This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Незаметно прошла новость, что Google обновили свой text-to-speech генератор. Теперь можно генерировать более эмоциональную и естественную озвучку для текста на русском языке.
Пользоваться просто: сначала нужно словами описать желаемый голос, стиль и подачу, потом поставить двоеточие и добавить текст для озвучки. Также доступен диалоговый режим, где можно задать стиль, голос и реплики для каждого спикера отдельно.
В видео – примеры работы сервиса для генерации стихотворения, экспрессивного монолога и диалога. С дикторской озвучкой или выразительным чтением текста он тоже справляется отлично, но этим уже мало кого можно удивить. Качество сильно скакнуло по сравнению с аналогичным сервисом от OpenAI, который мы показывали раньше – вот, можете сравнить сами.
Единственный нюанс – не работает для российских IP-адресов. Доступно на портале aistudio.
Пользоваться просто: сначала нужно словами описать желаемый голос, стиль и подачу, потом поставить двоеточие и добавить текст для озвучки. Также доступен диалоговый режим, где можно задать стиль, голос и реплики для каждого спикера отдельно.
В видео – примеры работы сервиса для генерации стихотворения, экспрессивного монолога и диалога. С дикторской озвучкой или выразительным чтением текста он тоже справляется отлично, но этим уже мало кого можно удивить. Качество сильно скакнуло по сравнению с аналогичным сервисом от OpenAI, который мы показывали раньше – вот, можете сравнить сами.
Единственный нюанс – не работает для российских IP-адресов. Доступно на портале aistudio.
👍2
Google хочет первым заработать на рекламе в ИИ-поиске
Google активно встраивает спонсорский контент в ответы AI Overviews и запускает его в новом режиме AI Mode. В итоге компания получает дополнительный рекламный инвентарь на место того, который выбыл из-за нейропоиска. Чуть раньше Google AdSense уже начал, по информации TechCrunch, работать со сторонними чатботами.
Только за первый квартал 2025-го Google получил почти 67 миллиардов долларов от рекламы – и она пока не связана с искусственным интеллектом. А миллиардные вложения в развитие ИИ-инфраструктуры надо как-то окупать. И если OpenAI пока может позволить расти как стартап, чисто за счёт инвестиций, то у Google такой опции нет – они в числе тех компаний, которые зарабатывают деньги, чтобы потом инвестировать их самим.
Тема монетизации ИИ вообще не отпускает умы CEO технологических стартапов. Они тоже мечтают зарабатывать на рекламе: Perplexity запустил «спонсорские вопросы» с Indeed и Whole Foods, а в перспективе хотят собрать о пользователях все возможные данные, чтобы создать площадку с таргетированной премиум-рекламой. Сэм Альтман из OpenAI визуализирует примерно такое же будущее – тем более что текущая модель монетизации freemium с предложением платных подписок и оплатой токенов по API не работает.
Правда, никто не учёл мнение потребителей – а они пока сопротивляются. 36% американцев избегают брендов, использующих ИИ в рекламе – рост на четыре пункта за полгода. Ещё 60% требуют обязательной маркировки ИИ-контента и указания источников авторства. В итоге одновременно с ростом MAU крупнейших ИИ-сервисов растёт и недоверие к информации, которую люди получаются в Интернете – ведь сгенерированные тексты, картинки и видео прокрались во все сферы цифровой жизнедеятельности человека. И это не самый лучший фон для интеграции рекламы в ИИ-сервисы.
Ещё меньше думают здесь об издателях и авторах, которые несут большие потери. AI Overviews сократил конверсию трафика на сайты на четверть, это около 2 миллиардов долларов упущенных рекламных доходов. В итоге ситуация довольно абсурдная – ИИ генерирует контент на основе источников в Интернете, лишая авторов этих самых источников доходов от собственного контента. И это, кажется, ещё предстоит регулировать в правовом поле.
Google активно встраивает спонсорский контент в ответы AI Overviews и запускает его в новом режиме AI Mode. В итоге компания получает дополнительный рекламный инвентарь на место того, который выбыл из-за нейропоиска. Чуть раньше Google AdSense уже начал, по информации TechCrunch, работать со сторонними чатботами.
Только за первый квартал 2025-го Google получил почти 67 миллиардов долларов от рекламы – и она пока не связана с искусственным интеллектом. А миллиардные вложения в развитие ИИ-инфраструктуры надо как-то окупать. И если OpenAI пока может позволить расти как стартап, чисто за счёт инвестиций, то у Google такой опции нет – они в числе тех компаний, которые зарабатывают деньги, чтобы потом инвестировать их самим.
Тема монетизации ИИ вообще не отпускает умы CEO технологических стартапов. Они тоже мечтают зарабатывать на рекламе: Perplexity запустил «спонсорские вопросы» с Indeed и Whole Foods, а в перспективе хотят собрать о пользователях все возможные данные, чтобы создать площадку с таргетированной премиум-рекламой. Сэм Альтман из OpenAI визуализирует примерно такое же будущее – тем более что текущая модель монетизации freemium с предложением платных подписок и оплатой токенов по API не работает.
Правда, никто не учёл мнение потребителей – а они пока сопротивляются. 36% американцев избегают брендов, использующих ИИ в рекламе – рост на четыре пункта за полгода. Ещё 60% требуют обязательной маркировки ИИ-контента и указания источников авторства. В итоге одновременно с ростом MAU крупнейших ИИ-сервисов растёт и недоверие к информации, которую люди получаются в Интернете – ведь сгенерированные тексты, картинки и видео прокрались во все сферы цифровой жизнедеятельности человека. И это не самый лучший фон для интеграции рекламы в ИИ-сервисы.
Ещё меньше думают здесь об издателях и авторах, которые несут большие потери. AI Overviews сократил конверсию трафика на сайты на четверть, это около 2 миллиардов долларов упущенных рекламных доходов. В итоге ситуация довольно абсурдная – ИИ генерирует контент на основе источников в Интернете, лишая авторов этих самых источников доходов от собственного контента. И это, кажется, ещё предстоит регулировать в правовом поле.
👍2
Как изменятся веб-сайты с приходом искусственного интеллекта?
Спойлер – мы можем вернуться в то время, когда интернет только появился.
