Meta✴ обновила политику присвоения маркировки «Создано ИИ» публикациям в соцсетях после того, как размещённые некоторыми пользователями изображения начали получать такой статус, хотя в действительности это были фотографии, которые подверглись некоторому редактированию.

Источник изображения: Alexandra_Koch / pixabay.com

Во многих случаях контент в соцсетях помечался как созданный искусственным интеллектом лишь потому, что он был отредактирован в Adobe Photoshop, но не полностью сгенерирован нейросетью вроде Stable Diffusion или DALL-E. При экспорте изображения из Photoshop в него включаются метаданные, которые, по сути, просто выполняют функцию отказа от ответственности — некоторые инструменты графического редактора действительно работают на базе генеративного ИИ, а значит, и само изображение может быть изменено ИИ. Как только автоматизированные системы Meta✴ решали, что контент был частично «Создан ИИ», пользователь удалить эту метку уже не мог. Но полностью созданное ИИ изображение и небольшая правка настоящей фотографии — далеко не одно и то же, поэтому присвоение метки «Создано ИИ» в обоих случаях едва ли поможет аудитории.

В Meta✴ приняли решение разделить редактирование при помощи ИИ и полностью созданные ИИ изображения. «Мы обнаружили, что наши пометки, основанные на этих индикаторах, не всегда соответствовали ожиданиям людей и не всегда предоставляли достаточный контекст. <..> мы заменим пометку „Создано ИИ“ на „Информация об ИИ“, нажав на которую люди смогут получить дополнительные сведения», — сообщили в Meta✴.

В заботе о благе пользователей компания решила помечать созданный ИИ контент, но развёрнутая ей система полагалась на стандарт Content Credentials, принятый Коалицией за происхождение и подлинность контента (Coalition for Content Provenance and Authenticity, C2PA). Этот стандарт предполагает простой добавление метаданных в файл — продукты Adobe добавляют его при любой степени редактирования с участием ИИ, и эти данные можно легко удалить, например, сделав снимок экрана и вставив изображение в новый документ. А универсального решение для выявления созданных ИИ материалов до сих пор не существует — пользователям интернета рекомендуется проявлять бдительность.

Популярный браузер для геймеров Opera GX получил масштабное обновление встроенного искусственного интеллекта Aria. Добавлена функция генерации и анализа изображений, голосового вывода и другие интересные возможности.

Источник изображения: Opera Software

Компания Opera Software объявила о значительном обновлении браузера Opera GX, ориентированного на геймеров. Главным нововведением стало расширение функциональности встроенного искусственного интеллекта Aria, который теперь способен работать с изображениями, озвучивать текст и предоставлять более подробную информацию пользователям.

Обновление включает ряд новых функций, ранее доступных только в экспериментальном приложении AI Feature Drops для браузера Opera One. Теперь геймеры Opera GX смогут воспользоваться передовыми технологиями искусственного интеллекта прямо в своем браузере.

Источник изображения: Opera Software

Одной из ключевых особенностей стала возможность генерации изображений на основе текстовых описаний. Используя модель Imagen2 от Google, Aria может создавать уникальные визуальные материалы по запросу пользователя. Ограничение установлено на уровне 30 бесплатных изображений в день.

Кроме того, Aria получила функцию анализа изображений. Теперь можно загружать картинки и задавать вопросы о содержании. Например, ИИ может определить марку и модель неизвестной гарнитуры или помочь решить математическую задачу по скриншоту.

Источник изображения: Opera Software

Еще одним важным дополнением стала возможность голосового вывода информации. Используя технологию WaveNet от Google, Aria может озвучивать свои ответы, что особенно полезно для людей с ограниченными возможностями или тех, кто предпочитает аудиоформат.

Представители Opera Software отметили, что новые функции значительно расширяют возможности искусственного интеллекта Aria, делая его более эффективным и доступным инструментом для игрового сообщества. Обновление уже доступно для всех пользователей Opera GX и по замыслу разработчиков должно сделать взаимодействие с браузером еще более удобным и интуитивным.

