Сегодня 05 февраля 2023
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
Теги → нейросеть
Быстрый переход

Microsoft предложила компаниям ИИ-инструмент, который будет сам отвечать на письма клиентов

Корпорация Microsoft объявила об интеграции функций на основе ИИ компании Open AI в ещё один свой продукт — приложение для сотрудников отделов продаж Viva Sales, которое призвано расширить возможности любой системы взаимодействия с клиентами (CRM). Речь идёт о инструментах на базе модели обработки естественного языка GPT 3.5, которая лежит в основе стремительно набирающего популярность чат-бота ChatGPT.

 Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Приложение Viva Sales, которое тесно интегрировано с Office 365 и Microsoft Dynamics, сможет генерировать ответы на электронные письма, используя для этого ИИ-алгоритм компании Open AI. Алгоритм будет собирать информацию из писем клиентов, обрабатывая данные и создавая полноценные персонализированные ответы с интересующей авторов сообщений информацией, а также данными о ценах и рекламных акциях.

Запуск приложения Viva Sales состоялся в октябре прошлого года. Оно работает не только с сервисом управления взаимоотношений с клиентами Microsoft Dynamics, но и с конкурирующей CRM-системой Salesforce. Для обладателей премиальной подписки на Dynamics приложение Viva Sales доступно бесплатно, тогда как пользователям системы Salesforce приложение обходится в $40 в месяц.

Интеграция ИИ-алгоритмов в продукты Microsoft является результатом взаимодействия софтверного гиганта с компанией Open AI. В 2019 году Microsoft инвестировала в разработчика ИИ-систем $1 млрд. В этом году было объявлено о расширении партнёрства, в рамках которого Open AI в течение нескольких лет получит ещё $10 млрд инвестиций. Ранее Microsoft также заявляла о намерении интегрировать разработки Open AI в свои существующие и будущие продукты. На этой неделе поддержка новых функций на базе ChatGPT появилась в сервисе для совместной работы Microsoft Teams.

Московский студент за сутки написал диплом с помощью ChatGPT и смог его защитить

Студент бакалавриата из Москвы Александр Жадан написал дипломную работу с помощью чат-бота ChatGPT компании Open AI и смог успешно защитить её в вузе. Название учебного заведения он не раскрыл, но отметил, что с помощью нейросети было сгенерировано 60 страниц работы, в том числе введение, анализ, заключительная часть и ссылки на используемую литературу.

 Источник изображения: dtf.ru

Источник изображения: dtf.ru

Алексей Жадан писал дипломную работу по теме «Анализ и совершенствование управления игровой компании». На начальном этапе он сгенерировал план работы по заданной теме и направил его научному руководителю. План пришлось переработать в соответствии с методическим пособием по написанию научных работ. Для этого студент попросил ChatGPT изучить справочный материал и адаптировать под него план диплома.

Для генерации введения к работе Жадан отправил чат-боту основной запрос на английском языке, а позднее просил дополнить материал из-за ограничений бота по количеству символов. Получившийся текст объёмом 6200 символов он перевёл на русский. Аналогичным образом была написана теоретическая часть работы. Чтобы сделать выводы по трём частям первой главы, студент скопировал последние абзацы каждой части и попросил чат-бота обобщить их.

Вторая и третья части работы требовали анализа с расчётами и практическими рекомендациями. Для их генерации студент нашёл похожую работу по другой компании и отправил её ChatGPT, попросив изменить содержание под свою тематику. В общей сложности на подготовку дипломной работы ушло 24 часа. Из них 15 часов ушло на написание материала через ChatGPT и 9 часов — на редактирование сгенерированного материала. При этом оригинальность диплома составила 82 %. Научный руководитель и дипломная комиссия отмечали несвязность и нарушение логики русского языка в работе, но Жадан смог защитить её, получив оценку «удовлетворительно».

«Мне не хотелось писать диплом самому, потому что это занимает очень много времени, и у меня было много работы, а платить кому-то за написание работы — это не мой формат, потому что я тогда не разберусь, что будет в работе. И я подумал, что было бы здорово сделать алгоритм, как создать эту работу, и это вышло с помощью ChatGPT <…> Защита была на прошлой неделе. Я достаточно спокойно выступил, в конце ответил на вопросы и получил «удовлетворительно» за эту работу. Но они узнали, что я писал диплом с помощью нейросети, и прямо сейчас я еду в университет, чтобы с ними поговорить, обсудить, что будет дальше», — прокомментировал данный вопрос Александр Жадан для «Коммерсант FM».