Компании сегодня активно продвигают ИИ-ассистентов и агентов, которые учатся выполнять за нас базовые функции – искать информацию, делать покупки, бронировать билеты, звонить и так далее. Во всём этом есть одна большая проблема – текущие интерфейсы предназначены преимущественно для двуруких людей с глазами и большим бэкграундом существования в Интернете. А нейросети к таким не относятся.
В итоге все украшательства, маркетинговые уловки, анимации, эмоциональное наполнение – попросту игнорируются, ведь ИИ-агенты хотят побыстрее добраться до сути (цены и характеристик) и выдать их пользователю.
Это подтвердило и исследование команды учёных из Университета прикладных наук Верхней Австрии. Они протестировали трёх агентов – Operator от OpenAI, Claude Computer Use от Anthropic и Browser Use – на сайте бронирования отелей. Все 3 сервиса более-менее справлялись с поиском и оплатой номеров, но вели себя радикально иначе, чем люди. Они, как и положено языковым моделям, читали текст и пропускали картинки или баннеры с дополнительной информацией. Бедный Gemini кликал на рекламу и вынужден был переходить на сторонние сайты, потом возвращался, снова кликал и так далее – ему текущий UI явно не пошёл на пользу.
В итоге мы можем оказаться в ситуации, когда идеальным станет текстовый сайт без украшательств, только с гиперссылками и кнопками – как раз такими они были в период зарождения Интернета. Ещё лучше, если страница с понятной ИИ json разметкой. Одни способы воздействия на потребителя сменятся другими – авторам придётся учиться не секретам SEO-оптимизации, а джейлбрейку ИИ-моделей в попытке повысить приоритет своего контента или продукта.
Спойлер – мы можем вернуться в то время, когда интернет только появился.
Компании сегодня активно продвигают ИИ-ассистентов и агентов, которые учатся выполнять за нас базовые функции – искать информацию, делать покупки, бронировать билеты, звонить и так далее. Во всём этом есть одна большая проблема – текущие интерфейсы предназначены преимущественно для двуруких людей с глазами и большим бэкграундом существования в Интернете. А нейросети к таким не относятся.
В итоге все украшательства, маркетинговые уловки, анимации, эмоциональное наполнение – попросту игнорируются, ведь ИИ-агенты хотят побыстрее добраться до сути (цены и характеристик) и выдать их пользователю.
Это подтвердило и исследование команды учёных из Университета прикладных наук Верхней Австрии. Они протестировали трёх агентов – Operator от OpenAI, Claude Computer Use от Anthropic и Browser Use – на сайте бронирования отелей. Все 3 сервиса более-менее справлялись с поиском и оплатой номеров, но вели себя радикально иначе, чем люди. Они, как и положено языковым моделям, читали текст и пропускали картинки или баннеры с дополнительной информацией. Бедный Gemini кликал на рекламу и вынужден был переходить на сторонние сайты, потом возвращался, снова кликал и так далее – ему текущий UI явно не пошёл на пользу.
В итоге мы можем оказаться в ситуации, когда идеальным станет текстовый сайт без украшательств, только с гиперссылками и кнопками – как раз такими они были в период зарождения Интернета. Ещё лучше, если страница с понятной ИИ json разметкой. Одни способы воздействия на потребителя сменятся другими – авторам придётся учиться не секретам SEO-оптимизации, а джейлбрейку ИИ-моделей в попытке повысить приоритет своего контента или продукта.
👍1🙈1
МТС продолжает наполнять ИИ-экосистему
Помимо традиционных телеком-услуг компания развивает линейку ИИ-продуктов для корпоративных клиентов. Только за неделю анонсированы три решения в этом направлении: видеоаналитика для транспорта, система экомониторинга и ИИ-агент для автоматизации задач.
Платформа SKAI в реальном времени отслеживает нарушения поведения водителей грузовиков – засыпание, телефон за рулем, отсутствие ремня и так далее. А при обнаружении риска делает голосовое предупреждение водителю и передаёт запись события диспетчеру, что, в теории, позволит снизить количество инцидентов на дороге (главное, чтобы не повысило уровень раздражения и агрессии водителей).
Система экомониторинга прогнозирует загрязнение воздуха и воды на 48 часов вперёд, в теории помогая предприятиям избежать штрафов.
А MWS Agent – это система, которая самостоятельно анализирует данные и выполняет задачи от финансовой аналитики до планирования командировок. MWS GPT получает запрос, разбивает его на этапы и распределяет между специализированными агентами. Тут компания просто вынуждена делать продукт – чтобы не отстать от конкурентов. И если полезность двух других сервисов увидеть довольно легко, то про «выдающиеся способности» ИИ-агентов мы писали уже не раз (пока что это уровень фильма «Идиократия», хотя ситуация, очевидно, будет меняться).
МТС выбрал не концентрироваться на дорогостоящих и часто неприбыльных потребительских продуктах, а строить B2B-экосистему ИИ, где-то создавая свои решения, а где-то адаптируя open source.
Помимо традиционных телеком-услуг компания развивает линейку ИИ-продуктов для корпоративных клиентов. Только за неделю анонсированы три решения в этом направлении: видеоаналитика для транспорта, система экомониторинга и ИИ-агент для автоматизации задач.
Платформа SKAI в реальном времени отслеживает нарушения поведения водителей грузовиков – засыпание, телефон за рулем, отсутствие ремня и так далее. А при обнаружении риска делает голосовое предупреждение водителю и передаёт запись события диспетчеру, что, в теории, позволит снизить количество инцидентов на дороге (главное, чтобы не повысило уровень раздражения и агрессии водителей).
Система экомониторинга прогнозирует загрязнение воздуха и воды на 48 часов вперёд, в теории помогая предприятиям избежать штрафов.
А MWS Agent – это система, которая самостоятельно анализирует данные и выполняет задачи от финансовой аналитики до планирования командировок. MWS GPT получает запрос, разбивает его на этапы и распределяет между специализированными агентами. Тут компания просто вынуждена делать продукт – чтобы не отстать от конкурентов. И если полезность двух других сервисов увидеть довольно легко, то про «выдающиеся способности» ИИ-агентов мы писали уже не раз (пока что это уровень фильма «Идиократия», хотя ситуация, очевидно, будет меняться).
МТС выбрал не концентрироваться на дорогостоящих и часто неприбыльных потребительских продуктах, а строить B2B-экосистему ИИ, где-то создавая свои решения, а где-то адаптируя open source.