YouTube, вслед за Meta✴, внедрил политику по борьбе с контентом, созданным с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Отныне пользователи платформы могут требовать удаления материалов, в которых ИИ или другие синтетические технологии имитируют их лицо или голос. Эта мера стала частью масштабной стратегии компании по ответственному применению ИИ, однако процесс удаления подобных материалов не будет автоматическим.

Источник изображения: DavidGallie / Pixabay

1 июня 2023 года видеогигант без лишнего шума ввёл кардинальные изменения в свою политику. Теперь у пользователей появился мощный инструмент защиты своей конфиденциальности — возможность запросить удаление контента, в котором ИИ или иные синтетические технологии имитируют их лицо или голос. Это не просто косметическое обновление политики компании, а серьёзное расширение инициативы по ответственному использованию ИИ, анонсированной ещё в ноябре 2022 года.

Интересно отметить, что YouTube предпочитает рассматривать подобные запросы пользователей не как жалобы на дезинформацию (например, в случае с дипфейками), а как нарушение их конфиденциальности. Согласно обновлённой справочной документации, право инициировать удаление контента получает, как правило, только сам пострадавший. Но YouTube — не бездушная машина, поэтому предусмотрены исключения для несовершеннолетних, людей без доступа к компьютеру, умерших и ряда других особых случаев.

Однако не стоит думать, что достаточно лишь пожаловаться на контент, и он моментально исчезнет. YouTube, подобно мудрому судье, оставляет за собой право взвесить все за и против. Компания рассматривает целый ряд факторов: является ли контент синтетическим или созданным с помощью ИИ, идентифицирует ли он человека и может ли он считаться пародией, сатирой или чем-то ещё, имеющим ценность и отвечающим общественным интересам.

Компания также будет оценивать, показывает ли сгенерированный ИИ материал известную личность в компрометирующих ситуациях, например, занимающейся преступной деятельностью, проявляющей насилие или неправомерно поддерживающей какого-либо политического кандидата. Последний пункт особенно актуален в преддверии ноябрьских выборов в США. Каждый случай является уникальным пазлом, который YouTube предстоит собрать, прежде чем вынести окончательный вердикт.

YouTube даёт пользователям, загрузившим спорный контент, 48 часов на его удаление. Если в течение этого времени пользователь сам удаляет материал, жалоба закрывается. В противном случае YouTube начинает собственную проверку. Компания также предупреждает пользователей, что удаление означает полное удаление видео с платформы и, в случае необходимости, удаление имени и личной информации человека из названия, описания и тегов видео. Пользователи также могут размывать лица людей в своих видео, но они не могут просто сделать видео приватным, чтобы выполнить требование, так как видео может быть возвращено в публичный доступ в любое время.

Не стоит, однако, думать, что YouTube превратился в ярого противника ИИ. Напротив, компания сама активно экспериментирует с генеративным ИИ, разрабатывая системы для суммирования комментариев (представьте, что тысячи мнений конденсируются в несколько ёмких фраз) и диалоговые системы для взаимодействия с видеоконтентом (своего рода цифровой собеседник, готовый обсудить любой ролик). Однако YouTube подчёркивает, что простая маркировка контента как созданного с помощью ИИ не защищает его от удаления, и он всё равно должен соответствовать общим правилам сообщества.

Важно отметить, что YouTube не будет автоматически наказывать создателей контента за нарушения конфиденциальности. На форуме YouTube Community представитель компании пояснил, что жалобы на нарушение конфиденциальности рассматриваются отдельно от нарушений правил сообщества и не приводят к автоматическим ограничениям для канала, нарушившего правила.

Другими словами, Руководство по конфиденциальности YouTube отличается от Правил сообщества, и некоторый контент может быть удалён с YouTube в результате запроса о защите конфиденциальности, даже если он не нарушает Правила сообщества. Хотя компания не будет применять штрафные санкции, такие как ограничение на загрузку новых видео, после удаления спорного видео, YouTube оставляет за собой право принимать меры против аккаунтов с повторяющимися нарушениями.

В стремлении снизить зависимость от зарубежных поставщиков и обойти ограничения, наложенные США, компания Huawei совместно с другими китайскими производителями микросхем начала работу над созданием передовой памяти с высокой пропускной способностью, более известной как HBM.

