предприятия начинается уже сегодня. Эту тему решили изучить в АНО «Цифровая экономика» и Сколтехе.
Что удалось выяснить?
• К 2030 году объем рынка может превысить 350 миллиардов долларов, а его ежегодный вклад в мировую экономику – достичь 4,4 триллионов.
• Это конвертируется в отдачу для бизнеса: ROI от внедрения до 250%.
Несколько кейсов, которые привлекли внимание:
• Американский промышленный гигант Eaton с помощью генеративного ИИ сократил цикл разработки теплообменников в 8 раз и и уменьшил их массу до 80%.
• General Motors использует схожие подходы для создания автокомпонентов.
• Японский Fanuc, применяя ИИ для предиктивного обслуживания сервоприводов, на 30% снизил затраты на ремонт.
А что в России?
• «Северсталь» внедрила систему на основе ИИ, которая управляет сталепрокатным агрегатом, повысив производительность на 6,5%.
• «Сколтех» разработал прототип системы для полного цикла проектирования и сборки изделий, сократив время проектирования в 45 раз.
• Biocad применяет генеративный ИИ в разработке новых лекарственных молекул.
Несмотря на эти результаты, повсеместного внедрения GenAI не происходит:
• Для работы таких систем требуются большие вычислительные мощности, в первую очередь GPU, которые непросто достать.
• Данные для обучения в промышленности часто разрознены, закрыты и хранятся в несовместимых форматах.
• До сих пор нет единых стандартов для сертификации и подтверждения надежности промышленных ИИ-решений.
• Существует нехватка специалистов, которые одинаково хорошо разбираются и в машинным обучении, и в инженерном деле.
👍4
YouTube объявляет войну ИИ-мусору, который сам породил
С середины июля YouTube официально обновит правила монетизации, уточнив, что зарабатывать на «массовом» и «повторяющемся» контенте больше не получится. Поводом стала лавина видео, созданных генеративным ИИ.
Речь не о запрете на использование ИИ как такового. Если нейросеть помогла улучшить сюжет или монтаж, то проблем нет. А вот если ролик полностью сгенерирован, озвучен ботом и собран из случайных картинок – это уже «мусор». Пока речь только о лишении монетизации – но, кажется, проблема куда глубже.
Создавать ИИ-контент стало слишком легко. После выхода Veo 3 видео с рыдающим дедушкой, которого бросили внуки, и просьбой «поставить лайк, если ты хочешь поддержать деда» можно штамповать десятками за минуты. Кто-то продвигает через генеративный контент скам сайты, кто-то секс-чаты, кто-то просто фармит трафик, запуская десятки одинаковых каналов и зарабатывая на монетизации.
Генерятся голос, эмоции, сценарий – а смотрят это реальные пользователи. И вот тут рекламная модель Ютуба даёт сбой. Потому что записать видео вживую и сгенерировать его – это совершенно разные трудозатраты. ИИ-ролики заполняют платформу, вытесняют пользовательский контент, снижают релевантность алгоритмов платформы и забирают рекламные деньги.
Возникает логичный вопрос: почему YouTube не принимал меры раньше? Раньше проблема не была такой острой (спасибо Veo 3, которая была обучена на видео с YouTube). Самое смешное, что платформа сама дала авторам инструменты по генерации видео – добавив их в Shorts.
Нормальных инструментов модерации подобного контента не существует. Вручную отсматривать ролики не получится, надёжных детекторов тоже нет. И это опасный момент – потому что до сих пор не понятно, как именно платформа будет решать, какому ролику оставить монетизацию, а какому – нет. Граница между мусорным контентом и творчеством – тонкая. А вот последствия для добросовестных авторов могут быть вполне осязаемыми.
С середины июля YouTube официально обновит правила монетизации, уточнив, что зарабатывать на «массовом» и «повторяющемся» контенте больше не получится. Поводом стала лавина видео, созданных генеративным ИИ.
Речь не о запрете на использование ИИ как такового. Если нейросеть помогла улучшить сюжет или монтаж, то проблем нет. А вот если ролик полностью сгенерирован, озвучен ботом и собран из случайных картинок – это уже «мусор». Пока речь только о лишении монетизации – но, кажется, проблема куда глубже.
Создавать ИИ-контент стало слишком легко. После выхода Veo 3 видео с рыдающим дедушкой, которого бросили внуки, и просьбой «поставить лайк, если ты хочешь поддержать деда» можно штамповать десятками за минуты. Кто-то продвигает через генеративный контент скам сайты, кто-то секс-чаты, кто-то просто фармит трафик, запуская десятки одинаковых каналов и зарабатывая на монетизации.
