Разработчики систем автономного вождения утверждают, что их программное обеспечение одинаково хорошо распознаёт взрослых светлокожих людей, детей и темнокожих пешеходов. Однако исследование учёных из Королевского колледжа в Лондоне показало, что это не совсем так.

Источник изображения: metamorworks / Shutterstock

Исследователи проверили восемь систем обнаружения пешеходов, построенных на базе нейросетей. В ходе тестирования использовалось более 8 тыс. изображений пешеходов. Оказалось, что системы обнаружения пешеходов на 20 % лучше распознают взрослых людей, чем детей. Кроме того, программное обеспечение на 7,5 % точнее определяет светлокожих людей, чем темнокожих пешеходов. По мнению исследователей, проблема распознавания темнокожих людей заключается в том, что системы автономного вождения преимущественно обучаются на изображениях людей со светлой кожей.

«Хотя влияние несправедливых систем искусственного интеллекта хорошо задокументировано, начиная с того, что ИИ-алгоритмы при приёме на работу предпочитают кандидатов-мужчин и заканчивая тем, что алгоритмы распознавания лиц менее точно определяют темнокожих женщин, чем белых мужчин, опасность, которую могут представлять беспилотные автомобили, очень велика. Раньше представителям меньшинств могли отказать в жизненно важных услугах, а теперь они могут столкнуться с серьёзными травмами», — считает доктор Цзе Чжан (Jie Zhang), один из авторов исследования.

Учёные также установили, что точность распознавания темнокожих людей сильно снижается в условиях недостаточной освещённости и низкой контрастности. Это может приводить к возникновению опасных ситуаций при использовании систем обнаружения пешеходов на основе ИИ в тёмное время суток. Автопроизводители не раскрывают подробностей о программном обеспечении, используемом для распознавания пешеходов. Однако исследователи утверждают, что эти алгоритмы, как правило, построены на основе тех же систем с открытым исходным кодом, которые были проверены в ходе исследования.

Китайский технологический гигант Alibaba представил две языковые модели — Qwen Large Vision Language Model (Qwen-VL) и Qwen-VL-Chat — демонстрирующие расширенные возможности интерпретации изображений и ведения диалогов на естественном языке. Учитывая растущий спрос на доступ к продвинутым ИИ-алгоритмам, появление языковых моделей Alibaba может оказаться весьма своевременным.

Источник изображения: maginative.com

Представленные языковые модели не ограничиваются понимаем текстовых сообщений. Qwen-VL способен воспринимать и понимать изображения, текст и соблюдать ограничения. Алгоритм может обрабатывать запросы, связанные с разными изображениями, и генерировать ответы на них. Qwen-VL-Chat предназначен для более сложного взаимодействия. Например, он может сравнивать несколько изображений, отвечать на серии вопросов, писать истории на основе предоставленных пользователем картинок. К примеру, пользователь может спросить ИИ о местоположении больницы по фото её вывески и получить точный ответ на этот вопрос.

Одно из преимуществ представленных языковых моделей состоит в том, что они работают с высокой точностью. По данным Alibaba, Qwen-VL значительно превосходит существующие схожие языковые модели с открытым исходным кодом по нескольким критериям оценки английского языка. Алгоритм также поддерживает новую функцию «общение с чередованием нескольких изображений», которая предполагает, что пользователь предоставит ИИ несколько изображений, после чего будет задавать связанные с ними вопросы.

Используя стандартные эталоны, специалисты Alibaba оценили возможности новых алгоритмов при выполнении разных задач, начиная от генерации комментариев к изображениям и заканчивая ответами на вопросы по загруженным снимкам. Обе модели также тестировались по разработанному в Alibaba эталону, который основан на оценке GPT-4 для определения диалоговых возможностей и соответствия человеческому восприятию. Отмечается, что Qwen-VL и Qwen-VL-Chat достигли наилучших результатов в разных категориях.

