У OpenAI есть технология, позволяющая распознать с точностью 99,9 % текст, написанный ChatGPT, но разработчик не стал делать её доступной для общественности, пишет The Wall Street Journal. В компании есть опасения, что размещение инструмента для определения факта использования ChatGPT может повлечь за собой отказ части аудитории от применения её ИИ-решений.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Дискуссия по этому поводу длилась в OpenAI порядка двух лет, сообщил источник в WSJ. Сотрудники OpenAI колебались между выбором придерживаться заявленной компанией приверженностью прозрачности в работе и желанием привлекать и удерживать пользователей. Также есть опасения, что использование инструмента может непропорционально повлиять на группы пользователей, которые не являются носителями английского языка.

Один из опросов, проведённых компанией среди лояльных пользователей ChatGPT, показал, что почти треть откажется от использования ИИ-бота или станет реже прибегать к нему, если будет предложен этот инструмент. Предлагаемая технология позволяет оставлять в тексте водяные знаки, невидимые для человеческого глаза, которые можно распознать с помощью технологии обнаружения OpenAI. Эта технология позволяет определить, что весь текст или его часть были написаны ChatGPT.

Вместе с тем сотрудники выразили обеспокоенность тем, что водяные знаки можно стереть с помощью довольно простых способов, например, сделав перевод текста с помощью Google Translate на другой язык и обратно или добавив эмодзи в текст с последующим их ручным удалением.

В обсуждениях возможности использования инструмента для борьбы с мошенничеством с ИИ принимали участие гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) и технический директор Мира Мурати (Mira Murati), но окончательное решение так и не было принято.

Как сообщают источники WSJ, в начале июня топ-менеджеры и исследователи OpenAI провели встречу, чтобы обсудить проект. Участники встречи пришли к согласию по поводу эффективности технологии использования водяных знаков для определения авторства написания текста, но окончательное решение так и не было принято, поскольку результаты опроса пользователей ChatGPT в прошлому году вызывают опасения по поводу потери аудитории.

Компания Google тоже разработала технологию нанесения водяных знаков, получившую название SynthID, которая позволяет обнаруживать текст, созданный с помощью Gemini AI. В настоящее время технология проходит бета-тестирование и пока недоступна для общественности.

Данные берутся из публикации ИИтоги июля 2024 г.: караван идёт

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

В конце прошлого месяца стало известно, что функции на базе искусственного интеллекта Apple Intelligence станут доступны на iOS, iPadOS и macOS Sequoia только в октябре этого года. Теперь же журналист издания Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman) сообщил, что задержка ИИ-функций не помешает Apple выпустить новые iPhone 16 в сентябре.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Apple

На прошлой неделе Apple подтвердила, что распространение ИИ-функций на iPhone начнётся с выходом iOS 18.1. После этого упоминания Apple Intelligence исчезли из описания iOS 18, релиз которой состоится в сентябре. Ожидается, что ИИ-функции сыграют важную роль в повышении привлекательности iPhone 16 для покупателей.

Любопытно, что в прошлом Apple откладывала запуск новых iPhone из-за неготовности к массовому запуску программного обеспечения. В сообщении Марка Гурмана указывается случай, когда iPhone 4S представили широкой публике в октябре из-за того, что новые функции Siri и iCloud не были готовы к традиционному июньскому релизу. Хотя с тех пор прошло более десяти лет, Apple снова могла отложить запуск новых iPhone, чтобы они появились на рынке одновременно с ИИ-функциями.

«Последние годы Apple обычно выпускает iPhone в сентябре. Сейчас Apple столкнулась с подобной проблемой. Apple Intelligence — основная функция iPhone 16 — не будет готова до октября. Однако на этот раз Apple пошла другим путём и не станет задерживать выпуск новых смартфонов, пока не будут готовы сервисы. Мне сказали, что запуск iPhone состоится примерно в то же время, что и в прошлом году. Беглый взгляд на календарь делает 10 сентября вероятной датой. Для начала работы с Apple Intelligence пользователям потребуется обновить ПО своих новых смартфонов до iOS 18.1 в октябре», — говорится в сообщении Гурмана.

Более 14 крупнейших новостных изданий из топ-1000 закрыли доступ к своим материалам для ИИ-поисковика SearchGPT компании OpenAI через неделю после его запуска. Это решение может повлиять на полноту и точность результатов поисковой выдачи SearchGPT, а также вызывает вопросы о доверии к OpenAI и её практике использования данных.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Growtika / Unsplash.com

Около недели назад OpenAI запустила ИИ-поисковик SearchGPT, но уже 14 из 1000 крупнейших новостных сайтов, включая The New York Times, Wired, The New Yorker, Vogue, Vanity Fair и GQ, успели заблокировать работу его поискового робота. Бот OAI-SearchBot индексирует информацию, чтобы SearchGPT мог выдавать пользователям релевантные результаты.