Генерятся голос, эмоции, сценарий – а смотрят это реальные пользователи. И вот тут рекламная модель Ютуба даёт сбой. Потому что записать видео вживую и сгенерировать его – это совершенно разные трудозатраты. ИИ-ролики заполняют платформу, вытесняют пользовательский контент, снижают релевантность алгоритмов платформы и забирают рекламные деньги.
Возникает логичный вопрос: почему YouTube не принимал меры раньше? Раньше проблема не была такой острой (спасибо Veo 3, которая была обучена на видео с YouTube). Самое смешное, что платформа сама дала авторам инструменты по генерации видео – добавив их в Shorts.
Нормальных инструментов модерации подобного контента не существует. Вручную отсматривать ролики не получится, надёжных детекторов тоже нет. И это опасный момент – потому что до сих пор не понятно, как именно платформа будет решать, какому ролику оставить монетизацию, а какому – нет. Граница между мусорным контентом и творчеством – тонкая. А вот последствия для добросовестных авторов могут быть вполне осязаемыми.
👍7
#нейродайджест Аишки за неделю
• Появилась новая профессия «ИИ-корректор»: компании нанимают людей доделывать то, что ChatGPT сделал криво – от текстов до кода.
• Гонконг превратил ИИ в нацпроект: власти субсидируют 70% расходов на вычисления и создали экосистему из более 400 ИИ-компаний.
• Grok снова устроил скандал: зачем нейросеть Маска начала цитировать Гитлера и генерировать антисемитские высказывания?
• YouTube объявляет войну ИИ-контенту: платформа лишает монетизации массовый контент, созданный нейросетями.
• Grok обновился до 4 версии: появилась самая дорогая подписка за 300 долларов в месяц, улучшенный мультиагентный режим и голосовые возможности.
• БРИКС требует компенсации за обучение ИИ: страны считают, что западный бигтех незаконно использует их контент для создания моделей.
• ИИ-модели показали характер в дилемме заключенного: Claude и ChatGPT оказались «терпилами», а Gemini – прагматичным предателем.
• OpenAI готовит свой браузер с ChatGPT: может выйти уже через несколько недель.
• Генеративный ИИ в промышленности: к 2030 году рынок может достичь 350 миллиардов долларов, а ROI от внедрения – до 250%.
• Появилась новая профессия «ИИ-корректор»: компании нанимают людей доделывать то, что ChatGPT сделал криво – от текстов до кода.
• Гонконг превратил ИИ в нацпроект: власти субсидируют 70% расходов на вычисления и создали экосистему из более 400 ИИ-компаний.
• Grok снова устроил скандал: зачем нейросеть Маска начала цитировать Гитлера и генерировать антисемитские высказывания?
• YouTube объявляет войну ИИ-контенту: платформа лишает монетизации массовый контент, созданный нейросетями.
• Grok обновился до 4 версии: появилась самая дорогая подписка за 300 долларов в месяц, улучшенный мультиагентный режим и голосовые возможности.
• БРИКС требует компенсации за обучение ИИ: страны считают, что западный бигтех незаконно использует их контент для создания моделей.
• ИИ-модели показали характер в дилемме заключенного: Claude и ChatGPT оказались «терпилами», а Gemini – прагматичным предателем.
• OpenAI готовит свой браузер с ChatGPT: может выйти уже через несколько недель.
• Генеративный ИИ в промышленности: к 2030 году рынок может достичь 350 миллиардов долларов, а ROI от внедрения – до 250%.
Более 40% проектов, связанных с ИИ-агентами, будут закрыты к концу 2027 года. Такие неутешительные оценки дает агентство Gartner. Аргументы – высокая стоимость, ограниченная ценность для бизнеса и недостаточный контроль рисков.
Проблема в том, что вокруг ИИ-агентов слишком много хайпа. Как к инструменту к ИИ-агентам у Gartner претензий нет, но организациям сложно осознать реальную стоимость и сложность масштабного внедрения этих инструментов в бизнес, что может сильно затормозить запуск проектов.
Есть и другая пугающая тенденция: все чаще за «ИИ-агентами» скрываются старые добрые инструменты RPA (роботизированная автоматизация процессов), чат-боты и помощники. По оценке Gartner, из тысяч «ИИ-агентов» настоящих ИИ-агентов продает лишь 130 поставщиков. Тем не менее, к 2028 году доля корпоративных решений со встроенными ИИ-агентами вырастет до 33%, а доля повседневных рабочих решений, которые будут приниматься ИИ-агентами, вырастет до 15%.