Alibaba стала одной из первых китайских компаний, представивших конкурентоспособную систему генеративного ИИ, что свидетельствует о быстром прогресс исследований в сфере нейросетей в Поднебесной. Выпуская модели с открытым исходным кодом, Alibaba гарантирует, что исследователи, учёные и компании по всему миру смогут использовать их для создания собственных приложений, не прибегая к трудоёмкому и дорогостоящему процессу обучения нейросетей с нуля.

Стремительный рост популярности генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, открыл новые возможности для компаний, занимающихся майнингом криптовалюты. Ярким примером такой деятельности стала испанская компания Satoshi Spain, которая продавала и сдавала в аренду оборудование для майнинга в период бума криптовалют, а в последнее время помогает своим клиентам перепрофилировать оборудование под нужды ИИ.

Источник изображения: Kanchanara/unsplash.com

«Вы всё ещё можете зарабатывать деньги на своём оборудовании для майнинга. Это майнинг 2.0», — считает основатель Satoshi Spain Алехандро Ибаньес де Педро (Alejandro Ibanez de Pedro). В настоящее время оборудование компании используется для обучения ИИ-алгоритмов разных стартапов и университетов в Европе.

Satoshi Spain не единственный представитель криптовалютного рынка, обративший внимание на стремительный рост популярности ИИ-алгоритмов, для обучения которых необходимы производительные графические ускорители. Спрос на производительные GPU вырос благодаря успеху чат-бота ChatGPT от OpenAI. На фоне затишья в сегменте майнинга криптовалют некоторые компании перепрофилируют оборудование для добычи цифровых активов под нужды ИИ-алгоритмов.

После того, как изменился способ майнинга криптовалюты Ethereum, миллионы графических ускорителей перестали использоваться для добычи цифровых активов. Возможность перепрофилировать оборудование для обучения ИИ-алгоритмов даёт майнинговым компаниям новые перспективы для извлечения выгоды.

Юридическая компания Clarkson обратилась в федеральный суд северного округа Калифорнии с коллективным иском против OpenAI, разработчика популярного ИИ-бота ChatGPT. Заявитель считает, что разработчик нарушил права миллионов интернет-пользователей, используя их публично доступные данные для обучения больших языковых моделей, которые являются основой ИИ-алгоритмов.

Источник изображения: Pixabay

По словам управляющего партнёра Clarkson Райана Кларксона (Ryan Clarkson), компания хочет представлять в суде интересы «реальных людей, чьи данные были украдены и незаконно присвоены для создания этой очень мощной технологии». Согласно имеющимся сведениям, речь идёт об общедоступных данных пользователей, таких как комментарии в социальных сетях, сообщения в блогах, статьи в «Википедии» и др. Официальные представители OpenAI пока воздерживаются от комментариев по данному вопросу.

Судебный иск Clarkson затрагивает главную нерешённую проблему в сфере генеративных нейросетей, таких как ИИ-боты и генераторы изображений. Такие инструменты обучаются на огромном количестве данных, доступных в интернете. После завершения обучения большие языковые модели могут формировать ответы при общении с человеком, сочинять стихи или рассказы, вести сложные беседы и др. Однако люди, чьи данные используются при обучении нейросетей, не давали согласия на использование этой информации кем-то вроде OpenAI.

«Вся эта информация используется масштабно, хотя она никогда не предназначалась для обучения больших языковых моделей», — заявил Кларксон. Он также рассчитывает, что суд установит определённые ограничения в плане того, как могут обучаться ИИ-алгоритмы, и как люди могут получить компенсацию за использование их данных. По данным источника, у компании уже есть группа истцов, и она активно ищет новых клиентов.

Иск Clarkson к OpenAI является не первым случаем, когда разработчиков ИИ-алгоритмов обвиняют в незаконном использовании данных. В ноябре прошлого года был подан иск против OpenAI и Microsoft в связи с тем, что компании использовали программный код на платформе GitHub для обучения ИИ-инструментов. В феврале платформа Getty Images подала в суд на Stability AI, обвинив компанию в незаконном использовании изображений сервиса для обучения своей генеративной нейросети.