❤2😁1
Американская полиция следит за гражданами через камеры ИИ-стартапа
Иммиграционная полиция США, не привлекая внимания санитаров, получила доступ к ИИ-камерам частной компании для отслеживания мигрантов.
Американские города покупают камеры Flock для поиска угнанных авто и пропавших людей. 77 тысяч устройств по всей стране используют ИИ для определения объектов в реальном времени: камеры фиксируют номера, цвет и марку машин 24/7, а полиция разных штатов может искать по общей базе. Звучит не слишком впечатляюще на фоне более централизованных стран, но для США очень даже прорывная технология.
Недавно выяснилось, что полиция делает запросы к Flock в интересах иммиграционной службы. В полях причины указывают «иммиграция», «ICE», «депортация». При этом Flock напрямую с ICE не сотрудничает – федералы получают доступ через «неформальные просьбы» местным коллегам. Так они обходят судебный надзор и публичное обсуждение (а в Иллинойсе, например, такое использование ALPR-данных вообще запрещено).
Это только начало. Осенью Flock добавит камерам функцию прямой трансляцию и 15-секундную запись. Полиция сможет включать камеры при вызовах 911, получая картинку с пяти ближайших точек. То есть простые считыватели номеров превратятся в полноценные камеры наблюдения. CEO объясняет такой апгрейд «борьбой с монополией Axon», а на деле просто хочет заручиться поддержкой силовиков и вытеснить конкурентов с рынка.
Вот так изящно в США внедряют инструменты контроля над населением: не принуждая граждан напрямую, а через частные компании, которые сами заинтересованы в росте своей сети и широком распространении продуктов, а потом делятся данными с силовиками.
Иммиграционная полиция США, не привлекая внимания санитаров, получила доступ к ИИ-камерам частной компании для отслеживания мигрантов.
Американские города покупают камеры Flock для поиска угнанных авто и пропавших людей. 77 тысяч устройств по всей стране используют ИИ для определения объектов в реальном времени: камеры фиксируют номера, цвет и марку машин 24/7, а полиция разных штатов может искать по общей базе. Звучит не слишком впечатляюще на фоне более централизованных стран, но для США очень даже прорывная технология.
Недавно выяснилось, что полиция делает запросы к Flock в интересах иммиграционной службы. В полях причины указывают «иммиграция», «ICE», «депортация». При этом Flock напрямую с ICE не сотрудничает – федералы получают доступ через «неформальные просьбы» местным коллегам. Так они обходят судебный надзор и публичное обсуждение (а в Иллинойсе, например, такое использование ALPR-данных вообще запрещено).
Это только начало. Осенью Flock добавит камерам функцию прямой трансляцию и 15-секундную запись. Полиция сможет включать камеры при вызовах 911, получая картинку с пяти ближайших точек. То есть простые считыватели номеров превратятся в полноценные камеры наблюдения. CEO объясняет такой апгрейд «борьбой с монополией Axon», а на деле просто хочет заручиться поддержкой силовиков и вытеснить конкурентов с рынка.
Вот так изящно в США внедряют инструменты контроля над населением: не принуждая граждан напрямую, а через частные компании, которые сами заинтересованы в росте своей сети и широком распространении продуктов, а потом делятся данными с силовиками.
🤨1
Можно ли определить, что текст сгенерирован ИИ?
Антиплагиат недавно научился определять сгенерированный нейросетями текст. Решили проверить, так ли это.
На ввод мы дали сервису файл на 29 страниц, который полностью состоял из сгенерированного текста из разных чат-ботов – ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini и Алисы. В результате проверки действительно оказалось, что «подозрение» на генерацию есть. Но где именно? Только на 6 страницах, в отдельных абзацах или предложениях. И даже там сервис не мог точно сказать, что текст сгенерирован.
Это – ожидаемый исход, когда дело касается «детекции» нейросетей. Компания наступила на те же грабли, что и многие до неё: точно и надёжно определить, был ли текст сгенерирован и в какой степени – невозможно.
Мы отлично помним, как детекторы ИИ текста заклеймили текст Библии и Конституции США как «сгенерированный» – из-за того, что он часто использовался в дата-сете. Были случаи в США, когда ложно обвинённые в использовании нейросетей студенты получали 0 баллов за свои сочинения. А даже если и не ложно – они ведь сами не признаются, попробуй, докажи. В итоге вузу пришлось разбираться со скандалом.
Почему Антиплагиат не определил ИИ-тексты? Они были созданы в чат-ботах, где есть функция поиска по Интернету. ИИ не придумывает текст на 100% сам – он сначала получает контекст, и уже после этого обрабатывает его и генерирует текст «по мотивам». Эти вводные данные меняют паттерн и структуру генерации. Того же можно добиться, если попросить перефразировать исходный текст, сохраняя смысл, или дать свои источники.
Хуже всего то, что по итогу весь наш файл система заклеймила как «подозрительный». То есть, во-первых, инструмент не надёжный, а во-вторых – может создать проблемы студентам или авторам научных работ. Уже сейчас сгенерированные тексты не допускают к защите в некоторых вузах, хотя надёжность механизма детекции – далеко не 100%, и на практике даже не 98, о которых заявляют в Антиплагиате.
Антиплагиат недавно научился определять сгенерированный нейросетями текст. Решили проверить, так ли это.
На ввод мы дали сервису файл на 29 страниц, который полностью состоял из сгенерированного текста из разных чат-ботов – ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini и Алисы. В результате проверки действительно оказалось, что «подозрение» на генерацию есть. Но где именно? Только на 6 страницах, в отдельных абзацах или предложениях. И даже там сервис не мог точно сказать, что текст сгенерирован.
Это – ожидаемый исход, когда дело касается «детекции» нейросетей. Компания наступила на те же грабли, что и многие до неё: точно и надёжно определить, был ли текст сгенерирован и в какой степени – невозможно.
Мы отлично помним, как детекторы ИИ текста заклеймили текст Библии и Конституции США как «сгенерированный» – из-за того, что он часто использовался в дата-сете. Были случаи в США, когда ложно обвинённые в использовании нейросетей студенты получали 0 баллов за свои сочинения. А даже если и не ложно – они ведь сами не признаются, попробуй, докажи. В итоге вузу пришлось разбираться со скандалом.
