«Яндекс» отмечает десятилетие использования нейросетей в поиске. 5 декабря 2014 года служба представила функцию поиска по картинке, которая начала понимать суть изображения, предлагая похожие варианты и альтернативные версии. Далее нейросети стали участвовать в ранжировании сайтов, переводе текстов, ответе на дополнительные запросы пользователей и во многих других областях. Сегодня они генерируют тексты, изображения и видео.

Источник изображений: «Яндекс»

Первые эксперименты с нейросетями компания проводила еще в 2012 году — для прогнозирования дорожных пробок, а затем для распознавания речи в продукте SpeechKit. В 2015 году нейросеть расширила возможности поиска, позволив искать изображения по тексту и помещать картинки в семантическое пространство.

С 2016 года нейросети стали использоваться для ранжирования сайтов в поисковой выдаче. Алгоритмы «Палех» (2016) и «Королёв» (2017) последовательно улучшали качество поиска, оценивая семантическую близость запросов. В 2020 году для ранжирования был внедрен трансформер YATI (Yet Another Transformer with Improvements), который адаптировали под рабочую среду «Яндекса».

Значительный прогресс произошел в машинном переводе. С 2017 года нейросети интегрировались в поиск, а к 2021 году позволили включать в выдачу англоязычные сайты при отсутствии русскоязычных результатов. Появился также перевод видео в «Поиске» и «Браузере».

Сегодня «Яндекс Поиск» не только показывает сайты, но и отвечает на пользовательские вопросы благодаря функции «Поиск с Нейро» и нейросети YandexGPT. В текущем году к сервису подключили мультимодальную VLM-нейросеть, которая позволяет осуществлять поиск с использованием текста и изображений.

Google DeepMind разработала новую модель прогнозирования погоды с помощью искусственного интеллекта (ИИ) GenCast, которая превосходит традиционные метеорологические методы по прогнозированию погоды на срок до 15 дней и, к тому же, точнее предсказывает экстремальные погодные явления.

Источник изображения: NOAA/unsplash.com

ИИ-модель GenCast рассматривает вероятность реализации нескольких сценариев для точной оценки тенденций — от выработки энергии ветра до перемещения тропических циклонов. Вероятностный метод GenCast является новым рубежом в использовании ИИ для обеспечения более качественных и быстрых ежедневных прогнозов погоды. Этот подход всё чаще используют крупные метеослужбы, пишет Financial Times.

«Это знаменует собой своего рода переломный момент в развитии ИИ для прогнозирования погоды, поскольку современные необработанные прогнозы теперь поступают из моделей машинного обучения», — отметил Илан Прайс (Ilan Price), научный сотрудник Google DeepMind. Он добавил, что GenCast может быть включен в оперативные системы прогнозирования погоды, что позволит метеорологам лучше понимать тенденции и готовиться к предстоящим погодным явлениям.

Новизна подхода GenCast в сравнении с предыдущими моделями машинного обучения заключается в использовании так называемых ансамблевых прогнозов, представляющих различные результаты, — метода, применяемого в современном традиционном прогнозировании погоды. Для обучения GenCast использовалась накапливавшаяся в течение четырёх десятилетий база данных Европейского центра среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF).

Согласно публикации в Nature, модель GenCast превзошла 15-дневный прогноз ECMWF по 97,2 % из 1320 переменных, таких как температура, скорость ветра и влажность. Таким образом она превзошла по точности и охвату ИИ-модель GraphCast от Google DeepMind, представленную в прошлом году. GraphCast превзошла прогнозы ECMWF на 3–10 дней вперед примерно по 90 % показателей.

Модели прогнозирования погоды на основе ИИ работают гораздо быстрее стандартных методов прогнозирования, которые полагаются на огромную вычислительную мощность для обработки данных. GenCast может сгенерировать свой прогноз всего за восемь минут, тогда как на составление прогноза с помощью традиционных методов уходят часы.

По словам исследователей, ИИ-модель GenCast может быть дополнительно улучшена в части способности предсказания интенсивности крупных штормов. Также может быть увеличено разрешение её данных, чтобы соответствовать обновлениям, сделанным в этом году ECMWF.

ECMWF назвал разработку GenCast «важной вехой в развитии прогнозирования погоды». Центр также сообщил, что интегрировал «ключевые компоненты» подхода GenCast в версию своей собственной системы прогнозирования ИИ с ансамблевыми прогнозами, доступную с июня.