Huawei заключил партнёрское соглашение с местным производителем чипов Wuhan Xinxin Semiconductor Manufacturing для разработки стеков памяти HBM. Память данного типа стала критически важным компонентом вычислительной инфраструктуры, используемой в проектах искусственного интеллекта (ИИ).

По данным китайского издания South China Morning Post, в проекте также участвуют компании Jiangsu Changjiang Electronics Tech и Tongfu Microelectronics, специализирующиеся на упаковке чипов. Они начнут разработку передовой технологии Chip on Wafer on Substrate, позволяющую объединять различные типы полупроводников, таких как графические процессоры и чипы HBM, в одном корпусе.

Выход Huawei на рынок чипов HBM является очередной попыткой компании обойти технологические санкции Вашингтона. И хотя Китай все ещё находится на ранней стадии разработки чипов HBM, аналитики и отраслевые источники ожидают пристального внимания к прогрессу страны в этой сфере. Интересно, что в августе прошлого года Huawei удивила рынок, выпустив смартфон 5G на базе 7-нанометрового процессора, несмотря на существующие ограничения на доступ к технологиям — по задумке США, возможности выпускать такие чипы у Huawei быть не должно было вовсе.

В мае источники сообщали, что ChangXin Memory Technologies, крупнейший в Китае производитель DRAM, разработал образцы чипов HBM в партнёрстве с Tongfu Microelectronics. В апреле также появилась информация о планах группы китайских фирм во главе с Huawei нарастить внутреннее производство чипов HBM к 2026 году. Одновременно Wuhan Xinxin, ключевой партнёр Huawei в этом проекте, в марте объявила тендер на строительство передового производственного объекта для выпуска памяти HBM с мощностью для обработки 3 тыс. 300-мм пластин в месяц, а двумя месяцами позже компания подала заявку на публичное размещение своих акций.

Все эти события происходят на фоне растущих инвестиций Китая в полупроводниковую промышленность. Так, недавно дочерняя компания ведущего китайского производителя микросхем флэш-памяти Yangtze Memory Technologies увеличила свою капитализацию на 46 % до 8,5 млрд юаней (1,2 млрд долларов США) благодаря новым инвесторам, включая поддерживаемый государством Китайский фонд интернет-инвестиций.

Huawei и Wuhan Xinxin пока не прокомментировали информацию о сотрудничестве, но эксперты ожидают, что развитие событий в этой области может существенно повлиять на глобальный рынок полупроводников и технологий искусственного интеллекта.

Производители чипов для задач искусственного интеллекта и компании, специализирующиеся на системах ИИ, продемонстрировали значительный рост рыночной капитализации в июне. Лидером этого роста стала Nvidia, обогнав при этом Microsoft и на время став самой дорогой компанией в мире.

Источник изображения: BoliviaInteligente / Unsplash

По данным Reuters, акции Nvidia выросли на впечатляющие 27 % в июне, в результате чего рыночная капитализация компании достигла 3,34 трлн долларов. Однако позднее акции компании несколько опустились из-за опасений инвесторов по поводу слишком высокой оценки компании. В итоге Nvidia откатилась на третьей место среди компаний с крупнейшей капитализацией.

Другие технологические гиганты также показали рост. Рыночная капитализация Microsoft увеличилась на 7,6 %, а Apple на 9,6 %. Кроме того, Amazon.com достигла рыночной стоимости в 2 триллиона долларов, став пятой американской компанией, преодолевшей этот рубеж. Всё благодаря интересу инвесторов к технологиям искусственного интеллекта.

Особого внимания заслуживает успех ещё одного производителя чипов, компании Broadcom, чья рыночная стоимость выросла примерно на 20 % за последний месяц. Этому способствовал прогноз по увеличению годового дохода от чипов, связанных с ИИ, а также объявление о дроблении акций для извлечения выгоды в текущем году.

Источник изображения: Reuters

Эксперты связывают этот рост с растущим энтузиазмом инвесторов по поводу развития технологий искусственного интеллекта и их потенциального влияния на различные отрасли экономики.

Новые исследования ставят под сомнение заявления Google о возможностях больших языковых моделей моделей Gemini по обработке больших объёмов данных, показывая, что их эффективность в анализе длинных текстов и видео значительно ниже заявленной.