Почему Антиплагиат не определил ИИ-тексты? Они были созданы в чат-ботах, где есть функция поиска по Интернету. ИИ не придумывает текст на 100% сам – он сначала получает контекст, и уже после этого обрабатывает его и генерирует текст «по мотивам». Эти вводные данные меняют паттерн и структуру генерации. Того же можно добиться, если попросить перефразировать исходный текст, сохраняя смысл, или дать свои источники.
Хуже всего то, что по итогу весь наш файл система заклеймила как «подозрительный». То есть, во-первых, инструмент не надёжный, а во-вторых – может создать проблемы студентам или авторам научных работ. Уже сейчас сгенерированные тексты не допускают к защите в некоторых вузах, хотя надёжность механизма детекции – далеко не 100%, и на практике даже не 98, о которых заявляют в Антиплагиате.
👍2👏1
Forwarded from Курилка Яндекса
Недавно Google раскатил свои ответы AI Overview на оставшиеся страны, в том числе Россию. Нас ИИ-ответами в поиске, конечно, не удивишь — в Яндексе уже давно работает Нейро, который теперь трансформировался в Алису.
Обратили внимание на то, как поисковики указывают источники информации, из которых собрали ответ (а значит, обеспечивают заметность брендов и переходы на сайты). У Яндекса — логотипы сайтов, их названия и активные гиперссылки у каждого абзаца. У Google — серый символ ссылки, по клику на который раскрывается колбаса с сайтами-источниками, перейти на которые можно только вторым кликом. Увидеть эту колбасу можно и если долистать до самого конца генеративного ответа.
Пока нигде нет статистики, сколько именно кликов на сайты приходится на генеративные ответы. Но Яндекс регулярно заявляет, что общается с рынком, чтобы учитывать их интересы. Судя по всему, работа возымела эффект — источники в ответах Яндекса выглядят сильно заметнее. Интересно, будет ли что-то менять Google или оставит всё как есть — ведь других поисковиков с ИИ раз-два и обчелся, никто и не узнает, что можно было по-другому?
Обратили внимание на то, как поисковики указывают источники информации, из которых собрали ответ (а значит, обеспечивают заметность брендов и переходы на сайты). У Яндекса — логотипы сайтов, их названия и активные гиперссылки у каждого абзаца. У Google — серый символ ссылки, по клику на который раскрывается колбаса с сайтами-источниками, перейти на которые можно только вторым кликом. Увидеть эту колбасу можно и если долистать до самого конца генеративного ответа.
Пока нигде нет статистики, сколько именно кликов на сайты приходится на генеративные ответы. Но Яндекс регулярно заявляет, что общается с рынком, чтобы учитывать их интересы. Судя по всему, работа возымела эффект — источники в ответах Яндекса выглядят сильно заметнее. Интересно, будет ли что-то менять Google или оставит всё как есть — ведь других поисковиков с ИИ раз-два и обчелся, никто и не узнает, что можно было по-другому?
👍2
Санкционный бумеранг прилетел в Nvidia
Ситуация у Nvidia сейчас щекотливая: американские ограничения на экспорт чипов в Китай должны были остановить развитие китайского ИИ, но создали проблему для самой Nvidia и ускорили появление местных конкурентов.
Во втором квартале 2025 года Nvidia прогнозирует потерю 8 миллиардов долларов из-за запрета на поставки чипов H20 в Китай. В первом квартале потеряли ещё 4,5 миллиарда из-за нереализованных запасов. Доля Nvidia на китайском рынке упала с 95% четыре года назад до 50% сегодня. Не удивительно, что CEO Дженсен Хуанг называет экспортные ограничения провалом.
Самое неприятное, что главный региональный конкурент уже появился. Хуанг признает, что последний ИИ-чип Huawei «похож по производительности на H200 от Nvidia». Кто мог предположить, что санкции не заставят китайцев заплакать и опустить руки, а подтолкнут к созданию собственных решений?
Nvidia не сдаётся и проявляет чудеса смекалки в попытке таки продать китайцам свои продукты, разрабатывая более слабые чипы B20 стоимостью 6-8 тысяч долларов, которые соответствуют американским требованиям. Но это полумера – компания теряет доступ к перспективному рынку.
Параллельно Nvidia критикуют на традиционном рынке железа для видеоигр: RTX 5090 стоит 1999 долларов – на 25% дороже предыдущего поколения при незначительном росте производительности. Игроки жалуются на высокие цены и проблемы с качеством.
Значит ли это, что компании конец? Отнюдь, финансовые результаты Nvidia остаются сильными. Выручка в первом квартале выросла на 69% до 44,1 миллиарда долларов. Акции выросли на 50% с апреля, капитализация увеличилась на триллион – инвесторы верят в способность компании компенсировать потери в Китае.
Самое интересное тут – на примере Nvidia рассмотреть парадокс американской политики сдерживания. Санкции, призванные остановить развитие китайского (можно подставить другую страну) ИИ, только ускорили появление местных конкурентов. Пока Nvidia справляется за счет роста в других сегментах, но долгосрочные последствия могут оказаться серьезнее.
Ситуация у Nvidia сейчас щекотливая: американские ограничения на экспорт чипов в Китай должны были остановить развитие китайского ИИ, но создали проблему для самой Nvidia и ускорили появление местных конкурентов.
Во втором квартале 2025 года Nvidia прогнозирует потерю 8 миллиардов долларов из-за запрета на поставки чипов H20 в Китай. В первом квартале потеряли ещё 4,5 миллиарда из-за нереализованных запасов. Доля Nvidia на китайском рынке упала с 95% четыре года назад до 50% сегодня. Не удивительно, что CEO Дженсен Хуанг называет экспортные ограничения провалом.
Самое неприятное, что главный региональный конкурент уже появился. Хуанг признает, что последний ИИ-чип Huawei «похож по производительности на H200 от Nvidia». Кто мог предположить, что санкции не заставят китайцев заплакать и опустить руки, а подтолкнут к созданию собственных решений?
Nvidia не сдаётся и проявляет чудеса смекалки в попытке таки продать китайцам свои продукты, разрабатывая более слабые чипы B20 стоимостью 6-8 тысяч долларов, которые соответствуют американским требованиям. Но это полумера – компания теряет доступ к перспективному рынку.
Параллельно Nvidia критикуют на традиционном рынке железа для видеоигр: RTX 5090 стоит 1999 долларов – на 25% дороже предыдущего поколения при незначительном росте производительности. Игроки жалуются на высокие цены и проблемы с качеством.