Компания Humane, создавшая основанное на системе искусственного интеллекта устройство AI Pin, которое должно было освободить людей от смартфонов, но так и не стало популярным, ищет новые пути для продвижения своего программного обеспечения. Разработчики хотят, чтобы другие производители задействовали операционную систему Humane CosmOS в своей продукции.

ИИ-гаджет AI Pin / Источник изображения: humane.com

Как это может выглядеть на примере использования ИИ-алгоритмов компании в автомобилях, смартфонах, умных колонках и телевизорах, Humane показала в небольшом видео. Стоит отметить, что опубликованное видео, как сказано в заявлении Humane, предназначено для «иллюстративных целей», в нём показаны «рабочие прототипы» и смоделированные варианты использования алгоритмов компании. Это означает, что ролик раскрывает только возможные варианты применения ИИ, но о каком-то готовом к выходу на рынок продукте говорить пока рано.

В одном из примеров показано, как водитель автомобиля беседует с CosmOS, давая команды включить отопление в своём доме, а также спрашивает, во сколько должны прийти гости. В других примерах люди взаимодействуют с CosmOS через умную колонку и телевизор. В первом случае алгоритм должен найти рецепт гуакамоле, а во втором — рассказать о количестве голов, забитых футболистом, которого в данный момент показывают на экране телевизора. В видео также показано, как CosmOS читает электронную почту на смартфоне пользователя и формирует ответ на вопрос о возможном присутствии владельца устройства на запланированной встрече.

По большому счёту, продемонстрированные в ролике Humane возможности не являются чем-то совершенно новым. Уже сейчас начали появляться ИИ-агенты, предназначенные для выполнения определённых задач с минимальным участием человека, например, они могут бронировать билеты или столик в ресторане. В скором времени ожидается появление большего количества полезных ИИ-агентов, которые смогут выполнять различные повседневные задачи. Своим роликом Humane, по всей видимости, хочет показать мощные возможности CosmOS в плане создания ИИ-агентов, побудив сторонних производителей рассматривать ОС в качестве основы для своих устройств. Но показанные в видео возможности не являются разработкой Humane, и скорее всего, компания не будет сама их реализовывать. Вместо этого она хочет предоставить другим разработчикам SDK, на основе которого они смогут создавать собственных ИИ-агентов.

Собственно, сам CosmOS SDK пока недоступен публично. На веб-сайте компании сказано, что он «скоро появится». Humane не упоминает каких-либо партнёров, которые уже работают над созданием устройств с CosmOS. Это может означать, что компания только ищет варианты для сотрудничества с другими производителями, которые будут готовы интегрировать CosmOS в свою продукцию, будь то смартфоны, автомобили, телевизоры или умные колонки.

Несмотря на ужесточившуюся конкуренцию на ИИ-рынке, аудитория чат-бота ChatGPT на базе генеративного ИИ компании OpenAI продолжает стремительно расти, добавив 100 млн спустя несколько месяцев после объявления в августе о достижении отметки в 200 млн еженедельных активных пользователей, пишет The Verge.

Источник изображения: Levart_Photographer/Unsplash

О новом достижении сообщил генедиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в ходе мероприятия DealBook Summit, проводившегося изданием The New York Times. «Наш продукт масштабировался., теперь у нас более 300 млн еженедельных активных пользователей», — сказал Альтман, добавив, что сейчас пользователи отправляют в ChatGPT более 1 млн сообщений в сутки.

Аудитория ChatGPT растёт быстрыми темпами с момента запуска чат-бота в ноябре 2022 года, поскольку OpenAI постоянно добавляет в него новые возможности, привлекающие всё больше пользователей. В частности, в ChatGPT была добавлена функция поиска ИИ, которая отображает и суммирует результаты из интернета, и новый интерфейс Canvas, позволяющий редактировать текст и код, сгенерированный ИИ, не создавая новых запросов.

Apple также встроила ChatGPT непосредственно в Siri в рамках обновления ОС iOS 18.2, которая сейчас доступна в бета-версии, что позволит чат-боту охватить ещё больше пользователей. В следующем году OpenAI планирует увеличить аудиторию ChatGPT до 1 млрд человек.