Чтобы не попасть в ловушку масштабирования, организациям, которые поглядывают в сторону внедрения ИИ-агентов, стоит серьезнее относиться к оценке потенциальных вложений и точно избегать внедрения новых технологий в устаревшие системы и платформы. В Gartner подчеркивают, что нужно сосредоточиться на эффективности бизнеса в целом, а не на использования чего-то нового для решения текущих задач.
Проблема в том, что вокруг ИИ-агентов слишком много хайпа. Как к инструменту к ИИ-агентам у Gartner претензий нет, но организациям сложно осознать реальную стоимость и сложность масштабного внедрения этих инструментов в бизнес, что может сильно затормозить запуск проектов.
Есть и другая пугающая тенденция: все чаще за «ИИ-агентами» скрываются старые добрые инструменты RPA (роботизированная автоматизация процессов), чат-боты и помощники. По оценке Gartner, из тысяч «ИИ-агентов» настоящих ИИ-агентов продает лишь 130 поставщиков. Тем не менее, к 2028 году доля корпоративных решений со встроенными ИИ-агентами вырастет до 33%, а доля повседневных рабочих решений, которые будут приниматься ИИ-агентами, вырастет до 15%.
Чтобы не попасть в ловушку масштабирования, организациям, которые поглядывают в сторону внедрения ИИ-агентов, стоит серьезнее относиться к оценке потенциальных вложений и точно избегать внедрения новых технологий в устаревшие системы и платформы. В Gartner подчеркивают, что нужно сосредоточиться на эффективности бизнеса в целом, а не на использования чего-то нового для решения текущих задач.
👍4😁1
Вышло исследование, которое СМИ начали публиковать с громким заголовком «ИИ снижает продуктивность программистов на 20%». Кажется странным – как так, теперь ведь можно написать сайт одним запросом, это явно быстрее, чем руками. Но выводы там не касаются всех разработчиков, да и вообще не такие радикальные.
В чём контекст исследования?
• 16 ведущих разработчиков из крупных open-source проектов, каждый с 10-летним опытом и 5 годами работы в конкретном репозитории
• Задачи – проблемы из зрелых больших проектов
• ИИ-помощник – Cursor Pro с Claude 3.5 Sonnet
Уже видно, что это крайне узкая выборка разработчиков с очень конкретными задачами.
Sonnet 3.5–3.7 имеют малое контекстное окно – они не видели всей картины проекта, связей между файлами, архитектуры. Опытный программист в знакомом проекте держит в голове паттерны, модули, переиспользует функции, а ИИ каждый раз начинает с нуля, пытаясь посмотреть на код через замочную скважину. Здесь ИИ работал в условиях, где человек сам – лучшая нейросеть.
Но даже в этих условиях ИИ воспринимался как помощник. Разработчики ожидали ускорения работы на 24%, а после выполнения задач продолжали считать, что с ИИ было быстрее – на 20% (хотя в реальности работали на 19% медленнее). Искажённое восприятие легко объяснить – они действительно быстрее получали код, просто долго ждали окончания генераций и правили его, что не воспринималось как активная работа.
Если мы не берём опытных разработчиков и старые проекты, то ситуация меняется. Здесь нет накопленного контекста, который нужно удерживать в голове. ИИ перестаёт быть костылем. Правда, до тех пор, пока проект не разрастётся – уже есть посты в X с фразами вроде «помогите, Cursor нагенерил мне 100 файлов по 10 тысяч строк кода и перестал справляться, я ничего не понимаю». Но тут рецепт простой – учиться программировать и фиксить код. Либо нанять программиста, они никуда не исчезают.
А если посмотреть на 2 года вперёд? С увеличением контекста, количества параметров и скорости генерации появятся более продвинутые модели, которые научатся справляться с большими и зрелыми проектами. Это всё ещё не решает проблему аутсорса мозга и понижения среднего уровня программистов – но только лишь потому, что ИИ снизит порог входа в профессию.
В чём контекст исследования?
• 16 ведущих разработчиков из крупных open-source проектов, каждый с 10-летним опытом и 5 годами работы в конкретном репозитории
• Задачи – проблемы из зрелых больших проектов
• ИИ-помощник – Cursor Pro с Claude 3.5 Sonnet
Уже видно, что это крайне узкая выборка разработчиков с очень конкретными задачами.