Источник изображения: Google

Недавние исследования выявили существенные недостатки в работе флагманских генеративных моделей искусственного интеллекта Google Gemini 1.5 Pro и 1.5 Flash, пишет издание TechCrunch. Google неоднократно подчёркивала способность Gemini обрабатывать огромные объёмы данных благодаря большому контекстному окну, утверждая, что модели могут анализировать документы объёмом в сотни страниц и искать информацию в видеозаписях. Однако два независимых исследования показали, что на практике эти модели справляются с такими задачами гораздо хуже.

Учёные из Массачусетского университета в Амхерсте (UMass Amherst), Института Аллена по искусственному интеллекту (Allen Institute for AI) и Принстона (Princeton University) тестировали Gemini на способность отвечать на вопросы о содержании художественных книг. Представленная для теста книга содержала около 260 000 слов (около 520 страниц). Результаты оказались неутешительными. Gemini 1.5 Pro правильно ответил только в 46,7 % случаев, а Gemini 1.5 Flash лишь в 20 % случаев. Далее усреднив результаты, выяснилось, что ни одна из моделей не смогла достичь точности ответов на вопросы выше случайной.

Маржена Карпинска (Marzena Karpinska), соавтор исследования, отметила: «Хотя такие модели, как Gemini 1.5 Pro, технически могут обрабатывать длинные контексты, мы видели много случаев, указывающих на то, что модели на самом деле не понимают содержание».

Второе исследование, проведённое учёными из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, фокусировалось на способности Gemini 1.5 Flash анализировать видеоконтент, а точнее слайды с изображениями. Результаты также оказались неудовлетворительными — из 25 изображений ИИ дал правильные ответы только в половине случаев, а при увеличении количества картинок точность ответов понизилась до 30 %, что ставит под сомнение эффективность модели в работе с мультимедийными данными.

Правда отмечается, что ни одно из исследований не прошло процесс рецензирования, и к тому же не тестировались самые последние версии моделей с контекстом в 2 миллиона токенов. Тем не менее, полученные результаты вызывают серьёзные вопросы в отношении реальных возможностей генеративных моделей ИИ в целом, и о том, насколько обоснованы маркетинговые заявления технологических гигантов.

Данные исследования появились на фоне растущего скептицизма в отношении генеративного ИИ. Так, недавние опросы международной консалтинговой компании Boston Consulting Group показали, что около половины опрошенных руководителей высшего звена не ожидают существенного повышения производительности от использования генеративного ИИ и обеспокоены возможными ошибками и проблемами с безопасностью данных.

Эксперты же призывают к разработке более объективных критериев оценки возможностей ИИ и к большему вниманию и независимой критике. Google пока не прокомментировал результаты этих исследований.

Исследователи провели эксперимент, который показал, что ИИ способен успешно сдавать университетские экзамены, оставаясь при этом незамеченным специальными программами. Экзаменационные работы ChatGPT получили более высокие оценки, чем работы студентов, пишет издание Ars Technica.

Источник изображения: Headway/Unsplash

Команда учёных из Редингского университета в Англии (University of Reading) под руководством Питера Скарфа (Peter Scarfe) провела масштабный эксперимент, чтобы проверить, насколько эффективно современные системы искусственного интеллекта могут справляться с университетскими экзаменами. Исследователи создали более 30 фиктивных учётных записей студентов-психологов и использовали их для сдачи экзаменов, используя ответы, сгенерированные ChatGPT. Эксперимент охватил пять модулей бакалавриата по психологии, включая задания для всех трёх лет обучения.

Результаты оказались ошеломляющими — 94 % работ, созданных ИИ, остались незамеченными экзаменаторами. Более того, почти 84 % этих работ получили более высокие оценки, чем работы студентов-людей, в среднем на полбалла выше. «Экзаменаторы были весьма удивлены результатами», — отметил Скарф. Причём интересно, что некоторые работы ИИ были обнаружены не из-за их роботизированности, а из-за слишком высокого качества.

Эксперимент также выявил ограничения существующих систем обнаружения контента, созданного ИИ. По словам Скарфа, такие инструменты, как GPTZero от Open AI и система Turnitin, показывают хорошие результаты в лабораторных условиях, но их эффективность значительно снижается в реальной жизненной ситуации. Однако не все результаты были в пользу ИИ. На последнем курсе, где требовалось более глубокое понимание и сложные аналитические навыки, студенты-люди показали лучшие результаты, чем ChatGPT.

