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.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

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.

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».

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

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.

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Круз разработали метод, позволяющий запускать большие языковые модели искусственного интеллекта (LLM) с миллиардами параметров при значительно меньшем потреблении энергии, чем у современных систем.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: Stefan Steinbauer/Unsplash

Новый метод позволил запустить LLV с миллиардами параметров при энергопотреблении системы всего в 13 Вт, что эквивалентно потреблению бытовой светодиодной лампы. Это достижение особенно впечатляет на фоне текущих показателей энергопотребления ИИ-ускорителей. Современные графические процессоры для центров обработки данных, такие как Nvidia H100 и H200, потребляют около 700 Вт, а грядущий Blackwell B200 вообще может использовать до 1200 Вт на один GPU. Таким образом, новый метод оказывается в 50 раз эффективнее популярных сегодня решений, пишет Tom's Hardware.

Ключом к успеху стало устранение матричного умножения (MatMul) из процессов обучения. Исследователи применили два метода. Первый — это перевод системы счисления в троичную, использующую значения -1, 0 и 1, что позволило заменить умножение на простое суммирование чисел. Второй метод основан на внедрении временных вычислений, при котором сеть получила эффективную «память», позволившую работать быстрее, но с меньшим количеством выполняемых операций. Работа проводилась на специализированной системе с FPGA, но исследователи подчёркивают, что большинство их методов повышения эффективности можно применить с помощью открытого программного обеспечения и настройки уже существующих на сегодня систем.

Исследование было вдохновлено работой Microsoft по использованию троичных чисел в нейронных сетях, а в качестве эталонной большой модели учёные использовали LLaMa от Meta✴✴. Рюдзи Чжу (Rui-Jie Zhu), один из аспирантов, работавших над проектом, объяснил суть достижения в замене дорогостоящих операций на более дешёвые. Хотя пока неясно, можно ли применить этот подход ко всем системам в области ИИ и языковых моделей в качестве универсального, потенциально он может радикально изменить ландшафт ИИ.

Немаловажно, что учёные открыли исходный код своей разработки, что позволит крупным игрокам рынка ИИ, таким как Meta✴✴, OpenAI, Google, Nvidia и другим беспрепятственно воспользоваться новым достижением для обработки рабочих нагрузок и создания более быстрых и энергоэффективных систем искусственного интеллекта. В конечном итоге это приведёт к тому, что ИИ сможет полнофункционально работать на персональных компьютерах и мобильных устройствах, и приблизится к уровню функциональности человеческого мозга.

Google разрабатывает технологию создания персонализированных чат-ботов, с которыми можно общаться как с реальными людьми или вымышленными персонажами. Пользователи смогут создавать собственных ботов, настраивая их стиль общения и характер.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: Google

По данным The Information, подразделение Google Labs разрабатывает продукт для создания и общения с настраиваемыми чат-ботами, которые могут быть смоделированы на основе знаменитостей или созданы непосредственно самими пользователями. Чат-боты будут построены на основе моделей Gemini и позволят задавать их индивидуальную личность, а также внешний вид виртуального собеседника. Google рассматривает возможность официального сотрудничества с инфлюенсерами для создания ботов на их основе.

Учитывая возможности ИИ-моделей по работе с большими объёмами данных, проект отлично впишется в концепцию Google Labs и может быть запущен уже в этом году в качестве отдельного продукта. В перспективе планируется интегрировать этот продукт в YouTube, что даст пользователям возможность общаться с персонализированными чат-ботами прямо на платформе видеохостинга. Это будет эксперимент, который уже предлагает Meta✴✴ в Instagram✴✴, правда, не вызывая пока особого интереса со стороны пользователей.

Отметим, что новый проект отличается от проекта Gems, который является просто кастомизированной версией Gemini для определённых нужд. Например, в Gemini Gems по умолчанию будет тренер по йоге, репетитор по математике и кулинарный гуру. А чтобы создать собственного личного помощника, придётся купить подписку Gemini Advanced. Gems был анонсирован на конференции Google I/O 2024 в мае и станет доступен широкой аудитории в ближайшее время.