Sonnet 3.5–3.7 имеют малое контекстное окно – они не видели всей картины проекта, связей между файлами, архитектуры. Опытный программист в знакомом проекте держит в голове паттерны, модули, переиспользует функции, а ИИ каждый раз начинает с нуля, пытаясь посмотреть на код через замочную скважину. Здесь ИИ работал в условиях, где человек сам – лучшая нейросеть.
Но даже в этих условиях ИИ воспринимался как помощник. Разработчики ожидали ускорения работы на 24%, а после выполнения задач продолжали считать, что с ИИ было быстрее – на 20% (хотя в реальности работали на 19% медленнее). Искажённое восприятие легко объяснить – они действительно быстрее получали код, просто долго ждали окончания генераций и правили его, что не воспринималось как активная работа.
Если мы не берём опытных разработчиков и старые проекты, то ситуация меняется. Здесь нет накопленного контекста, который нужно удерживать в голове. ИИ перестаёт быть костылем. Правда, до тех пор, пока проект не разрастётся – уже есть посты в X с фразами вроде «помогите, Cursor нагенерил мне 100 файлов по 10 тысяч строк кода и перестал справляться, я ничего не понимаю». Но тут рецепт простой – учиться программировать и фиксить код. Либо нанять программиста, они никуда не исчезают.
А если посмотреть на 2 года вперёд? С увеличением контекста, количества параметров и скорости генерации появятся более продвинутые модели, которые научатся справляться с большими и зрелыми проектами. Это всё ещё не решает проблему аутсорса мозга и понижения среднего уровня программистов – но только лишь потому, что ИИ снизит порог входа в профессию.
👍5❤2🤔1
В автомобилях Tesla появился искусственный интеллект. Правда, радоваться рано – он пока больше говорит, чем делает. И даже для этого нужна платная подписка.
Как оказалось, Grok в Tesla – обычный чат-бот без интеграции в автомобиль и доступа к управлению его функциями. Пока это скорее маркетинг, чем полноценный продукт, особенно на фоне успехов китайских конкурентов.
Подробнее рассказали в Электричке.
Как оказалось, Grok в Tesla – обычный чат-бот без интеграции в автомобиль и доступа к управлению его функциями. Пока это скорее маркетинг, чем полноценный продукт, особенно на фоне успехов китайских конкурентов.
Подробнее рассказали в Электричке.
Telegram
Электричка
В автомобилях Tesla появился искусственный интеллект. Он может с вами поговорить (пока это всё)
Tesla начала распространять обновление 2025.26, которое интегрирует Grok в автомобили. Сейчас это просто чат-бот на экране: никаких голосовых команд для управления…
Tesla начала распространять обновление 2025.26, которое интегрирует Grok в автомобили. Сейчас это просто чат-бот на экране: никаких голосовых команд для управления…
🔥2
Телеком осваивает ИИ-ассистентов
МегаФон внедрил «Ежедневного героя» – ИИ-ассистента для сотрудников. Система анализирует продажи, обучает новичков и делает планёрки интерактивными. Главная цель – автоматизировать анализ KPI и дать менеджерам больше данных для принятия решений.
«Ежедневный герой» состоит из трёх агентов:
• Тренер устраивает «ролевые игры» с имитацией клиентов и помогает менеджерам научиться лучше продавать.
• Аналитик разбирает результаты в реальном времени, прогнозирует размер премии и предупреждает о проблемах с планом.
• Компаньон поддерживает светскую беседу и отвечает на рабочие вопросы. Хотя вряд ли кто-то будет обсуждать футбол с корпоративным ботом.
В ритейле подобные решения уже стали нормой, а телеком только догоняет. У Target в США работает Store Companion – бот, который помогает продавцам ориентироваться в процессах магазина. Lowe’s запустила своего ассистента для сотрудников на базе OpenAI: он отвечает на вопросы о товарах и остатках, занимается обучением. Verizon и Telstra – телеком-компании – тоже тестируют коучей и ассистентов для персонала.
Результаты у всех разные, но тренд очевиден: там, где ИИ‑ассистенты встроены в рабочие процессы, производительность персонала растёт. По данным NBER, слабые и средние сотрудники особенно выигрывают от такого коучинга: +35 % к продуктивности и –9 % ко времени на одну задачу.
Но есть и подводные камни. Чем удобнее ассистент, тем выше риск «автопилота» – когда сотрудники привыкают к подсказкам, перестают самостоятельно думать и справляться без ИИ.