Китайский технологический гигант Tencent анонсировал HunyuanVideo — передовую модель искусственного интеллекта для генерации видео, опубликованную с открытым исходным кодом. Впервые код вывода и веса модели ИИ с такими возможностями доступны всем желающим.

Источник изображения: Tencent

HunyuanVideo, как утверждает Tencent, способна генерировать видеоролики на уровне ведущих мировых систем с закрытым исходным кодом — эти видео отличают высокое качество картинки, разнообразие движений объектов в кадре, способность синхронизировать визуальный и звуковой ряд, а также стабильность генерации. Это крупнейшая модель для генерации видео — у неё 13 млрд параметров. Пакет HunyuanVideo включает в себя фреймворк с инструментами для управления данными; инструментами для совместного обучения моделей, работающих с изображениями и видео; а также инфраструктуру с поддержкой крупномасштабного обучения моделей и их запуска.

Tencent протестировала модель при поддержке профессионального сообщества, которое установило, что HunyuanVideo превосходит по качеству закрытые проекты Runway Gen-3 и Luma 1.6. Чтобы добиться такого результата, разработчик обратился к гибридной архитектуре передачи «двойного потока в одинарный» (Dual-stream to Single-stream). На начальном этапе видео- и текстовые токены обрабатываются независимо несколькими блоками модели-трансформера, благодаря чему данные разных форматов преобразуются без помех. На этапе единого потока видео- и текстовые токены передаются в последующие блоки трансформера, обеспечивая эффективное слияние мультимодальных данных. Это позволяет зафиксировать сложные отношения между визуальной и семантической информацией, а общая производительность модели повышается.

Выпустив HunyuanVideo, компания Tencent сделала значительный шаг к демократизации технологий создания видео при помощи ИИ. Благодаря открытому исходному коду модель способна произвести революцию в экосистеме генерации видео.

Команда Google DeepMind представила Genie 2 — вторую версию фундаментальной модели ИИ, способной на лету генерировать новые интерактивные цифровые окружения, или игровые миры.

Источник изображений: Google

Напомним, оригинальная Genie была выпущена в феврале и могла генерировать виртуальные 2D-миры из синтезированных изображений. Genie 2 способна делать это в 3D и на основе текстовых команд.

Пользователь может описать желаемый мир, выбрать подходящий рендеринг и ступить в новое окружение. На каждом шагу человек/агент совершает действие (движение мыши, нажатие клавиши на клавиатуре), а Genie 2 имитирует его последствия.

В основе каждого примера — изображение, сгенерированное ИИ-моделью Imagen 3 на основе текстовой подсказки

По словам Google DeepMind, Genie 2 может генерировать последовательные интерактивные миры продолжительностью около минуты, хотя большинство показанных (см. видео ниже) примеров длятся 10−20 секунд.

По сравнению с первой версией Genie 2:

• может запоминать элементы мира, которые не находятся в поле зрения;
• может создавать окружение с разными перспективами (от первого или третьего лица, изометрическая камера и так далее);
• может создавать комплексные трёхмерные сцены;
• может моделировать разнообразные взаимодействия с объектами вроде лопания воздушных шаров, открытия дверей или подрыва взрывоопасным бочек выстрелом;
• научилась анимировать персонажей разных типов;
• научилась моделировать NPC и взаимодействия с ними;
• научилась моделировать эффекты воды, дыма, гравитацию, освещение, отражения;
• научилась моделировать интерактивное окружение на основе реальных фотографий.

По мнению Google DeepMind, Genie 2 демонстрирует потенциал фундаментальных моделей мира для создания разнообразных трёхмерных окружений и ускорения тренировок/тестирования ИИ-агентов (вроде того же SIMA).

Google DeepMind уточняет, что исследование находится на ранней стадии и требует значительных улучшений в областях возможностей агентов и генерации среды, но уже видит в Genie 2 решение структурной проблемы безопасной тренировки ИИ-агентов.

Издание The Information вчера сообщило, что попытки Apple интегрировать функции искусственного интеллекта при поддержке Baidu в свою экосистему для китайских пользователей сталкиваются с определёнными сложностями, и в конечном итоге это может негативно повлиять на объём продаж iPhone в КНР.

Источник изображения: Apple

Apple при помощи Baidu пытается адаптировать большие языковые модели последней для работы в системе Apple Intelligence для китайского рынка. Однако в числе прочего компании столкнулись с проблемами понимания запросов и точности в ответах на типовые запросы.