Он также сообщил, что в вуз начали поступать жалобы с просьбой лишить его диплома. В настоящее время учебное заведение проводит проверку на основании этих обращений.

Отметим, что Российский государственный гуманитарный университет уже выступил за ограничение в образовательных учреждениях доступа к сервису ChatGPT. «Из-за опасений по поводу негативного воздействия на обучение, а также опасений по поводу безопасности и точности генерируемого системой контента, может быть целесообразно ограничить доступ к ChatGPT в образовательных организациях», — считают в вузе.

«Яндекс» интегрирует в поиск и другие сервисы свой аналог ChatGPT до конца года

До конца текущего года команда «Яндекса» намерена интегрировать в свои сервисы версию нейросети, аналогичную ChatGPT. Её использование позволит разработчику существенно повысить функциональные возможности программных продуктов и привлечь внимание аудитории. По мнению экспертов, это также поможет убедить инвесторов в том, что компания не является аутсайдером на рынке и не отстаёт от мировых конкурентов.

 Источник изображения: Shubham Dhage/unsplash.com

Источник изображения: Shubham Dhage/unsplash.com

Как сообщают «Известия», создание российской версии генеративной нейросети ChatGPT — т.н. YaLM 2.0 подтверждают не только источники издания, но и официальные представители «Яндекса». В теории нейросеть по запросу сможет генерировать логичные и связные тексты, включая сочинения и рефераты, новостные заметки и программный код. В «Яндексе» считают, что можно найти тысячи вариантов использования нейросетей подобного характера.

По данным компании, отечественная версия нейросети станет частью «Поиска», «Алисы», «Почты», а также других сервисов. Голосовой помощник «Алиса» станет намного умнее, а сервис вроде «Почты» сможет как сам создавать письма в заданном стиле, так и излагать краткие смысловые выжимки из полученных сообщений.

Известно, что работы проходят на фоне масштабной реорганизации компании, в рамках которой не исключается разделение бизнеса на российский и зарубежный сегменты. Если в первом останутся сервисы вроде «Поиска», «Яндекс.Еды», «Такси», «Маркета», то международный блок, возможно, возглавят покинувшие Россию топ-менеджеры, и он займётся другими проектами. Предполагается, что российская часть будет ориентирована на отечественных пользователей. По мнению экспертов, интегрировать инструменты, аналогичные ChatGPT, «Яндексу» придётся в любом случае, поскольку отказ от их использования означал бы технологическое отставание. Помимо компаний вроде Microsoft и Google, интерес к подобным решениям проявляет китайский поисковый гигант Baidu.

Как сообщают участники рынка, компания внедрит нейросеть в свои сервисы одной из первых в мире. Аналогичные планы есть у Microsoft и Google. Те, у кого технология появится в первую очередь, получат огромные конкурентные преимущества в мировых масштабах. Известно, что использовать генеративные сети намерена в своих сервисах и VK — для ответов в голосовом помощнике «Маруся» и других целях.

По мнению юристов, использование подобных технологий повлечёт глобальные изменения в законодательстве, поскольку их появление поднимает ряд вопросов, например: может ли письмо, подготовленное ИИ, служить свидетельством волеизъявления пользователя, кому принадлежат права на использование сгенерированного текста, кто будет нести ответственность за содержание подготовленных материалов и т.п.

«Яндекс» научил нейросеть расшифровывать архивные документы даже с дореволюционной орфографией

Специалисты «Яндекса» обучили нейросети расшифровке архивных записей — теперь препятствиями не являются ни рукописный текст, ни дореволюционная орфография. Поработать с технологией можно уже сейчас, открыв службу «Поиск по архивам», в которой доступны более 2,5 млн страниц исторических документов и их текстовая расшифровка.