МегаФон внедрил «Ежедневного героя» – ИИ-ассистента для сотрудников. Система анализирует продажи, обучает новичков и делает планёрки интерактивными. Главная цель – автоматизировать анализ KPI и дать менеджерам больше данных для принятия решений.
«Ежедневный герой» состоит из трёх агентов:
• Тренер устраивает «ролевые игры» с имитацией клиентов и помогает менеджерам научиться лучше продавать.
• Аналитик разбирает результаты в реальном времени, прогнозирует размер премии и предупреждает о проблемах с планом.
• Компаньон поддерживает светскую беседу и отвечает на рабочие вопросы. Хотя вряд ли кто-то будет обсуждать футбол с корпоративным ботом.
В ритейле подобные решения уже стали нормой, а телеком только догоняет. У Target в США работает Store Companion – бот, который помогает продавцам ориентироваться в процессах магазина. Lowe’s запустила своего ассистента для сотрудников на базе OpenAI: он отвечает на вопросы о товарах и остатках, занимается обучением. Verizon и Telstra – телеком-компании – тоже тестируют коучей и ассистентов для персонала.
Результаты у всех разные, но тренд очевиден: там, где ИИ‑ассистенты встроены в рабочие процессы, производительность персонала растёт. По данным NBER, слабые и средние сотрудники особенно выигрывают от такого коучинга: +35 % к продуктивности и –9 % ко времени на одну задачу.
Но есть и подводные камни. Чем удобнее ассистент, тем выше риск «автопилота» – когда сотрудники привыкают к подсказкам, перестают самостоятельно думать и справляться без ИИ.
❤2🤔2
Необычные места России от ИИ
Музей горчицы, НЛО в деревне Протасово и Глаз Росомахи… Звучит как сгенерированный нейросетью текст. Почти так и есть – правда, эти места существуют, и нейросеть их не генерировала, а отбирала.
Яндекс Карты в коллаборации с Алисой проанализировали информацию о российских достопримечательностях на картах. В итоге Алиса получила доступ к базе из 360 тысяч объектов – музеев, памятников, парков и храмов по всей стране – и выбрала 380 самых необычных мест.
Стоит отметить, что в выборку попали не все локации – их фильтровали. Остались только те, у которых больше 4,5 звёзд и от 50 до 20 тысяч отзывов. С одной стороны, результаты получились более адекватными, а с другой – туда всё равно не вошли многие оригинальные и странные места, со смешанными отзывами, или очень локальные и малоизвестные. Хотя ничто не помешает расширить список в будущем.
Пускай Алиса пыталась избегать попсовых достопримечательностей и нашла довольно редкие локации, наравне с ними в списке оказался Храм Василия Блаженного – безусловно, необычное, но очень популярное место. Правда, это простительно, ведь опиралась нейросеть на заданные паттерны и критерии, не понимая контекста каждого отдельного места.
Незашоренность ИИ даже делает выборку интереснее – Алиса ставит в один ряд упомянутые уже Храм Василия Блаженного и инсталляцию «НЛО в деревне Протасово», хотя человек их в одну подборку не включит.
Музей горчицы, НЛО в деревне Протасово и Глаз Росомахи… Звучит как сгенерированный нейросетью текст. Почти так и есть – правда, эти места существуют, и нейросеть их не генерировала, а отбирала.
Яндекс Карты в коллаборации с Алисой проанализировали информацию о российских достопримечательностях на картах. В итоге Алиса получила доступ к базе из 360 тысяч объектов – музеев, памятников, парков и храмов по всей стране – и выбрала 380 самых необычных мест.
Стоит отметить, что в выборку попали не все локации – их фильтровали. Остались только те, у которых больше 4,5 звёзд и от 50 до 20 тысяч отзывов. С одной стороны, результаты получились более адекватными, а с другой – туда всё равно не вошли многие оригинальные и странные места, со смешанными отзывами, или очень локальные и малоизвестные. Хотя ничто не помешает расширить список в будущем.
Пускай Алиса пыталась избегать попсовых достопримечательностей и нашла довольно редкие локации, наравне с ними в списке оказался Храм Василия Блаженного – безусловно, необычное, но очень популярное место. Правда, это простительно, ведь опиралась нейросеть на заданные паттерны и критерии, не понимая контекста каждого отдельного места.
Незашоренность ИИ даже делает выборку интереснее – Алиса ставит в один ряд упомянутые уже Храм Василия Блаженного и инсталляцию «НЛО в деревне Протасово», хотя человек их в одну подборку не включит.
🔥3