Проблемой стали также и расхождения Apple и Baidu в вопросе работы с пользовательскими данными. Действующая политика Apple не позволяет собирать данные с пользователей, которые делают запросы, связанные с работой систем искусственного интеллекта. Baidu же подобные данные хотела бы сохранять и анализировать, как отмечает источник. Китайский партнёр намерен позволить Apple внедрить на своих устройствах сервисы, основанные на новейшей большой языковой модели Ernie 4.0. Голосовой ассистент Siri американской компании также будет полагаться на языковые модели Baidu при работе с запросами китайских пользователей.

В третьем квартале, по данным IDC, объёмы продаж iPhone в Китае сократились на 0,3 %, хотя продукция Huawei продемонстрировала рост на 42 %. Представив семейство смартфонов iPhone 16 в сентябре, Apple не стала спешить с выпуском функций искусственного интеллекта, адаптированных под китайский рынок. Местным клиентам было предложено подождать до весны следующего года.

Около двух лет назад OpenAI заявила, что искусственный интеллект общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), который также называнию сильным ИИ или ИИ уровня человека, «может возвысить человечество» и «предоставить всем невероятные новые возможности». Теперь же генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) пытается снизить градус ожидания от появления AGI.

Источник изображения: OpenAI Forum

«Я предполагаю, что мы достигнем AGI раньше, чем думает большинство людей в мире, и это будет иметь гораздо меньшее значение. И многие опасения по поводу безопасности, о которых говорили мы и другие стороны, на самом деле не возникнут в момент создания AGI. AGI можно создать. Мир после этого будет в основном развивается примерно так же, как и сейчас. Некоторые вещи начнут выполняться быстрее. Но переход от того, что мы называем AGI, до того, что мы называем сверхинтеллектом — это очень долгая дорога», — сказал Альтман во время интервью на саммите The New York Times DealBook в среду.

Альтман уже не первый раз преуменьшает значимость, казалось бы, теперь точно неизбежного создания искусственного интеллекта общего назначения, о котором когда-то говорилось в уставе самой компании OpenAI, и который, как она же заявляла, сможет «автоматизировать большую часть интеллектуального труда» человечества. Недавно глава OpenAI намекнул, что это может произойти уже в 2025 году и будет достижимо с помощью актуального специализированного программного и аппаратного обеспечения. Ходят слухи, что OpenAI просто объединит все свои большие языковые модели и назовёт это AGI.

Последующее заявление Альтмана об AGI прозвучало так, как будто OpenAI больше не рассматривает создание искусственного интеллекта общего назначения как нечто грандиозное, что способно решить все проблемы человечества: «Мне кажется, что экономические трудности в мире будут продолжаться немного дольше времени, чем думают люди, потому что в обществе много инерции. Поэтому в первые пару лет [после создания AGI], возможно, будет не так много изменений. А потом, возможно, последует много изменений».

Те надежды и возможные достижения, которые OpenAI ранее приписывала AGI, компания теперь возлагает на так называемый «сверхинтеллект», который как недавно спрогнозировал Альтман, может появиться «через несколько тысяч дней».

Подразделение Amazon Web Services (AWS) компании Amazon объявило на проводимой им конференции re:Invent, что клиенты её облачной платформы теперь могут пользоваться системами с ускорителями Trainium2, предназначенными для обучения и запуска больших языковых моделей искусственного интеллекта.

Источник изображения: aws.amazon.com

Представленные в прошлом году чипы работают в четыре раза быстрее предшественников: один инстанс EC2 с 16 ускорителями Trainium2 предлагает производительность до 20,8 Пфлопс. Это значит, что при развёртывании масштабной модели Meta✴ Llama 405B на платформе Amazon Bedrock клиент получит «трёхкратный прирост скорости генерации токенов по сравнению с другими доступными предложениями крупных облачных провайдеров». Можно будет также выбрать систему EC2 Trn2 UltraServer с 64 ускорителями Trainium2 и производительностью 83,2 Пфлопс. Отмечается, что показатель 20,8 Пфлопс относится к плотным моделям и точности FP8, а 83,2 Пфлопс — к разреженным моделям и FP8. Для связи между ускорителями в системах UltraServer используется интерконнект NeuronLink.