По мере роста конкуренции в сфере генеративных нейросетей один из лидеров направления в лице OpenAI представил обновлённые версии алгоритмов генерации текста, а также снизил стоимость их использования. Компания выпустила обновлённые версии языковых моделей GPT-3.5-turbo и GPT-4, которые обеспечат ещё больше возможностей для создания контента по сравнению с предыдущими версиями языковых моделей стартапа.

Источник изображения: Pixabay

Одним из любопытных нововведений стало появление инструмента, позволяющего разработчикам описывать программные функции естественным языком и получать полноценный код для их выполнения. Например, данный инструмент подходит для создания чат-ботов, которые отвечают на вопросы, вызывая внешние инструменты, преобразовывая естественный язык в запросы к базам данных и извлекая структурированные данные из текста. Обе модели способны определять, когда функция должна быть вызвана и отвечать в формате JSON, который соответствует сигнатуре функции. Это нововведение также позволит разработчикам получать более точные и структурированные данные.

Вместе с этим модель GPR-3.5-turbo получила расширенное контекстное окно (количество текста, учитываемое в процессе генерации). Увеличение контекстного окна позволяет модели лучше понимать смысл запросов и выдавать более соответствующие им ответы, не отклоняясь от темы. Модель GPR-3.5-turbo имеет контекстное окно в 16 тыс. токенов, что в четыре раза больше по сравнению с аналогичным показателем GPT-3.5. Также было объявлено, что в настоящее время OpenAI тестирует модель GPT-4 с контекстным окном в 32 тыс. токенов.

Стоимость использования стандартной версии GPT-3.5-turbo (без расширенного контекстного окна) снижена на 25 % до $0,0015 за 1 тыс. входных токенов и $0,002 за 1 тыс. выходных токенов, что соответствует примерно 700 страницам текста за $1. Стоимость использования модели text-embedding-ada-002, которая позволяет измерить сходство текстов, снижена на 75 % до $0,0001 за 1 тыс. токенов.

На фоне взрывного роста популярности генеративных нейросетей, таких как ChatGPT от Open AI, вполне логично предположить, что многие крупные IT-компании планируют запустить собственные аналоги. Одной из таких компаний, вероятно, станет Apple, поскольку в настоящее время производитель iPhone активно расширяет штат сотрудников, которые занимаются разработками, связанными с искусственным интеллектом.

Источник изображения: Placidplace/pixabay.com

В настоящее время на странице Apple в США размещено 176 открытых вакансий в разных подразделениях компании, занимающихся разработками в сфере ИИ и машинного обучения. При этом 43 новые вакансии появились в этом месяце, 68 предложений связаны с голосовым помощником Siri, 52 вакансии — с iOS и 46 вакансий — с macOS. Некоторые из предложений о работе связаны с разработками в разных областях.

Если отсортировать вакансии по сочетанию «искусственный интеллект», то останется 88 предложений. Если же добавить к поиску слово «генеративный», то количество предлагаемых вакансий сократится до 48 единиц. При этом слово «генеративный» встречается в названии нескольких вакансий: инженер-исследователь мультимодального генеративного моделирования, инженер-исследователь визуального генеративного моделирования, инженер по машинному обучению — генеративный ИИ, научный сотрудник прикладных исследований — генеративный ИИ и др.

Ранее сообщалось, что Apple заморозила процесс набора новых сотрудников. Однако новые вакансии указывают на то, что компания не намерена отказываться от работы в направлениях, которые на данный момент являются наиболее актуальными. Ранее в этом году Apple заявляла о намерении подходить к генеративному ИИ «сознательно и продуманно», а на этой неделе стало известно, что сотрудникам компании запретили использовать ИИ-ботов на рабочих местах, чтобы предотвратить утечку данных.