Значит ли это, что компании конец? Отнюдь, финансовые результаты Nvidia остаются сильными. Выручка в первом квартале выросла на 69% до 44,1 миллиарда долларов. Акции выросли на 50% с апреля, капитализация увеличилась на триллион – инвесторы верят в способность компании компенсировать потери в Китае.
Самое интересное тут – на примере Nvidia рассмотреть парадокс американской политики сдерживания. Санкции, призванные остановить развитие китайского (можно подставить другую страну) ИИ, только ускорили появление местных конкурентов. Пока Nvidia справляется за счет роста в других сегментах, но долгосрочные последствия могут оказаться серьезнее.
#нейродайджест CRAI за неделю
• Samsung бросает Google ради Perplexity
Революционная сделка может разрушить 15-летнее господство Google в мобильном поиске. Samsung планирует сделать Perplexity ассистентом по умолчанию в Galaxy S26.
• Санкции против Nvidia обернутся катастрофой для самих США
Американские ограничения на экспорт чипов в Китай привели к потере Nvidia 12,5 миллиардов долларов и появлению мощного конкурента.
• Алиса превращается в полноценного ИИ-агента
Летом выйдет бета Яндекс Браузера, где Алиса сможет самостоятельно бронировать столики и заполнять формы.
• Антиплагиат не распознал большую часть ИИ-текста
Сервис нашел «подозрение» на генерацию только на 6 страницах из файла, полностью сгенерированного нейросетями. Это подтверждает: надежно определить ИИ-контент невозможно.
• Полиция США тайно следит за гражданами через ИИ-камеры
77 тысяч камер Flock по всей Америке отслеживают автомобили 24/7, а иммиграционная служба получает доступ к данным в обход законодательства. Скоро камеры получат функцию прямой трансляции и превратятся в полноценные камеры наблюдения.
• Google монетизирует ИИ-поиск, убивая интернет
Встраивание рекламы в AI Overviews лишает сайты четверти трафика – это 2 миллиарда упущенных доходов авторов. Абсурдная ситуация: ИИ генерирует контент на основе чужих источников, одновременно убивая их финансово.
• МТС продолжает наполнять ИИ-экосистему
Компания выпустила 3 новых решения: видеонаблюдение для водителей, экомониторинг и ИИ-агент для корпораций. Пока многие компании фокусируются на B2C, МТС делает ставку на B2B-сегмент.
• ИИ-агенты убьют красивый дизайн сайтов
Исследование показало: ИИ игнорирует всю визуальную составляющую, читает только текст и путается из-за рекламы. В агентную эпоху Интернет может вернуться к текстовым страницам 90-х.
• Microsoft запустил бесплатную генерацию видео на Sora
10 быстрых генераций в день бесплатно плюс безлимит медленных. Это может обрушить цены на рынке ИИ-видео и заставить конкурентов пересмотреть тарифы.
• Google выпустил лучший генератор речи с поддержкой русского
Качество озвучки значительно превосходит OpenAI, поддерживает диалоги и эмоциональную подачу. Полойдёт для создания подкастов и озвучки контента.
• Samsung бросает Google ради Perplexity
Революционная сделка может разрушить 15-летнее господство Google в мобильном поиске. Samsung планирует сделать Perplexity ассистентом по умолчанию в Galaxy S26.
• Санкции против Nvidia обернутся катастрофой для самих США
Американские ограничения на экспорт чипов в Китай привели к потере Nvidia 12,5 миллиардов долларов и появлению мощного конкурента.
• Алиса превращается в полноценного ИИ-агента
Летом выйдет бета Яндекс Браузера, где Алиса сможет самостоятельно бронировать столики и заполнять формы.
• Антиплагиат не распознал большую часть ИИ-текста
Сервис нашел «подозрение» на генерацию только на 6 страницах из файла, полностью сгенерированного нейросетями. Это подтверждает: надежно определить ИИ-контент невозможно.
• Полиция США тайно следит за гражданами через ИИ-камеры
77 тысяч камер Flock по всей Америке отслеживают автомобили 24/7, а иммиграционная служба получает доступ к данным в обход законодательства. Скоро камеры получат функцию прямой трансляции и превратятся в полноценные камеры наблюдения.
• Google монетизирует ИИ-поиск, убивая интернет
Встраивание рекламы в AI Overviews лишает сайты четверти трафика – это 2 миллиарда упущенных доходов авторов. Абсурдная ситуация: ИИ генерирует контент на основе чужих источников, одновременно убивая их финансово.
• МТС продолжает наполнять ИИ-экосистему
Компания выпустила 3 новых решения: видеонаблюдение для водителей, экомониторинг и ИИ-агент для корпораций. Пока многие компании фокусируются на B2C, МТС делает ставку на B2B-сегмент.
• ИИ-агенты убьют красивый дизайн сайтов
Исследование показало: ИИ игнорирует всю визуальную составляющую, читает только текст и путается из-за рекламы. В агентную эпоху Интернет может вернуться к текстовым страницам 90-х.
• Microsoft запустил бесплатную генерацию видео на Sora
10 быстрых генераций в день бесплатно плюс безлимит медленных. Это может обрушить цены на рынке ИИ-видео и заставить конкурентов пересмотреть тарифы.
• Google выпустил лучший генератор речи с поддержкой русского
Качество озвучки значительно превосходит OpenAI, поддерживает диалоги и эмоциональную подачу. Полойдёт для создания подкастов и озвучки контента.
Искусственный интеллект учится предавать союзников
Что происходит, когда 18 самых продвинутых ИИ-моделей сажают за стол переговоров и заставляют решать судьбу мира? Исследователи Every запустили AI Diplomacy – эксперимент на основе классической стратегической игры, где модели от OpenAI, Anthropic, Google и других компаний соревнуются в дипломатии, лжи и предательстве.
Участники могли переговариваться, строить коалиции и делать ход втайне от остальных. Результаты оказались… Неожиданными. За 15 сессий длительностью до 36 часов модели показали разные стратегии поведения:
• DeepSeek R1 открыл одну партию угрозой: «Твой флот сгорит в Чёрном море этой ночью» и постоянно менял стиль общения в зависимости от страны и роли.