 Источник изображения: Яндекс

Источник изображения: Яндекс

Нейросеть была обучена при помощи сотен тысяч рукописных строк в реальных архивных документах, датированных с XVIII по XIX вв., а также десятков миллионов примеров, которые были сгенерированы. В работе участвовали эксперты — они производили расшифровку и разметку документов, а также контролировали качество работы системы. Прочитать такие рукописи неподготовленному человеку очень сложно, но нейросеть «Яндекса» справляется с задачей почти мгновенно. При наличии расшифровки появилась возможность быстро находить документы с упоминанием ключевых слов, например, названий населённых пунктов и фамилий.

Служба «Поиск по архивам» поможет в работе историкам, социологам, демографам и генеалогам, а также тем, кто не обладает профессиональной подготовкой, но хочет больше узнать об истории своей семьи. Первыми в базе появились материалы Главархива Москвы, потому что нейросеть обучали на них; впоследствии коллекция пополнилась документами из архивов Оренбургской и Новгородской областей. Со временем к проекту подключатся и другие архивы, документов станет больше.

Сейчас в поиске доступны материалы с XVIII до начала XX вв. — они наиболее популярны у пользователей. В базе есть метрические книги, исповедные ведомости, а также ревизские сказки, в которые внесены результаты переписи населения. Документы открываются как по каталогу, так и через поисковую строку — на странице приводится скан листа и его построчная расшифровка с подсветкой при наведении.

Getty Images подала иск к Stable Diffusion за использование миллионов изображений для обучения нейросети

Стоковый сервис Getty Images подал иск против компании Stability AI, стоящей за созданием популярной нейросети Stable Diffusion, обвинив разработчиков последней в нарушении авторских прав. С коллективными исками против создателей «творческих» нейросетей выступают и сами художники.

 Источник изображения: Stable Diffusion

Источник изображения: Stable Diffusion

Сервис считает, что Stability AI «незаконно скопировала и обработала миллионы изображений, защищённых правом на интеллектуальную собственность» для обучения своего программного обеспечения. В Getty Images подчеркнули, что компания не приняла мер для налаживания контактов со стоковым сервисом и получения разрешения на использование материалов авторов. В Stability AI отказались от комментариев.

Иск свидетельствует об эскалации конфликта между авторами контента и правообладателями с одной стороны, и компаниями, занимающимися разработками генеративных ИИ-сетей с другой — стороны борются за признание, прибыль и направление будущего развития креативной индустрии.

ИИ-инструменты вроде Stable Diffusion обучаются за счёт созданных людьми изображений, которые компании исследуют буквально миллионами, очень часто — без уведомления и/или согласия создателей. Стоящие за ИИ компании утверждают, что подобная практика вполне законна, но многие из авторов и правообладателей имеют противоположную точку зрения. Так, группа художниц подала иск к создателям ИИ-генераторов изображений. Им вменяется в вину кража миллиардов защищённых авторским правом картин, которые использовались для обучения умных систем — авторы изображений не получили компенсаций, и их согласия никто не спрашивал.

Ситуация с ИИ-инструментами сегодня сравнивается с эпохой появления цифровой музыки, когда этот сегмент рынка ещё не получил законодательного регулирования, и некоторые компании предлагали популярные, но совершенно нелегальные сервисы — до того, как заключили соглашения с музыкальными лейблами.

Хотя разработчики многих нейросетей предпочитают не раскрывать источники их «вдохновения», Stable Diffusion использует открытую модель, а независимые аналитики обнаружили, что Getty Images и другие сайты подобного назначения используются так часто, что во многих случаях доходит до смешного — ИИ воспроизводит в своих творениях водяные знаки источников.

В Getty Images заявили, что не требуют компенсации нанесённого ущерба или прекращения обучения нейросетей за счёт доступных изображений, скорее, речь идёт о выработке законного механизма для использования подобных технологий.

Впрочем, подобного рода претензии к ИИ имеют не все фотобанки. Ранее появилась информация о том, что сгенерированные изображения будет продавать Shutterstock, затем тем же самым занялся Adobe Stock.

Microsoft интегрирует ChatGPT в облачный сервис Azure Open AI

Microsoft предоставит большему количеству клиентов доступ к сервису Azure Open AI, в том числе умному чат-боту ChatGPT, который приобрёл немалую популярность за последнее время. Софтверный гигант объявил о расширении доступности Azure Open AI, который дебютировал в ноябре 2021 года и с тех пор был доступен ограниченному числу пользователей.