Исследование Google DeepMind выявило, что злоупотребления искусственным интеллектом (ИИ) в форме дипфейков — реалистичных поддельных изображений политиков и знаменитостей или их видео и аудио — намного превосходят использование ИИ для кибератак.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Kandinsky

Согласно анализу, проведённому совместно с исследовательским подразделением группы Jigsaw, наиболее распространённой целью злоупотреблений генеративным ИИ стало формирование общественного мнения или влияние на него, что составило 27 % всех случаев использования искусственного интеллекта, сообщает Ars Technica.

Такие данные вызывают у экспертов серьёзные опасения по поводу влияния дипфейков на предстоящие во многих странах мира выборы в 2024 году. Отмечается, что в последние месяцы в социальных сетях, таких как TikTok, X и Instagram✴✴, появились дипфейки премьер-министра Великобритании Риши Сунака (Rishi Sunak) и других мировых лидеров. Избиратели Великобритании пойдут на всеобщие выборы уже на следующей неделе, и существует обеспокоенность тем, что, несмотря на усилия платформ социальных сетей по маркировке или удалению такого контента, аудитория может не распознать его как фейк, что потенциально повлияет на решения избирателей.

Арди Янжева (Ardi Janjeva), научный сотрудник Института Алана Тьюринга (The Alan Turing Institute), отмечает, что распространение контента, созданного ИИ, может «искажать наше коллективное понимание социально-политической реальности», что представляет долгосрочные риски для демократических процессов, даже если прямое влияние на поведение избирателей пока не доказано.

По мере роста популярности генеративных ИИ-продуктов, таких как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, компании, разрабатывающие ИИ, начинают более пристально следить за потенциально вредным или неэтичным контентом, создаваемым их инструментами. Например, в мае OpenAI опубликовала исследование, показавшее использование их инструментов для создания и распространения дезинформации, связанное с Россией, Китаем, Ираном и Израилем.

Второй по распространённости мотивацией злоупотреблений стало получение финансовой выгоды, например, через предложение услуг по созданию дипфейков, включая создание изображений реальных людей, или использование генеративного ИИ для создания фейковых новостных статей.

Исследование показало, что в большинстве инцидентов используются легкодоступные инструменты, не требующие глубоких технических знаний, что в свою очередь только может увеличивать рост числа злоумышленников в среде ИИ.

Одновременно результаты исследования Google DeepMind повлияют на действия ИИ-компаний для проверки моделей на безопасность и оценку не только пользы, но и потенциального вреда от использования генеративного ИИ.

Apple планирует расширить использование искусственного интеллекта в своих продуктах и сервисах. Как стало известно, компания развертывает мощные процессоры, аналогичные чипам M2 Ultra из компьютеров Mac Studio и Mac Pro, в своих центрах обработки данных. Эти серверные чипы будут использоваться для обработки сложных задач ИИ, поступающих с устройств Apple.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Keming Tan/Unsplash

По данным Bloomberg, планы по использованию собственных центров обработки данных для искусственного интеллекта (AI) зародились в Apple примерно три года назад. Однако недавний ажиотаж вокруг ChatGPT и других инструментов генеративного ИИ заставил компанию ускориться в этом плане. Первым серверным чипом для этих целей станет M2 Ultra, а в будущем планируется переход на чипы серии M4.

Использование собственных центров обработки данных и чипов позволит Apple сохранить конфиденциальность пользовательских данных. Люди, участвовавшие в создании серверного проекта Apple под кодовым названием ACDC или Apple Chips in Data Centers, говорят, что компоненты, находящиеся внутри процессоров, должны защитить конфиденциальность пользователей. Компания использует подход под названием Secure Enclave, который должны изолировать данные пользователей от нарушений безопасности. На данный момент Apple планирует использовать собственные центры обработки данных для управления будущими облачными функциями, но в конечном итоге ей может прийтись полагаться и на внешние мощности, как это происходит с iCloud и другими сервисами.

В то же время обработка простых задач ИИ будет происходить непосредственно на устройствах Apple — iPhone, iPad и Mac. Для этого в новых процессорах A18 и M4 реализованы усовершенствованные нейронные модули, отвечающие за функции искусственного интеллекта.

Согласно информации, в ближайшее время Apple сосредоточится на внедрении ИИ для облегчения повседневных задач пользователей, таких как предложение персонализированной информации, интеллектуальные ответы на сообщения и так далее. Полноценный чат-бот вроде ChatGPT пока не планируется, хотя ведутся переговоры с Google и OpenAI о возможной интеграции их ботов.