Скарф подчеркнул, что ввиду постоянного совершенствования ИИ и отсутствия надёжных способов обнаружения его использования, университетам придётся адаптироваться и интегрировать ИИ в образовательный процесс. «Роль современного университета заключается в подготовке студентов к профессиональной карьере, и реальность такова, что после окончания учёбы они, несомненно, будут использовать различные инструменты искусственного интеллекта», — заключил исследователь. Данный эксперимент, по сути, поднимает проблему, которая уже сегодня требует пересмотра существующих методов обучения и экзаменации.

В 2020 году из-за пандемии и массового перехода на удалёнку поставки серверов всех типов достигли максимальных значений. В последующие годы отгрузки серверов почти всех типов снизились до нормы, но есть одно исключение — системы искусственного интеллекта, которые сохраняют мощные темпы роста, пишет Tom’s Hardware со ссылкой на статистику Omdia.

Источник изображения: Pete Linforth / pixabay.com

Прогнозируется, что поставки ИИ-серверов сохранят активный рост и в будущем: в 2019 году было отгружено 500 тыс. единиц, а к 2029 году этот показатель вырастет до 4,5 млн — ИИ станет ведущим приложением для центров обработки данных. Растёт и ассортимент моделей ИИ, и количество приложений на их основе — поэтому в Omdia предрекают стремительный рост поставок ИИ-серверов до 2029 года; соответственно, будут расти и доходы от этого оборудования.

В других серверных сегментах такой динамики не ожидается. Незначительный рост с 2 млн в 2019 до 2,5 млн к 2029 году могут продемонстрировать серверы баз данных и аналитики; в сегменте медиа, графики и игр ожидается стабильный уровень поставок около 2 млн. Телекоммуникационное направление с 2019 по 2023 год демонстрировало снижение с 4 млн до 2 млн — далее ожидается стабилизация. Видимо, эта тенденция объясняется ростом производительности машин, а значит, их будет требоваться меньше.

Источник изображения: Omdia

Отгрузки серверов для веб-сервисов снизились с 2,5 млн в 2019 до 1,5 млн в 2023 году; в категории прочих IT-приложений и бизнес-процессов также отмечено сокращение с 3,5 млн в 2019 до 1,5 млн в 2023 году, но к 2029 году здесь ожидается рост до 3 млн. Это, утверждают аналитики Omdia, отражает сдвиг в сторону вложений в ИИ и оптимизация по другим направлениям. Благодаря управлению температурным режимом в ЦОД ожидается рост выручки с $7,7 млрд в 2023 до $9,4 млрд в 2029 году. Инвестиции в компоненты распределения энергии помогут поднять инфраструктурную выручку выше $4 млрд.

Основным фактором роста для ИИ-серверов в целом и продаж Nvidia в частности было направление, связанное с обучением ИИ: ускорители Nvidia A100 и H100 с поддержкой CUDA значительно опередили конкурентов. Продажи серверов для обучения ИИ продолжат расти, но сейчас, когда множество моделей ИИ уже обучено, настало время на них зарабатывать. Это значит, что продажи серверов для работы ИИ должны взлететь, причём их рост будет опережать рост сегмента обучения ИИ.

Источник изображения: Omdia

Как ожидается, серверы для обучения ИИ теперь будут демонстрировать скромный рост с совокупным среднегодовым темпом (CAGR) 5 % — с 0,5 млн в 2019 году до немногим менее 1 млн в 2029 году. Этот рост обусловлен увеличением эффективности графических процессоров и ИИ-ускорителей, выделением бюджетов на исследования и разработку, а также тем фактом, что предприятия будут выбирать уже обученные модели ИИ. Тем временем серверы для работы ИИ продемонстрируют CAGR в 17 % — с 0,5 млн в 2019 до 4 млн в 2029 году. Это отражает рост прикладных решений в области ИИ и соответствующую ему динамику потребности в серверном оборудовании. В целом, заключают в Omdia продажи ИИ-серверов в ближайшие пять лет сохранят быстрый рост, а в прочих сегментах он будет не столь значительным.