 Источник изображения: NurPhoto / Getty Images

Источник изображения: NurPhoto / Getty Images

По данным источника, клиенты компании, имеющие доступ к сервису, могут использовать разные продукты Open AI в своих собственных облачных приложениях, в том числе генератор изображений по текстовому описанию DALL-E и языковую систему GPT-3.5. Вместе с этим Microsoft обещает в скором времени сделать доступным для клиентов чат-бота ChatGPT, который описывается как «отлаженная версия GPT-3.5».

Microsoft тесно связана с компанией Open AI, в которую инвестировала $1 млрд в 2019 году. Эти вложения открыли софтверному гиганту доступ к передовым технологиям в сфере искусственного интеллекта. По данным источника, в настоящее время Microsoft планирует инвестировать ещё $10 млрд в Open AI, за счёт чего рыночная капитализация последней вырастет до $29 млрд.

Хотя Open AI существует достаточно давно, компания оказалась в центре внимания после недавнего запуска умного чат-бота ChatGPT. Он построен на основе нейросети и способен выдавать развёрнутые связные ответы на вопросы, которые с высокой точностью имитируют человеческую речь. Появление ChatGPT вызвало обеспокоенность по поводу того, что бот может использоваться для мошенничества.

Хакеры стали использовать ИИ-бот ChatGPT для создания вирусов

С момента запуска ИИ-бот ChatGPT успели испытать на решении широкого круга задач: она не только отвечает на вопросы, но также пишет технические статьи, эссе, стихи и компьютерный код. Как оказалось, на последнее следует обратить пристальное внимание, потому что этот код может быть вредоносным, если такую задачу ставит перед искусственным интеллектом пользователь.

 Источник изображения: Moritz Erken / unsplash.com

Источник изображения: Moritz Erken / unsplash.com

Эксперты по кибербезопасности компании Check Point Research опубликовали доклад, в котором рассказали, как участники хакерских форумов используют ChatGPT для написания вредоносного кода и фишинговых электронных писем — некоторые из этих людей имеют небольшой опыт в программировании или вообще его лишены. В одном из приведённых примеров описывается скрипт на языке Python, который при некоторой доработке можно превратить в программу-вымогатель, способную шифровать данные на компьютере пользователя. Ещё один созданный ChatGPT скрипт на Python производит поиск файлов заданного типа, например, PDF, на локальной машине, осуществляет их сжатие и отправку на сервер потенциального злоумышленника — это стандартный сценарий кражи информации.

На языке Java нейросеть создала код, который производит скрытую загрузку SSH- и telnet-клиента PuTTY для последующего запуска интерфейса PowerShell. В другом примере написанный ChatGPT скрипт предназначался для запуска торговой онлайн-площадки, на которой производится покупка или обмен скомпрометированных учётных записей, данных банковских карт, вредоносных программ и прочих виртуальных товаров, которые продаются в даркнете. Скрипт подключался к стороннему интерфейсу для получения актуальных данных о котировках наиболее популярных криптовалют для упрощения расчётов.

Исследователи Check Point Research и сами попытались использовать нейросеть для моделирования хакерской атаки — ИИ «не подвёл». Бот любезно сочинил им убедительное фишинговое письмо, в котором сообщалось о блокировке аккаунта у одного из хостеров и предлагалось открыть вложенный файл Excel. С нескольких попыток ChatGPT написал и встроенный в этот файл вредоносный VBA-макрос. Но куда более мощным инструментом оказалась специализированная ИИ-система генерации кода Codex, с которой исследователи получили целый комплект вредоносов: интерфейс Reverse Shell и скрипты сканирования портов, обнаружения песочницы, а также компиляции кода на Python в исполняемый файл Windows.

Apple начала продавать аудиокниги, озвученные нейросетью

Стало известно, что в сервисе Apple Books появились аудиокниги, которые были озвучены с помощью специального алгоритма на базе искусственного интеллекта. Очевидно, за счёт этого компания планирует не только сократить расходы на оплату работы дикторов и рассказчиков, но и существенно ускорить процесс создания аудиокниг.