• o3 от OpenAI выстраивал сложные обманные схемы. Модель стала лидером по количеству побед благодаря способности к долгосрочному планированию и психологическим манипуляциям. В одной игре он убедил противников создать коалицию против лидера, втайне защищая его позиции, чтобы перехватить победу в решающий момент
• Claude упорно искал мирные решения и оставался верен этическим принципам, даже перед лицом неминуемого поражения (видно, как тщательно создатели программировали ограничения модели).
AI Diplomacy становится новым типом бенчмарка – тестом поведения под давлением.
Что происходит, когда 18 самых продвинутых ИИ-моделей сажают за стол переговоров и заставляют решать судьбу мира? Исследователи Every запустили AI Diplomacy – эксперимент на основе классической стратегической игры, где модели от OpenAI, Anthropic, Google и других компаний соревнуются в дипломатии, лжи и предательстве.
Участники могли переговариваться, строить коалиции и делать ход втайне от остальных. Результаты оказались… Неожиданными. За 15 сессий длительностью до 36 часов модели показали разные стратегии поведения:
• DeepSeek R1 открыл одну партию угрозой: «Твой флот сгорит в Чёрном море этой ночью» и постоянно менял стиль общения в зависимости от страны и роли.
• o3 от OpenAI выстраивал сложные обманные схемы. Модель стала лидером по количеству побед благодаря способности к долгосрочному планированию и психологическим манипуляциям. В одной игре он убедил противников создать коалицию против лидера, втайне защищая его позиции, чтобы перехватить победу в решающий момент
• Claude упорно искал мирные решения и оставался верен этическим принципам, даже перед лицом неминуемого поражения (видно, как тщательно создатели программировали ограничения модели).
AI Diplomacy становится новым типом бенчмарка – тестом поведения под давлением.
🔥2👍1
Искусственный интеллект экономит британским чиновникам полчаса в день
Правительственная цифровая служба Великобритании провела эксперимент с Microsoft 365 Copilot среди 20 тысяч госслужащих. Результат оказался скромным: ИИ-помощник сэкономил работникам в среднем 26 минут ежедневно. При 253 рабочих днях в году экономия составит 4,5 дня на человека.
Исследование длилось три месяца. Более 70% участников подтвердили, что ИИ действительно сокращает время на поиск информации и рутинные задачи: Copilot помогал составлять документы, готовить планы уроков и справляться с административной волокитой.
Но исследователи честно признались: выяснить, как госслужащие тратят сэкономленное время, не получилось. Работают ли они больше, дольше обедают или раньше уходят в паб?
Мы уже видели похожие результаты в Австралии и Дании – ИИ пока не сильно влияет на продуктивность или заработную плату, а освобождённое время не конвертируется в дополнительные рабочие минуты. Хотя если у сотрудников получилось разобраться в работе этих инструментов – многие задачи действительно упрощаются.
При этом важнее оценить негативные последствия – люди под влиянием ИИ-инструментов расслабляются, делегируют ответственность за принятие решение и начинают меньше мыслить критически. И для каких-то задач это будет важнее потенциальной выгоды.
Правительственная цифровая служба Великобритании провела эксперимент с Microsoft 365 Copilot среди 20 тысяч госслужащих. Результат оказался скромным: ИИ-помощник сэкономил работникам в среднем 26 минут ежедневно. При 253 рабочих днях в году экономия составит 4,5 дня на человека.
Исследование длилось три месяца. Более 70% участников подтвердили, что ИИ действительно сокращает время на поиск информации и рутинные задачи: Copilot помогал составлять документы, готовить планы уроков и справляться с административной волокитой.
Но исследователи честно признались: выяснить, как госслужащие тратят сэкономленное время, не получилось. Работают ли они больше, дольше обедают или раньше уходят в паб?
Мы уже видели похожие результаты в Австралии и Дании – ИИ пока не сильно влияет на продуктивность или заработную плату, а освобождённое время не конвертируется в дополнительные рабочие минуты. Хотя если у сотрудников получилось разобраться в работе этих инструментов – многие задачи действительно упрощаются.
При этом важнее оценить негативные последствия – люди под влиянием ИИ-инструментов расслабляются, делегируют ответственность за принятие решение и начинают меньше мыслить критически. И для каких-то задач это будет важнее потенциальной выгоды.
Forwarded from Беспощадный пиарщик
Ну что, девочки, это было ожидаемо.
Мешки с мясом собрались с силами и нанесли повсеместным роботам ответный удар. В бой первыми отправили женщин: и вот живые, а лучше сказать, органические журналистка, лингвистка и социологиня на страницах издания The Atlantic хором объявили: искусственный интеллект — это не интеллект, ИИ-индустрия — это мошенничество, а вы, люди, просто не понимаете, как устроены и работают большие лингвистические модели, которые лежат в основе популярных чат-ботов. Например, того же ЧатГПТ.
Собственно, автор статьи "Атлантик" под названием "Что происходит, когда люди не понимают, как работает ИИ" обозрел почти одновременно вышедшие книги вышеозначенных авторок: "Империя ИИ: мечты и кошмары в OpenAI Сэма Альтмана" (Карен Хао) и "ИИ-мошенничество: как бороться с хайпом бигтехов и создать будущее, которое нужно нам" (Эмилия Бендер и Алекс Ханна) и делится с нами своими изысканиями.
Прежде, чем погружаться в них, дадим немного теории. Дело в том, что любое крупное и успешное предпринимательство на Западе давно использует захват или формирование повестки для продвижения своих идей, навязывая своё понимание реальности широким народным массам. Упрощая, этот метод можно назвать позиционированием продукта — таким, как его представляют маркетологи.
То есть, умным, соображающим, мыслящим ИИ объявлять обязательно, иначе инвесторы вам не поверят и денег не дадут. Какая разница, что об этом думают учёные, программисты и инженеры, ведь их к коммуникации не подпускают на пушечный выстрел.
Вот об этот краеугольный камень и бьются наши смелые женщины, обвиняя в мошенничестве тех, кто называет свой ИИ умным.
➡️ Сэм Альтман хвастается тем, что у модели ЧатГПТ версии 4.5 развит "эмоциональный интеллект", и тем, что пользователю будет казаться, будто он "общается умным человеком", когда он будет говорить с новой версией бота.
➡️ Дарио Амодей, генеральный директор ИИ-компании Anthropic в прошлом году заявил, что следующее поколение ИИ будет "умнее нобелевских лауреатов".