По данным компании Originality.ai, следящей за подобными блокировками, это решение оказалось неожиданным. Джон Гиллам (Jon Gillham), генеральный директор Originality.ai, выразил недоумение по поводу этой ситуации: «Я не понимаю, зачем издатели его блокируют. Им нужен этот трафик».

OpenAI подчеркнула, что OAI-SearchBot не собирает данные для обучения ИИ-моделей, таких как GPT-5, и рекомендовала владельцам сайтов разрешить работу бота для обеспечения видимости сайтов в результатах поиска. По мнению OpenAI, это поможет ресурсам оставаться в поисковой выдаче и привлекать больше трафика. Однако отсутствие доступа к некоторым веб-сайтам может сделать поисковую выдачу SearchGPT менее полной, чем у Google.

Другой поисковый бот OpenAI, GPTbot, который собирает данные для обучения ИИ-моделей, уже заблокирован сотнями сайтов. Это решение более понятно, ведь издатели хотят получать трафик от поисковых систем, но не желают делиться контентом для обучения ИИ. OpenAI потратила годы на сбор данных в интернете без разрешения, поэтому недоверие к компании может быть одной из причин блокировки.

Гиллам предполагает, что издатели могут не доверять заявлению OpenAI о том, что её новый бот не собирает данные для обучения ИИ-моделей. Другой причиной может быть желание избежать ситуации, когда новые ИИ-поисковики, чтобы удержать пользователей, показывают им краткое содержание материалов, а не перенаправляют их на оригинальные сайты, что снижает трафик и доход издателей.

Гиллам также отметил, что OpenAI в этом году активно заключала сделки с издателями на использование их архивных материалов. Это может выглядеть как продуманная стратегия OpenAI: сначала наладить отношения с издателями через партнёрские соглашения, а затем объявить о запуске SearchGPT.

Издание The New York Times выступило главным противником OpenAI среди издателей, подав иск против неё и Microsoft. Издательство утверждает, что эти две технологические компании незаконно используют её материалы для создания конкурирующих продуктов. Как заявил Чарли Стадтландер (Charlie Stadtlander), представитель The New York Times: «The Times не разрешает использование своих материалов для генеративного поиска или обучения ИИ без письменного соглашения, независимо от того, блокируем ли мы доступ какому-либо боту к нашему контенту или нет».

В жалобе на OpenAI и Microsoft, The New York Times подчеркнула, что поисковые системы с ИИ потенциально могут отбирать трафик у издателей, ухудшая их финансовое положение: «Предоставляя контент The Times без разрешения, инструменты ответчиков подрывают отношения The Times с читателями и лишают доходов от подписки, лицензирования, рекламы и партнёрских программ».

«Ответчики также используют поисковик Bing компании Microsoft, копирующий и классифицирующий онлайн-контент The Times для генерации ответов с дословными выдержками и подробными резюме статей The Times, которые гораздо длиннее и детальнее, чем те, что выдают традиционные поисковые системы», — говорится в жалобе издательства.

Появление SearchGPT и реакция издателей показывают сложность взаимоотношений между ИИ-технологиями и традиционными СМИ. Недоверие к OpenAI и желание защитить свои доходы подталкивают издателей к принятию мер предосторожности. В будущем нам предстоит наблюдать, как эти противоречия будут разрешаться и какое влияние это окажет на доступность и качество информации в интернете.

По всей видимости, готовность Nvidia играть в «регуляторную чехарду» с американскими властями, которые регулярно усиливают экспортные ограничения на поставку ускорителей вычислений в Китай, имеет свои разумные пределы. Подготовленные для этой страны ускорители B20 с архитектурой Blackwell могут задержаться на пути к китайским клиентам из-за опасения новых санкций США.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Nvidia

Когда власти США в октябре 2022 года ввели ограничения на экспорт в Китай ускорителей вычислений определённого уровня производительности, Nvidia достаточно оперативно предложила своим китайским клиентам адаптированные под эти требования ускорители A800 и H800, основанные на архитектуре Ampere и Hopper соответственно. Годом позже они тоже попали под новую волную санкций США, и тогда компания предложила китайским клиентам адаптированные уже под новые требования ускорители H20, L20 и L2. Желая предоставить китайским клиентам доступ к новейшей архитектуре Blackwell, она, как утверждают слухи, сейчас готовит к анонсу ускорители B20, но из-за неопределённости с дальнейшей политикой США в сфере экспортного контроля не торопится начинать их поставки в Китай.

Об этом на текущей неделе сообщило издание South China Morning Post со ссылкой на собственные источники. Первоначально Nvidia планировала начать поставки ускорителей B20 китайским клиентам в четвёртом квартале текущего года, но теперь не спешит это делать из-за опасений по поводу введения новых санкций, которые поставят под сомнение саму возможность таких поставок. Даже ограниченные на уровне удельной производительности каждого ускорителя B20 сохраняют привлекательность для китайских клиентов, поскольку позволяют эффективно масштабировать быстродействие путём объединения множества ускорителей на уровне кластера.