 Источник изображений: Samuel Axon / ArsTechnica

Источник изображений: Samuel Axon / ArsTechnica

На данный момент в библиотеке Apple присутствует всего несколько книг, озвученных нейросетью, но в будущем их может стать больше. Каждая такая книга в описании имеет соответствующую пометку, в которой сказано, что произведение озвучено «цифровым голосом». Отмечается, что озвученные нейросетью аудиокниги мало чем уступают более привычным, в которых озвучкой занимались люди. Однако в некоторых местах повествования можно заметить отрывки со странным произношением или отсутствием эмоций в голосе.

По данным источника, за последние несколько месяцев Apple контактировала с разными независимыми книжными издателями, предлагая взять на себя расходы по созданию аудиокниг и обещая платить авторам отчисления с продаж. Не все издатели согласились сотрудничать с Apple, но, вероятно, в дальнейшем IT-гигант продолжит расширять библиотеку аудиокниг на своей платформе, поскольку они пользуются большой популярностью. Отметим также, что Apple, скорее всего, будет не единственной компанией, использующей нейросеть для создания аудиокниг. В прошлом Google и Amazon, являющиеся крупными поставщиками электронных и аудиокниг, также не исключали такую возможность.

Представлена нейросеть POINT-E, которая по текстовому описанию создаёт 3D-модели

OpenAI, уже прославившаяся благодаря генератору DALL-E, способному генерировать изображения по текстовым описаниям, выпустила новый революционный продукт. Компания сообщила о новейшей разработке POINT-E, готовой создавать 3D-фигуры из «облака» точек — тоже с помощью текстовых описаний. В то время, как у существующих систем вроде Google DreamFusion уходит на каждую попытку по несколько часов и огромные ресурсы GPU, POINT-E нужен минимум аппаратных ресурсов и минута-две времени.

 Источник изображения: Milad Fakurian/unsplash.om

Источник изображения: Milad Fakurian/unsplash.om

Вполне возможно, что скоро мир увидит не только забастовки обычных авторов цифровых картин, но и художников, занимающихся 3D-моделированием, которое используется сегодня буквально повсеместно в медиасфере. CGI-эффекты применяются в современных кино, видеоиграх, AR и VR, и даже при создании карт лунных кратеров организациями вроде NASA. Технологию активно использует Google, буквально вся концепция метавселенной Meta* выстроена на использовании 3D-графики. Тем не менее создание трёхмерных изображений всё ещё остаётся очень ресурсоёмким процессом, отнимающим много времени, несмотря на попытки компаний вроде NVIDIA или Epic Games ускорить развитие отрасли.

В последнее время большую популярность приобрели генераторы изображений по текстовым описаниям: DALL-E 2 и Craiyon компании OpenAI, DeepAI, Lensa разработки Prisma Labs или Stable Diffusion компании HuggingFace. Преобразование текста в 3D является перспективным ответвлением подобных разработок.

 Источник изображения: OpenAI

Источник изображения: OpenAI

Как сообщают в OpenAI, для создания трёхмерного объекта по описанию сначала создаётся по тексту обычное изображение, после чего на его основе создаётся 3D-облако точек. Всё происходит в течение секунд и не требует дорогостоящих процедур. Например, при вводе описания «кот, поедающий буррито» (a cat eating a burrito), POINT-E сначала сгенерирует синтетический 3D-рендер кота, после чего начнёт комбинировать серию моделей для создания трёхмерного объекта, сначала — из 1024 точек, потом из 4096. При этом сам объект непосредственно по описанию не создаётся.

Созданию 3D-объектов нейросеть обучена на основе анализа «миллионов» трёхмерных изображений. Разработчики заявляют, что, хотя по качеству готовые работы уступают некоторым конкурирующим технологиям, но образцы можно создавать очень быстро, причём желающие и имеющие необходимый опыт могут оценить предложенный код модели, посетив GitHub.


* Внесена в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».

В России с февраля сочинения школьников начнёт проверять нейросеть

В России с февраля 2023 года запустят пилотный проект, в рамках которого проверкой сочинений школьников будет заниматься искусственный интеллект, сообщил ресурс РИА «Новости» со ссылкой на пресс-службу Национальной технологической инициативы (НТИ).

 Источник изображения: Pixabay

Источник изображения: Pixabay

«В России создали искусственный интеллект для проверки сочинений. Пилотное применение новой разработки начнётся в школах в феврале и будет касаться учителей русского языка и литературы, истории и обществознания», — указано в сообщении НТИ.