Специалисты создали инновационный стакан для жидкого азота с помощью ИИ и 3D-печати, превзошедший существующие аналоги по ключевым параметрам. ИИ-стакан обеспечил ускорение охлаждения в 3 раза, ускорение нагрева в 1,2 раза и эффективность использования LN2 на 20 %. Но пока он оказался экономически невыгодным для массового производства.

Источник изображений: SkatterBencher, GamersNexus

Группа экспертов по разгону компьютеров из SkatterBencher провела уникальное исследование, объединив передовые технологии искусственного интеллекта и 3D-печати для создания высокоэффективного стакана для жидкого азота (LN2). В проекте приняли участие ведущие компании отрасли — Diabatix, специализирующаяся на генеративном ИИ для тепловых решений, 3D Systems, эксперт в области аддитивного производства (3D-печать), и ElmorLabs, известный производитель оборудования для разгона компьютерных компонентов, пишет Tom's Hardware.

Цель исследования заключалась в проверке возможности создания стакана LN2 с использованием генеративного ИИ и технологий 3D-печати, а также оценке его эффективности и экономической целесообразности по сравнению с существующими системами.

За основу был взят стакан LN2 ElmorLabs Volcano CPU. Платформа Diabatix ColdStream Next AI разработала улучшенный дизайн. Затем прототип был изготовлен компанией 3D Systems с использованием передовой технологии 3D-печати на основе бескислородной порошковой меди. Однако стоимость разработки и изготовления прототипа в конечном итоге составила внушительные 10 000 долларов, что значительно дороже стакана ElmorLabs Volcano CPU, продающегося всего за 260 долларов.

Тем не менее, базовые испытания производительности показали, что стакан LN2, разработанный с помощью ИИ, превзошёл Volcano по нескольким ключевым параметрам.

Время охлаждения: прототип достиг температуры -194 °C всего за 56 секунд, в то время как Volcano потребовалось почти 3 минуты.

Время нагрева: прототип нагрелся от -194 до 20 °C на 30 секунд быстрее, чем Volcano, при тепловой нагрузке 1250 Вт.

Эффективность: используя 500 мл жидкого азота, стакан от ИИ охладился до -133 °C, что на 20 % эффективнее, чем Volcano, который достиг только -100 °C.

Однако в практических тестах, включая тест производительности разгона Cinebench 2024, проверку эффективности передачи тепла от процессора и полный стресс-тест при мощности более 600 Вт, преимущества нового дизайна оказались не столь значительными. Учитывая существенную разницу в цене, стакан для жидкого азота, разработанный с помощью ИИ, пока не является экономически эффективной альтернативой существующим решениям.

Несмотря на текущие показатели, SkatterBencher и его партнёры планируют продолжить работу над оптимизацией производительности и снижением стоимости стакана, а в будущем рассматривают возможность его адаптации для более мощных процессоров, таких как AMD Ryzen Threadripper, так как планируют вывести на рынок свою разработку и сделать её экономически жизнеспособной.

Китайский поисковый гигант Baidu анонсировал обновлённую версию своей модели искусственного интеллекта Ernie 4.0 Turbo — она поможет компании удержать свои позиции на китайском рынке ИИ, где царит жёсткая конкуренция.

Источник изображения: baidu.com

Предыдущая, базовая версия Ernie 4.0 была представлена в октябре прошлого года — тогда компания заявила, что по некоторым аспектам она превосходит считающуюся эталонной OpenAI GPT-4. Новая Ernie 4.0 Turbo будет доступна общественности через веб-интерфейс и мобильные приложения, а разработчики смогут интегрировать её в свои решения через платформу Baidu Qianfan, заявил технический директор компании Ван Хайфэн (Wang Haifeng) на презентации.

Топ-менеджер сообщил, что с момента запуска аудитория Ernie достигла 300 млн пользователей. Baidu также объявила об обновлении своей ИИ-экосистемы PaddlePaddle, которая теперь поддерживает 14,65 млн разработчиков и обслуживает 370 тыс. предприятий и учреждений.