➡️ Демис Хассабис, глава Google DeepMind, говорит о том, что его цель — создать "модели, которые смогут понимать мир вокруг нас".
"Эти утверждения содержат концептуальную ошибку: большие языковые модели (лежат в основе всех современных ИИ-машин) не могут понимать, не смогут понимать и не понимают ничего в принципе. Они не умны, они не обладают эмоциональным интеллектом или пониманием окружающего мира, которое хотя бы отдалённо напоминало человеческое. Большие языковые модели — это впечатляющие цифровые гадалки, которым скормили тексты всего интернета, и всё, на что они способны — это на основе статистики угадывать, какая словоформа за какой с наибольшей вероятностью последует, — сообщается в публикации Atlantic. — Вместе с тем, это наиболее естественный эффект, который чат-боты оказывают на человека: мы думаем, что текст равен мышлению, то есть, одушевляем всё, что способно связно говорить с нами на привычном для нас языке".
Таким образом, отмечают авторы обеих книжек, ИИ-безграмотные люди (это, девочки, цитата) могут впасть в нехорошие ереси: например, объявить ЧатГПТ Богом, или избрать его себе в психотерапевты. В первом случае, потому что бот всё знает, а во втором — потому что базарит лучше любого человека. Реальные примеры, между прочим.
При этом крупнейшие технологические компании (те самые бигтехи) постоянно ищут способ, как их новейшие изобретения помогут им извлекать прибыль из ничего не подозревающих граждан. Так, приводится в пример работа известного рептилоида Марка Цукерберга, который сначала разобщил миллиарды людей с помощью Фейсбука, а затем стал взамен предлагать людям ИИ-друзей. И если такая нахлобучка поверх тысячи людей, которых вы зафрендили в течение жизни, ещё имеет право на жизнь, то вот ИИ-партнёры взамен реальных отношений уже приводят к острейшему за всю новейшую историю демографическому кризису.
Но есть, девочки, и свет в конце туннеля: согласно опросам общественного мнения, лишь 17% американцев думают, что ИИ сделает их жизнь лучше. Впрочем, это не значит, что остальные не думают так же про вас.
Да-да, лично вас.
Мешки с мясом собрались с силами и нанесли повсеместным роботам ответный удар. В бой первыми отправили женщин: и вот живые, а лучше сказать, органические журналистка, лингвистка и социологиня на страницах издания The Atlantic хором объявили: искусственный интеллект — это не интеллект, ИИ-индустрия — это мошенничество, а вы, люди, просто не понимаете, как устроены и работают большие лингвистические модели, которые лежат в основе популярных чат-ботов. Например, того же ЧатГПТ.
Собственно, автор статьи "Атлантик" под названием "Что происходит, когда люди не понимают, как работает ИИ" обозрел почти одновременно вышедшие книги вышеозначенных авторок: "Империя ИИ: мечты и кошмары в OpenAI Сэма Альтмана" (Карен Хао) и "ИИ-мошенничество: как бороться с хайпом бигтехов и создать будущее, которое нужно нам" (Эмилия Бендер и Алекс Ханна) и делится с нами своими изысканиями.
Прежде, чем погружаться в них, дадим немного теории. Дело в том, что любое крупное и успешное предпринимательство на Западе давно использует захват или формирование повестки для продвижения своих идей, навязывая своё понимание реальности широким народным массам. Упрощая, этот метод можно назвать позиционированием продукта — таким, как его представляют маркетологи.
То есть, умным, соображающим, мыслящим ИИ объявлять обязательно, иначе инвесторы вам не поверят и денег не дадут. Какая разница, что об этом думают учёные, программисты и инженеры, ведь их к коммуникации не подпускают на пушечный выстрел.
Вот об этот краеугольный камень и бьются наши смелые женщины, обвиняя в мошенничестве тех, кто называет свой ИИ умным.
"Эти утверждения содержат концептуальную ошибку: большие языковые модели (лежат в основе всех современных ИИ-машин) не могут понимать, не смогут понимать и не понимают ничего в принципе. Они не умны, они не обладают эмоциональным интеллектом или пониманием окружающего мира, которое хотя бы отдалённо напоминало человеческое. Большие языковые модели — это впечатляющие цифровые гадалки, которым скормили тексты всего интернета, и всё, на что они способны — это на основе статистики угадывать, какая словоформа за какой с наибольшей вероятностью последует, — сообщается в публикации Atlantic. — Вместе с тем, это наиболее естественный эффект, который чат-боты оказывают на человека: мы думаем, что текст равен мышлению, то есть, одушевляем всё, что способно связно говорить с нами на привычном для нас языке".
Таким образом, отмечают авторы обеих книжек, ИИ-безграмотные люди (это, девочки, цитата) могут впасть в нехорошие ереси: например, объявить ЧатГПТ Богом, или избрать его себе в психотерапевты. В первом случае, потому что бот всё знает, а во втором — потому что базарит лучше любого человека. Реальные примеры, между прочим.
При этом крупнейшие технологические компании (те самые бигтехи) постоянно ищут способ, как их новейшие изобретения помогут им извлекать прибыль из ничего не подозревающих граждан. Так, приводится в пример работа известного рептилоида Марка Цукерберга, который сначала разобщил миллиарды людей с помощью Фейсбука, а затем стал взамен предлагать людям ИИ-друзей. И если такая нахлобучка поверх тысячи людей, которых вы зафрендили в течение жизни, ещё имеет право на жизнь, то вот ИИ-партнёры взамен реальных отношений уже приводят к острейшему за всю новейшую историю демографическому кризису.
Но есть, девочки, и свет в конце туннеля: согласно опросам общественного мнения, лишь 17% американцев думают, что ИИ сделает их жизнь лучше. Впрочем, это не значит, что остальные не думают так же про вас.
Да-да, лично вас.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The Atlantic
What Happens When People Don’t Understand How AI Works
Despite what tech CEOs might say, large language models are not smart in any recognizably human sense of the word.
Apple раздала ИИ-инструменты разработчикам – и сделала вид, что Siri не существует
Компания Apple на WWDC 2025 представила ряд инструментов искусственного интеллекта – от автономного переводчика до ИИ-тренера по фитнесу.
Вот главные нововведения:
• Foundation Models Framework – разработчики теперь могут использовать ИИ-модели Apple прямо в своих приложениях. Модели работают офлайн, на устройстве, без затрат на облачные API.