Как отметили в пресс-службе, разработанный алгоритм позволяет выявлять ошибки лучше среднестатистического преподавателя-эксперта. К тому же, с его помощью определяются не только грамматические и пунктуационные ошибки, но и смысловые недочёты.

По словам директора фонда НТИ Вадима Медведева, созданный алгоритм поможет уменьшить временные затраты проверяющих преподавателей на 20 %, что позволит сократить влияние человеческого фактора при проверке сочинений.

Ранее в Лицее НИУ ВШЭ провели эксперимент, поручив нейросети сгенерировать текст согласно требованиям, предъявляемым к итоговым сочинениям в средней школе. После проверки преподавателями, которые не знали о его происхождении, сочинение получило допуск к ЕГЭ.

Энтузиаст создал умную печатную машинку Ghostwriter на базе ИИ — с ней можно вести переписку

Оригинальный проект продемонстрировал инженер Арвинд Санджив (Arvind Sanjeev): он создал необычную печатную машинку под именем Ghostwriter, которая способна общаться с человеком. Всё благодаря искусственному интеллекту — внутри системы «живёт» языковая модель GPT-3, на которой построен чат-бот ChatGPT. Если не знать подробностей, можно решить, что в машинку вселился призрак.

 Источник изображений: twitter.com/ArvindSanjeev

Источник изображений: twitter.com/ArvindSanjeev

За основу проекта Ghostwriter Санджив взял печатную электрическую машинку Brother AX-325, выпущенную в девяностые годы прошлого века. При помощи обратной инженерии он собрал сигналы с клавиатуры, к которой подключил популярный контроллер Arduino. Последний направляет сигналы в одноплатный компьютер Raspberry Pi, который выполняет роль сетевого интерфейса для подключения к API OpenAI GPT-3. Чтобы вступить в переписку с искусственным интеллектом, остаётся только вставить бумагу.

Большая языковая модель GPT-3 обучена на миллионах книг и веб-сайтов; её задача — статистически предсказывать, какое слово с наибольшей вероятностью появится после предложенной фразы, то есть текста, который набирается на клавиатуре Ghostwriter. GPT-3 может работать как чат-бот или генерировать текст, в том числе писать стихи. Начав экспериментировать со своим изобретением, автор понял, что ему также необходимо регулировать «температуру» креатива нейросети и длину её ответов — так на корпусе появились две дополнительные ручки и OLED-дисплей.

По словам Санджива, его проект — это своеобразное заявление о взаимоотношениях человека и искусственного интеллекта, а также человека и печатной машинки, которые формируют творческий симбиоз. Формат печатной машинки помогает человеку на какое-то время забыть о повсеместном цифровом присутствии и погрузиться в «эмоциональное путешествие по бумаге и чернилам».

Amazon придумала, как избавиться от людей на складах — роботов обучат упаковывать товары, не используя штрих-коды

Хотя у роботов большое будущее, пока их механические руки не очень хорошо справляются на складах с обработкой отдельных заказов, маркированных штрих-кодами. Последние может быть трудно обнаружить и прочитать, особенно на товарах нестандартной формы. Новая система, предложенная Amazon, позволит избавиться от штрих-кодов полностью — поможет в этом компьютерное зрение.

 Источник изображения: Maximalfocus/unsplash.com

Источник изображения: Maximalfocus/unsplash.com

Фотографии товаров, снятые на складах Amazon, и тренировка на них компьютерного зрения, позволили техногиганту разработать систему камер, способную точно распознавать товары на конвейерной ленте. В конце концов эксперты Amazon по ИИ и робототехнике намерены интегрировать разработку в роботов, которые смогут узнавать товары в процессе упаковки для последующей отправки.

По словам представителя разработчиков Amazon, без поиска штрих-кодов роботы смогут намного быстрее упаковывать товары для отправки покупателям. Система, названная мультимодальной идентификацией, полностью заменит штрих-коды ещё нескоро, но уже сейчас она применяется на объектах компании в Барселоне и Гамбурге. При этом в компании заявляют, что система уже позволяет ускорить время обработки заказов. Ожидается, что технология будет внедряться в самых разных проектах компании, включая розничную торговлю.