Совместно со своим партнёром в лице Anthropic, основным конкурентов OpenAI в области больших языковых моделей, AWS намеревается построить крупный кластер систем UltraServer с «сотнями тысяч чипов Trainium2», где стартап сможет обучать свои модели. Он будет в пять раз мощнее кластера, на котором Anthropic обучала модели текущего поколения — по оценке AWS, он «станет крупнейшим в мире вычислительным кластером для ИИ, о котором сообщалось до настоящего времени». Проект поможет компании превзойти показатели, которые обеспечиваются актуальными ускорителями Nvidia, которые по-прежнему пользуются высоким спросом и остаются в дефиците. Хотя в начале следующего года Nvidia готовится запустить ускорители нового поколения Blackwell, которые при 72 чипах на стойку предложат до 720 Пфлопс для FP8.

Возможно, поэтому AWS уже сейчас анонсировала ускорители нового поколения Trainium3, которые предлагают ещё один четырёхкратный прирост производительности для систем UltraServer — ускорители будут производиться с использованием техпроцесса 3 нм, а их развёртывание начнётся в конце 2025 года. Потребность в системах нового поколения в компании обосновали тем, что современные модели ИИ по масштабам подходят к триллионам параметров. Инстансы Trn2 пока доступны только в регионе US East инфраструктуры AWS, но скоро появятся и в других; системы UltraServer в настоящее время работают в режиме предварительного доступа.

Amazon представила на своей конференции AWS re:Invent серию больших языковых моделей искусственного интеллекта под брендом Nova — они будут доступны для клиентов облачной платформы AWS в библиотеке моделей Amazon Bedrock.

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Клиентам в настоящее время доступны три «понимающие» модели ИИ:

• Amazon Nova Micro — «оптимизированная по скорости и цене» модель для работы с текстом;
• Amazon Nova Lite — «очень недорогая» мультимодальная модель, которая генерирует текст, принимая в качестве запросов не только текст, но также изображения и видео;
• Amazon Nova Pro — «наиболее способная» мультимодальная модель.

В процессе обучения находится модель Amazon Nova Premier — она, по словам разработчика, получит способность рассуждать и решать наиболее сложные задачи. Компания также представила две «творческие» системы: Amazon Nova Canvas генерирует изображения, а Amazon Nova Reel — видеоролики. Создаваемые ими материалы получают соответствующие отметки в метаданных — мера направлена на «ответственное использование ИИ». В 2025 году Amazon выпустит ещё две модели: предназначенную для голосового взаимодействия и ориентированную на мультимодальные запросы и ответы.

На мероприятии AWS re:Invent компания Amazon сообщила, что в партнёрстве с Anthropic строит огромный вычислительный кластер для систем ИИ на ускорителях Trainium 2 — здесь стартап, в который она вложила $8 млрд, сможет создавать и развёртывать свои проекты. Ранее в конференции приняла участие компания Apple, которая, как оказалось, также использует в работе с ИИ чипы разработки Amazon. Amazon продолжает работать над обновлённой версией голосового помощника Alexa — по неофициальным данным, его выпуск планировался на минувшую осень, но теперь его, вероятно, перенесли на будущий год.

Не всем разработчикам систем искусственного интеллекта нравится высокая зависимость от аппаратных решений Nvidia. Компания Apple, например, использует для развития собственных систем как свои процессоры семейства M, так и ускорители альтернативных поставщиков, среди которых есть и Amazon. Представители компаний признались в этом на текущей неделе.

Источник изображения: Amazon

Весьма необычный рассказ о сотрудничестве между технологическими гигантами на таком уровне состоялся на площадке ежегодной конференции AWS Reinvent, проводимой облачным подразделением Amazon. Интересы Apple, как одного из клиентов AWS, на сцене представлял старший директор по машинному обучению и искусственному интеллекту Бенуа Дюпен (Benoit Dupin), который до 2014 года работал как раз в Amazon.

«У нас налажено прочное сотрудничество, а инфраструктура надёжна и позволяет обслуживать наших клиентов по всему миру», — заявил Дюпен о взаимодействии Apple и AWS. Как он добавил, первая из компаний использует инфраструктуру второй на протяжении более десяти лет, чтобы обеспечить работу голосового ассистента Siri, а также сервисов Apple Maps и Apple Music. Поисковые сервисы Apple строила на чипах Amazon Inferentia и Graviton, и переход на них обеспечил повышение эффективности на 40 %.