• Live Translation – живой перевод в реальном времени в Messages, FaceTime и телефонных звонках. Все работает приватно на устройстве, также доступно разработчикам.
• Visual Intelligence для экрана – теперь можно анализировать любой контент на экране iPhone сделав скриншот – найти похожую одежду, добавить событие в календарь или отправить картинку в ChatGPT для анализа.
• ИИ в Xcode – ChatGPT интегрирован в среду разработки для написания кода, тестов и документации. Можно подключать и другие ИИ-модели через API.
• ИИ в Shortcuts – приложение, где пользователи сами могут писать простые скрипты и команды, получило возможность использовать ИИ-функции Apple.
• Workout Buddy – ИИ-тренер для Apple Watch, который анализирует историю тренировок и мотивирует голосовыми сообщениями во время спортивных занятий.
Самое показательное – молчание о главном проекте. Обновленная Siri, анонсированная год назад как «персональный ассистент нового поколения», снова отложена до 2026 года. Apple признала: качество работы составляет только 66%, что недостаточно для выпуска. Пока компания, видимо, надеется, что разработчики сделают работу за них.
Компания Apple на WWDC 2025 представила ряд инструментов искусственного интеллекта – от автономного переводчика до ИИ-тренера по фитнесу.
Вот главные нововведения:
• Foundation Models Framework – разработчики теперь могут использовать ИИ-модели Apple прямо в своих приложениях. Модели работают офлайн, на устройстве, без затрат на облачные API.
• Live Translation – живой перевод в реальном времени в Messages, FaceTime и телефонных звонках. Все работает приватно на устройстве, также доступно разработчикам.
• Visual Intelligence для экрана – теперь можно анализировать любой контент на экране iPhone сделав скриншот – найти похожую одежду, добавить событие в календарь или отправить картинку в ChatGPT для анализа.
• ИИ в Xcode – ChatGPT интегрирован в среду разработки для написания кода, тестов и документации. Можно подключать и другие ИИ-модели через API.
• ИИ в Shortcuts – приложение, где пользователи сами могут писать простые скрипты и команды, получило возможность использовать ИИ-функции Apple.
• Workout Buddy – ИИ-тренер для Apple Watch, который анализирует историю тренировок и мотивирует голосовыми сообщениями во время спортивных занятий.
Самое показательное – молчание о главном проекте. Обновленная Siri, анонсированная год назад как «персональный ассистент нового поколения», снова отложена до 2026 года. Apple признала: качество работы составляет только 66%, что недостаточно для выпуска. Пока компания, видимо, надеется, что разработчики сделают работу за них.
👍1
ИИ думает слишком много
Apple выяснили, что модели, созданные для «рассуждений», оказались уязвимыми к усложнению задач. Как мы и писали раньше, они не столько думают, сколько воспроизводят паттерны, иногда делая это слишком энергозатратно и неэффективно.
ИИ-компании активно развивают Chain-of-Thought (CoT) подход. Примеров масса: o3 и o4, DeepSeek R1, Claude Thinking, YandexGPT с режимом рассуждений и так далее. Такие модели разбивают проблему на этапы и будто обдумывают их. Однако за иллюзией логических цепочек скрываются довольно примитивный по своей сути подход. Например, даже незначительное изменение вводных в задаче может привести к резкому падению точности – на десятки процентов. А добавление одного нерелевантного факта иногда сбивает с толку сильнейшие модели: они начинают вычитать, умножать или делать лишние шаги просто потому что заметили знакомую лексику.
Более того, чем сложнее задача, тем меньше «думает» модель: длина reasoning сокращается, несмотря на то, что модель не достигла лимита токенов. Это странное поведение зафиксировано в тестах на логических головоломках.
Главное – даже при наличии пошагового алгоритма, модель не способна просто его воспроизвести. Ей трудно следовать чётким инструкциям, и она может «сломаться» уже на пятом-шестом шаге. Это означает: проблема не в вычислениях, а в отсутствии настоящего понимания. ИИ подменяют рассуждение вероятностным сопоставлением паттернов.
Что из этого следует? Во-первых, снова повторим свою мысль, что стоит критично относиться к маркетинговым слоганам о «рассуждающих моделях». Во-вторых, LLM могут казаться «разумными», пока задача совпадает с обучающими паттернами. Но в незнакомых условиях – теряются, и нужно об этом помнить. И наконец, для индустрии это важный сигнал, что увеличение количества токенов не приведёт к настоящему мышлению.
Apple выяснили, что модели, созданные для «рассуждений», оказались уязвимыми к усложнению задач. Как мы и писали раньше, они не столько думают, сколько воспроизводят паттерны, иногда делая это слишком энергозатратно и неэффективно.
ИИ-компании активно развивают Chain-of-Thought (CoT) подход. Примеров масса: o3 и o4, DeepSeek R1, Claude Thinking, YandexGPT с режимом рассуждений и так далее. Такие модели разбивают проблему на этапы и будто обдумывают их. Однако за иллюзией логических цепочек скрываются довольно примитивный по своей сути подход. Например, даже незначительное изменение вводных в задаче может привести к резкому падению точности – на десятки процентов. А добавление одного нерелевантного факта иногда сбивает с толку сильнейшие модели: они начинают вычитать, умножать или делать лишние шаги просто потому что заметили знакомую лексику.
Более того, чем сложнее задача, тем меньше «думает» модель: длина reasoning сокращается, несмотря на то, что модель не достигла лимита токенов. Это странное поведение зафиксировано в тестах на логических головоломках.
Главное – даже при наличии пошагового алгоритма, модель не способна просто его воспроизвести. Ей трудно следовать чётким инструкциям, и она может «сломаться» уже на пятом-шестом шаге. Это означает: проблема не в вычислениях, а в отсутствии настоящего понимания. ИИ подменяют рассуждение вероятностным сопоставлением паттернов.
Что из этого следует? Во-первых, снова повторим свою мысль, что стоит критично относиться к маркетинговым слоганам о «рассуждающих моделях». Во-вторых, LLM могут казаться «разумными», пока задача совпадает с обучающими паттернами. Но в незнакомых условиях – теряются, и нужно об этом помнить. И наконец, для индустрии это важный сигнал, что увеличение количества токенов не приведёт к настоящему мышлению.
❤4😁1