Эксперты Amazon в области искусственного интеллекта уже начали формировать библиотеку изображений продуктов — до начала реализации данного проекта такой необходимости не было. Сами изображения, как и данные о размерах предметов, обрабатываются первыми версиями алгоритмов, а камеры последовательно делают всё новые снимки для тренировки ИИ-модели компании.

Когда алгоритм начал впервые использоваться, его точность составляла 75-80 %, сейчас в компании заявляют, что она достигла 99 %. Изначально у системы были некоторые проблемы с распознаванием цветов, но после доработки её точность заметно повысилась. Хотя отправка не тех товаров, что были заказаны, происходит, по данным Amazon, довольно редко, даже такие ошибки в масштабах такой огромной компании, как Amazon, способны принести немало неприятностей.

В ИИ-команде Amazon заявляют, что будет сложнее настроить систему мультимодальной идентификации для товаров, обрабатываемых людьми, поэтому конечной целью является доработка технологий до того уровня, на котором будет возможно использование вместо них роботов.

Нейросеть написала итоговое сочинение, и опытные российские педагоги «допустили» его к ЕГЭ

Учитель Лицея НИУ ВШЭ Михаил Павловец провёл эксперимент: заручившись поддержкой помощников, он дал нейросети задание сгенерировать текст, соответствующий требованиям итогового сочинения в средней школе, и отправил его на проверку своим коллегам. Искусственный интеллект получил «допуск к ЕГЭ».

 Источник изображения: Markus Winkler / unsplash.com

Источник изображения: Markus Winkler / unsplash.com

Павловец привлёк к эксперименту двух молодых коллег: магистранта-филолога НИУ ВШЭ (Москва) Максима Дрёмова и студента программы «Большие данные и машинное обучение» ИТМО (Санкт-Петербург) Андрея Гетманова. Они получили доступ к нейросети GPT-3 и поставили ей задачу сгенерировать текст, соответствующий требованиям итогового сочинения — начиная с 2014 года, оно пишется 11-классниками ежегодно и оценивается по системе «зачёт/незачёт», являясь допуском к ЕГЭ. В этом году его писали 7 декабря.

Входными параметрами для нейросети послужили требования к итоговому сочинению: тема, опора на художественное произведение — нейросеть выбрала «Дивный новый мир» Олдоса Хаксли (Aldous Huxley) — и объём. По иронии и, возможно, преднамеренно, тема сочинения звучала так: «Почему достижения прогресса, дающие человеку удобства и комфорт, могут быть опасны для человечества?». Искусственный интеллект выдал результат за две минуты. Учёные повторили эксперимент несколько раз и получили дополнительные тексты — они опирались на «Дорогу» Кормака Маккарти (Cormac McCarthy), «Франкенштейна» Мэри Шелли (Mary Shelley) и «1984» Джорджа Оруэлла (George Orwell).

«Сочинение» было создано на английском языке, и для чистоты эксперимента текст перевели на русский при помощи соответствующей службы «Яндекса» без внесения дополнительных правок. Полученный результат господин Павловец предоставил на проверку коллегам: завкафедрой словесности Лицея НИУ ВШЭ Екатерине Бровко и московскому учителю с 30-летним стажем Сергею Райскому. Оба преподавателя проверили «сочинение», отметили некоторые «речевые просчёты», но в целом поставили работе оценку «зачтено», то есть «допустили» искусственный интеллект к сдаче ЕГЭ.

Полный текст работы Михаил Георгиевич приводит в своей статье, в конце которой задаётся несколькими острыми вопросами, в том числе тем, насколько учитывается возможность написания сочинения нейросетью, и есть ли какие-то решения для противодействия подобным фальсификациям.

Stack Overflow временно запретил публиковать подсказки программистам от ИИ-бота ChatGPT — он часто обманывает

Сайт Stack Overflow, предназначенный для организации взаимопомощи программистам, временно запретил пользователям публикацию справочных материалов, сгенерированных чат-ботом ChatGPT. По словам модераторов, создавать подсказки с помощью искусственного интеллекта ChatGPT слишком легко, и они выглядят весьма правдоподобно. Тем не менее, очень часто они неправильные.