Собственные языковые модели Apple хочет предварительно обучать на чипах Amazon Trainium2. Как ожидается, это позволит поднять эффективность процесса с точки зрения соотношения производительности и энергозатрат на величину до 50 %. По словам представителей AWS, компания Apple оказалась в числе первых клиентов, приступивших к тестированию процессоров Trainium. Впрочем, из открытых источников известно, что она также применяла для обучения своей системы Apple Intelligence процессоры Google семейства Tensor.

В отличие от ведущих чат-ботов, таких как OpenAI ChatGPT, подход Apple к искусственному интеллекту не основан на больших кластерах на ускорителях Nvidia. Вместо этого Apple использует чип iPhone, iPad или Mac для выполнения максимально возможного числа задач локально на устройстве, а сложные запросы на серверы Apple, использующие её собственные чипы M-серии.

Специалисты Центра цифровой журналистики Tow при Колумбийском университете провели тестирование поисковика в популярном чат-боте на базе искусственного интеллекта ChatGPT компании OpenAI. Оказалось, что алгоритм не слишком хорошо справляется с поиском источников новостей и зачастую выдаёт неточные ответы.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

OpenAI открыла доступ к функции поиска в ChatGPT для пользователей в октябре этого года, заявив, что она способна предоставлять «быстрые и актуальные ответы со ссылками на соответствующие веб-источники». Однако в ходе тестирования этого инструмента оказалось, что он с трудом распознаёт цитаты из статей, даже если их публиковали издатели, которые разрешили OpenAI использовать свой контент для обучения больших языковых моделей (LLM).

Авторы исследования попросили ChatGPT указать источники «двухсот цитат из двадцати источников». Сорок из этих цитат были взяты из материалов издателей, которые запретили поисковому роботу OpenAI доступ к своим сайтам. Тем не менее, даже в этих случаях чат-бот уверенно отвечал, выдавая ложную информацию, а также в некоторых случаях признаваясь, что не уверен в достоверности предоставленной информации.

«В общей сложности ChatGPT вернул частично или полностью неправильные ответы в 153 случаях, тогда как неспособность дать точный ответ он признал лишь 7 раз. Только в этих 7 результатах чат-бот использовал уточняющие слова и фразы, такие как "похоже", "это возможно", "возможно", или утверждения вроде "я не смог найти оригинальную статью"», — говорится в сообщении исследователей.

Ещё в ходе серии тестов были выявлены случаи, когда поисковый инструмент ChatGPT выдавал результаты, в которых цитаты из письма в редакцию Orlando Sentinel ошибочно соотносились с материалами журнала Time. В другом примере, когда чат-бота попросили указать источник цитаты из статьи New York Times о находящихся под угрозой исчезновения китах, он выдал ссылку на веб-сайт, который попросту скопировал и опубликовал оригинальную статью.

Интернет-пользователей заинтересовал странный баг в работе популярного чат-бота ChatGPT компании OpenAI. Дело в том, что если попросить его дать информацию о том, кто такой David Mayer (Дэвид Майер) или просто написать это имя, то в работе бота происходит сбой и он сообщает, что не может выполнить команду.

Источник изображения: OpenAI

«Я не могу ответить», — пишет ChatGPT, если попросить его написать имя Дэвида Майера по-английски. Этот баг вызвал целую волну поисковых запросов, авторы которых пытались узнать информацию об этом человеке, а также выяснить вероятность того, что ChatGPT запрограммирован на самоцензуру. Баг выглядит ещё более странно, если учесть, что сбой происходит при упоминании сочетания «Дэвид Майер» на английском языке, но в это же время бот может дать информацию, если написано о «Дэйве Майере». Также бот без проблем расскажет про Дэвида Майера на русском языке.

По данным источника, баг ChatGPT существует по меньшей мере несколько месяцев. Ещё в июне этого года один из пользователей чат-бота обнаружил, что просьба написать имя журналиста CNBC Дэвида Фабера (David Faber) приводит к появлению аналогичной ошибки и ChatGPT сообщает о том, что не может ответить на запрос.