Издание The Information попутно сообщило о подготовке компанией Nvidia адаптированного для Китая ускорителя GB20, который базируется на усечённом GB200. Помимо собственно графических процессоров, такие ускорители используют и разработанные Nvidia центральные процессоры семейства Grace, основанные на Arm-совместимой архитектуре.

Intel представила второе поколение нейроморфных чипов: Loihi II. Идейно и архитектурно новый чип, в целом, повторяет первое поколение, анонсированное четыре года назад, однако имеет целый ряд улучшений технического и программного характера. Но что более интересно, с выходом Loihi II, который всё ещё считается исследовательской разработкой, компания готова сделать первые шаги по ограниченной коммерциализации данного решения.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

В рамках нейромофорного подхода исследователи пытаются аппаратно воссоздать с той или иной степени точности механизмы, лежащие в основе мозга, которые на первый взгляд довольно просты: по густо провязанной и меняющейся со временем сети нейронов асинхронно и параллельно распространяются сигналы как ответ на внешние события.

Попытки повторить это в рамках обычного «железа» можно считать достаточно успешными, ведь нейронными сетями сейчас никого не удивишь. Однако такие сети требуют затратного предварительного обучения на заранее размеченных данных, тогда как мозг учится «на лету». А с ростом сложности моделей остро встаёт вопрос энергоэффективности, причём не только обучения, но и исполнения.

«Вершиной эволюции» классических ИИ-ускорителей на сегодняшний день можно считать Cerebras WSE-2: чип размером с кремниевую пластину содержит 850 тыс. ядер и потребляет 15 кВт. Но и этого мало — по словам самих разработчиков, только кластер из таких чипов способен работать с ИИ-моделями, сравнимыми по масштабу с человеческим мозгом. И все эти ограничения призваны устранить именно нейроморфные системы.

Loihi II изготавливается по EUV-техпроцессу Intel 4, который всё ещё находится в стадии разработки. Чип имеет площадь 31 мм² и содержит 2,3 млрд транзисторов, а площадь одного ядра составляет 0,21 мм², то есть плотность по сравнению с первым поколением выросла практически вдвое. Чип всё так же содержит 128 нейронных ядер, но число доступных нейронов выросло со 128 тыс. до 1 млн. Объём памяти на ядро слегка уменьшился, с 208 до 192 Кбайт, однако теперь банки памяти можно более гибко распределять между нейронами и синапсами, а компрессия позволяет ещё более эффективно использовать имеющийся объём.

Сами ядра тоже изменились. В первом поколении они были оптимизированы под конкретные импульсные нейронные сети, а теперь для каждого ядра есть собственный программируемый конвейер, а сами модели на уровне чипа задаются микрокодом. Кроме того, для состояния нейрона можно использовать до 4096 байт в зависимости от задач (ранее было только 24 байт). Число синапсов на чип уменьшилось со 128 до 12 млн, но они получили существенный апгрейд — для кодирования сигнала используется INT32-значение, а не бинарное (есть/нет).

Всё вместе это позволяет задействовать обучение (в том числе на лету) с третьим фактором. Тем не менее, набор инструкций нейроморфных ядер остался по-прежнему простым. Он включает базовые арифметические операции, сдвиги, ветвление, работу с памятью/регистрами и импульсами. Сами ядра объединены быстрой mesh-сетью 8×16, а за конфигурацию сети, (де-)кодирование данных и управлением передачей импульсов отвечают ещё шесть выделенных ядер (ранее их было только три) с аппаратным ускорением соответствующих задач.

Суммарный эффект от всех нововведений таков, что Loihi II быстрее Loihi первого поколения примерно на порядок. Более того, он получил улучшенные возможности масштабирования: до 1000 ядер на самом чипе, а также можно сформировать трёхмерную mesh-сеть из чипов благодаря шести выделенным I/O-контроллерам на каждом из них и вчетверо более быстрым линиям. А для связи с внешним миром теперь доступны стандартные интерфейсы SPI/AER, GPIO и 1/2.5/10GbE.

Первым устройством на базе Loihi II стала одночиповая карта Oheo Gulch, предназначенная для разработки и отладки ПО. Она пока что доступна только избранным партнёрам Intel в облаке Neuromorphic Research Cloud. Следующим устройством станет компактная (4” × 4”) плата Kapoho Point, которая несёт на борту уже восемь чипов Loihi II и предоставляет Ethernet и GPIO, а также различные интерфейсы для сенсоров и актуаторов. Платы можно будет напрямую объединять между собой для простого наращивания вычислительной мощности. В дальнейшем возможна интеграция чипов в гибридные SoC для различных задач, а также появление решений для ЦОД.

В целом, области применения и задачи новинок совпадают с теми, что сейчас обслуживают «классические» нейронные сети (с поправкой на энергоэффективность). Однако одного «железа» для распространения мало, поэтому Intel подготовила универсальный open source фреймворк LAVA, который позволит унифицировать разработку и подготовку моделей для практических любых аппаратных решений (не только нейроморфных) с учётом специфики конкретных архитектур.