 Источник изображения: Andrea De Santis/unsplash.com

Источник изображения: Andrea De Santis/unsplash.com

Чат-бот ChatGPT — экспериментальное решение, разработанное компанией OpenAI на основе генератора текстов GPT-3.5. Сетевая демо-версия продукта была представлена на прошлой неделе и с тех пор активно используется пользователями. Проблема в том, что бот способен решать массу задач, от написания стихов и песен до сценариев и формулирования ответов на задаваемые вопросы, но при всей убедительности текстов, они очень часто содержат грубые ошибки, особенно когда речь идёт о темах, посвящённых работе с программным кодом. Впрочем, ошибки совершаются и в других сферах: составляя биографию известной личности, ChatGPT способен вставлять в текст некорректные данные. Таким же образом он создаёт вполне «правдоподобный», но неработающий код.

В основу ChatGPT положены большие языковые модели (Large Language Model, LLM). Они анализируют огромные массивы текстов, формируют закономерности и на их основе предлагают собственные решения, буквально предугадывая, каким должно быть следующее слово в предложении. Такие модели не имеют точного представления о работе некоторых систем, в результате чего фактически генерируется недостоверная информация. Пока трудно оценить, какая часть подготовленных ими материалов недостоверна. В Stack Overflow решили, что риск дезинформации пользователей слишком велик. При этом многие эксперты опасаются, что с ростом числа сгенерированных неверных ответов растёт и риск того, что ими поделятся в Сети, погружая последнюю в хаос — контент, созданный реальными пользователями, просто утонет в море сгенерированных материалов.

Пока данных о вреде, наносимом LLM в реальном мире, немного, но события на Stack Overflow служат подтверждением существования пугающей тенденции. По словам модераторов, до введения запрета на ChatGPT на площадке уже появились тысячи сгенерированных ответов, каждый из которых требует детальной проверки.

Эксперты опасаются, что ситуация повторится и на других платформах — лавина сгенерированного ИИ контента не позволит ознакомиться с мнениями настоящих пользователей.

Пользователи Stack Overflow поддержали запрет, хотя отметили, что распознать «искусственный» контент будет непросто. Совета спросили и у самого ChatGPT. В ходе многочисленных экспериментов тот выдал вполне разумный ответ. «В целом, разрешать ли сгенерированные ИИ ответы на Stack Overflow — сложное решение, которое должно осторожно рассматриваться сообществом», — заявил бот.

Adobe Stock начинает продавать сгенерированные ИИ стоковые изображения

Компания Adobe предоставила возможность продажи стоковых изображений в своём фотобанке, созданных с помощью генеративных ИИ-программ вроде Dall-E и Stable Diffusion. Пока нейросети критикуются за способность отнять заработок у художников и возможные правовые последствия их применения, компания уже берёт их на вооружение.

 Источник изображения: Adobe

Источник изображения: Adobe

На конференции в октябре Adobe рассказала о большой роли, которую ИИ призван сыграть в генерации контента в будущем. В компании заявили, что видят ИИ в качестве дополнения, а не замены обычным художникам.

Сейчас в компании сообщили, что принимают у художников работы, созданные с использованием ИИ, на общих основаниях — при этом необходимо недвусмысленно обозначить использование нейросетей при их создании. Компания уже начала тестировать механизм сотрудничества ещё до официального анонса.

По словам представителя компании, в Adobe «приятно удивлены», поскольку работы соответствуют заданным компанией стандартам качества. Впрочем, некоторые владельцы площадок для торговли цифровым контентом подходят к вопросу более осторожно из-за юридических рисков.

В Adobe, напротив, не боятся возможных правовых проблем. Компания требует от авторов подтвердить, что те имеют необходимые права на подаваемые работы, она готова возмещать покупателям стоковых изображений возможный ущерб в случае проблем с законом. Кроме того, запрещено подавать на продажу изображения, связанные с определёнными людьми, местами или собственностью, а также имитировать стили художников без разрешения правообладателей.

Это весьма важно с учётом того, что до сих пор имеется ряд вопросов, связанных с генеративными ИИ-системами. В частности — не до конца понятно, имеют ли люди, чьи работы использовались для обучения ИИ, право предъявлять претензии к владельцам таких систем и, в частности, работам, которые они генерируют.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