Ранее стало известно, что OpenAI намеревается с 9 июля заблокировать доступ к своему API из Китая. Это решение затронет многочисленные китайские стартапы, которые используют решения американской компании. В ответ на это Baidu, Alibaba и другие компании из Китая запустили программы миграции, предлагая бесплатные услуги по переносу проектов и стимулы.

«Сбер» представил технологию GigaChek, которая помогает определять происхождение текста: был ли он написан человеком или сгенерирован искусственным интеллектом. Опробовать решение можно в демо-версии службы на сайте или через чат-бот в Telegram.

Источник изображения: sber.ru

Сервис, помогающий определить происхождение текста, окажется полезным при проверке дипломов, диссертаций и других научных работ; им смогут пользоваться редакторы, которые принимают работу копирайтеров и писателей; а владельцы пабликов смогут выявить написанные нейросетями комментарии. Пока текст оценивается на основе контента, который в нём преобладает. В перспективе технология будет усовершенствована и позволит осуществлять интервальный поиск — такая возможность должна появиться в обозримом будущем.

«Задача нашей технологии — иметь такой уровень качества работы, что для обхода текст придётся исказить до степени неприменимости в реальных задачах. Например, диплом с разбросанными символами „;“ просто не пройдёт нормоконтроль, а такой комментарий в паблике сразу будет выделяться», — рассказали в «Сбере». Когда новый сервис будет официально запущен, компания подготовит инструменты API, которые помогут интегрировать технологию.

Входящая в Google Cloud платформа Vertex AI, которая позволяет корпоративным клиентам создавать собственные службы с использованием машинного обучения и больших языковых моделей Google, получила новые возможности, направленные на предотвращение распространения неверной информации.

Источник изображения: cloud.google.com

В мае для всех клиентов была развёрнута функция Vertex AI Grounding with Google Search — она предоставляет моделям ИИ доступ к информации из интернета в реальном времени. Теперь же клиенты облачной платформы смогут дополнительно улучшить результаты своих сервисов ИИ с помощью специализированных сторонних наборов данных. Сервис будет пользоваться информацией от таких поставщиков как Moody’s, MSCI, Thomson Reuters и ZoomInfo, сообщила Google, и воспользоваться этой услугой компании смогут «в III квартале этого года». Это лишь одна разрабатываемых Google функций, призванных побудить организации начать развёртывание собственных корпоративных ИИ моделей в её инфраструктуре — все они направлены на снижение частоты недостоверных данных в ответах систем.

Ещё одна функция — «режим высокой точности», позволяющий организациям подключать к моделям собственные наборы данных вместо обширной базы знаний Google Gemini. Этот режим работает на основе спецверсии модели Gemini 1.5 Flash, и его можно подключить через раздел экспериментальных функций Vertex AI. Корпоративные клиенты также смогут осуществлять гибридный поиск, используя в качестве запросов образцы изображений и текстовые пояснения к ним. А в Grounding with Google Search вскоре будет доступен динамический поиск — система сможет автоматически выбирать источники информации: установленные наборы данных Gemini или Google Search, если предполагается частое обновление ресурсов.

Возможность контролировать наборы данных для ИИ-моделей Google поможет компании улучшить репутацию, которая пострадала после внедрения ИИ в поисковую систему. Если потребители с юмором восприняли советы есть камни и добавлять клей в пиццу, то корпоративным клиентам такие ошибки могут обойтись дорого.

Генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) объявил, что компания начинает тестирование ИИ-аватаров в Instagram✴, созданных пользователями с помощью инструмента Meta✴ AI Studio. Первоначально ИИ-аватары будут отображаться в основном в сообщениях и будут обозначены ярлыком «AI».

Источник изображения: Meta✴

В рамках теста в ближайшие недели подписчики известных каналов смогут пообщаться со своими кумирами через их ИИ-аватары, которые фактически являются ИИ-чат-ботами. Отмечается, что в будущем любой пользователь или компания сможет создать на платформе собственного чат-бота для взаимодействия со своим сообществом и клиентами.

Эта инновационная функция поможет не оставить без внимания ни одного сообщения от поклонников, тогда как физически отвечать на все входящие сообщения просто невозможно. Со временем такие ИИ-персонажи станут более совершенными и даже могут стать своего рода искусством, считает Цукерберг.