Источник изображения: ChatGPT

С тех пор энтузиасты с Reddit выявили шесть имён, которые приводят к сбою в работе ChatGPT. Среди них были Брайан Худ (Brian Hood) и Джонатан Терли (Jonathan Turley), обнаружившие ранее, что чат-бот выдумывает связанные с их именами факты, что потенциально могло навредить их репутации. Ещё ChatGPT не может корректно обрабатывать имя Гвидо Скорца (Guido Scorza), который является сотрудником итальянского отраслевого регулятора и автором публикации о том, как пользователи чат-бота могут попросить OpenAI запретить создавать контент с использованием их личных данных. В этот же список попал Джонатан Зиттрейн (Jonathan Zittrain), профессор Гарварда, предупреждавший об опасности искусственного интеллекта для человека.

Не исключено, что сбой в работе ChatGPT при упоминании определённых имён на самом деле является защитой чат-бота и OpenAI от исков о клевете. Подобная ситуация уже была: Брайан Худ из Австралии в середине 2023 года пригрозил подать в суд на OpenAI после того, как обнаружил, что ChatGPT ложно утверждал, что он был заключен в тюрьму за взяточничество, когда на самом деле он был осведомителем, который разоблачил корпоративные правонарушения. В результате, похоже, OpenAI просто вручную добавили в код ChatGPT фильтры на некоторые имена. И это может создать множество проблем в будущем, поскольку функциональность бота будет ограничена.

Что касается Дэвида Майера, то этот человек так и остаётся загадкой. Одним из наиболее известных людей с таким именем является Дэвид Майер де Ротшильд, наследник состояния семьи Ротшильдов, но о его связях со сферой ИИ ничего неизвестно.

Данные берутся из публикации Нейроморфные вычислители «в металле»: приземление интеллекта

Компания OpenAI, прославившаяся благодаря своему чат-боту ChatGPT на базе генеративного ИИ, обдумывает способы внедрения рекламы в свои ИИ-продукты. Компания находится в поиске новых источников дохода в рамках преобразования в коммерческую компанию и реклама может стать одним из них.

Источник изображения: OpenAI

После проведения в октябре раунда финансирования, позволившего привлечь $6,6 млрд, OpenAI сейчас является одной из самых дорогих частных компаний Кремниевой долины с оценкой в более чем $​​150 млрд. Благодаря успеху ChatGPT доходы OpenAI выросли примерно до $4 млрд в годовом исчислении, что ставит её в один ряд с самыми быстрорастущими стартапами всех времён. Число еженедельно активных пользователей чат-бота выросло за два года до более чем 250 млн. Но расходы OpenAI, связанные с разработкой передовых моделей ИИ, превышают доходы. В этом году расходы компании, как ожидается, превысят $5 млрд.

Один из крупнейших источников дохода OpenAI заключается в предоставлении доступа к интерфейсу прикладного программирования (API), который позволяет организациям и разработчикам создавать продукты на базе ИИ. Также компания зарабатывает на продажах индивидуальных и корпоративных лицензий на использование ChatGPT. Но, как отметил один из экспертов, «API — это не высокодоходный бизнес».

OpenAI наращивает усилия по получению дохода от своих продуктов, таких как поисковая система на базе ИИ. Её конкурент Perplexity уже запустил пилотный проект по развёртыванию рекламы в своей поисковой системе на базе ИИ.

Сара Фрайар (Sarah Friar), финансовый директор OpenAI, ранее занимавшая руководящие посты в Nextdoor, Square и Salesforce, отметила в интервью Financial Times, что директор по продуктам компании Кевин Вейл (Kevin Weil) имеет опыт создания продуктов с рекламной поддержкой на основных технологических платформах, включая Instagram✴ и X. В мае OpenAI также наняла на должность вице-президента Шивакумара Венкатарамана (Shivakumar Venkataraman), который ранее возглавлял команду поисковой рекламы Google.

Как утверждают источники, на данный момент руководители OpenAI разделились во мнении о том, как должна выглядеть реклама на этой платформе. Фрайар указала на то, что рекламные модели имеют свои недостатки, а также на то, что внедрение рекламы заставляет компанию больше обращать внимание на требования рекламодателей вместо удовлетворения потребностей пользователей. «Я не исключаю рекламу, — сообщила она. — Но на данный момент в том, как мы работаем, есть много положительных моментов».

Следует отметить, что не все в IT-отрасли поддерживают планы OpenAI по реструктуризации в коммерческую компанию. Миллиардер Илон Маск (Elon Musk) и вовсе потребовал через суд запретить OpenAI превращаться в коммерческую организацию.