Изначально в тестировании примут участие примерно 50 создателей контента и небольшой процент обычных пользователей. Затем Meta✴ развернёт эту функцию для большего количества людей в течение следующих нескольких месяцев, что произойдёт примерно в августе.

Цукерберг подчеркнул, что это не просто расширение функционала, это новый уровень взаимодействия, позволяющий установить более тесную связь с аудиторией и клиентами через персонализированных чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Конечной целью является разработка различных API-интерфейсов, отражающих разнообразие интересов людей, и возможность адаптировать ИИ-аватары под личные нужды.

После дебюта в прошлом году инструментов генеративного ИИ, создающих музыку в стиле множества известных исполнителей, YouTube приняла решение платить Universal Music Group (UMG), Sony Music Entertainment и Warner Records паушальные взносы в обмен на лицензирование их песен для легального обучения своих инструментов ИИ.

Источник изображения: Pixabay

YouTube сообщила, что не планирует расширять возможности инструмента Dream Track, который на этапе тестирования поддерживали всего десять артистов, но подтвердила, что «ведёт переговоры с лейблами о других экспериментах». Платформа стремится лицензировать музыку исполнителей для обучения новых инструментов ИИ, которые YouTube планирует запустить позднее в этом году. Суммы, которые YouTube готова платить за лицензии, не разглашаются, но, скорее всего, это будут разовые (паушальные) платежи, а не соглашения, основанные на роялти.

Информация о намерениях YouTube появились всего через несколько дней после того, как Ассоциация звукозаписывающей индустрии Америки (RIAA), представляющая такие звукозаписывающие компании, как Sony, Warner и Universal, подала отдельные иски о нарушении авторских прав против Suno и Udio — двух ведущих компаний в области создания музыки с использованием ИИ. По мнению RIAA, их продукция произведена с использованием «нелицензионного копирования звукозаписей в массовом масштабе». Ассоциация требует возмещения ущерба в размере до $150 000 за каждое нарушение.

Недавно Sony Music предостерегла компании, занимающиеся ИИ, от «несанкционированного использования» её контента, а UMG была готова временно заблокировать весь свой музыкальный каталог в TikTok. Более 200 музыкантов в открытом письме призвали технологические компании прекратить использовать ИИ для «ущемления и обесценивания прав занимающихся творчеством людей».

Opera выпустила предварительную версию R2 своего флагманского браузера Opera One. Она доступна для загрузки на канале для разработчиков, предлагая пользователям протестировать такие функции как улучшенное управление мультимедиа, разделение экрана, новые возможности встроенного искусственного интеллекта и многое другое.

Источник изображений: opera.com

Заметным нововведением Opera One R2 стали переработанные элементы управления мультимедиа, которые позволяют быстро приостанавливать и возобновлять произведение, почти не отвлекаясь от работы — достаточно просто навести курсор мыши на боковую панель, не переключаясь с текущей вкладки. Браузер может автоматически приостанавливать и возобновлять воспроизведение при запуске видео или поступлении входящего вызова. Плавающее окно «картинка в картинке» позволяет ставить воспроизведение на паузу, переходить к предыдущему и следующему пунктам воспроизведения, быстро отключать звук и выполнять другие действия.

В будущей версии Opera One R2 появятся темы, созданные ИИ с настраиваемыми динамическими фонами и звуковыми эффектами. В текущей же расширились возможности встроенной системы ИИ Aria: она поддерживает генерацию изображений, позволяет составлять запросы с загрузкой изображений, а также может зачитывать свои ответы вслух. Появился режим контекста страницы — это значит, что ИИ может подготовить сводку контента на открытой странице, предложить перевод и другие операции.

В браузере появился режим разделённого экрана, то есть в одном окне можно расположить две страницы — для этого достаточно перенести одну из вкладок в нужную сторону. Тем, кто любит держать открытыми большое число вкладок, понравится функция их «следов» — заголовки недавно просмотренных вкладок подчёркиваются тонкой линией. А для дополнительной персонализации можно назначить каждой вкладке свой смайлик. Opera One R2 доступна для скачивания на канале для разработчиков — можно загрузить версии для Windows, macOS и Linux. Общедоступная версия запланирована к выходу в этом году.