У центрі нової хвилі AI‑інструментів — не просто «розумні чат-боти», а автономні агенти, які можуть працювати годинами без участі людини. Один із тих, хто вже живе в цьому майбутньому, — Гові Лю, співзасновник Airtable (платформи, якою користуються понад 80% компаній з Fortune 100) і засновник нової компанії HyperAgent. У розмові на каналі Silicon Valley Girl він показує, як будує власний «віртуальний двійник», делегує агентам реальні завдання — від розробки продукту до пошуку вживаного кабріолета — і чому вважає, що люди, які навчаться керувати флотом агентів, виглядатимуть майже надлюдськими.

Від «я — вузьке місце» до віртуального двійника

Класична проблема засновників, креаторів і керівників — усе проходить через них. Контент, дизайн, рішення щодо продукту, відповіді на важливі листи: кожен крок вимагає їхнього смаку, контексту й судження. У результаті саме людина стає головним «бутлнеком» у власній системі.

Лю пропонує радикально інший підхід: замість того, щоб намагатися працювати ще більше, варто закодувати власні вподобання, стиль і патерни рішень у набір агентів — фактично створити «віртуального двійника».

Ідея проста, але наслідки глибокі. Якщо агент достатньо добре знає, як ви мислите, що вам подобається, як ви даєте фідбек, він може:

• самостійно оцінювати проміжні результати роботи інших агентів;
• відсікати варіанти, які точно не відповідають вашому смаку;
• готувати чернетки рішень, які вам залишиться лише швидко затвердити або трохи підкоригувати.

Тоді людина перестає бути єдиною точкою, через яку проходить кожна дрібниця. Її роль зміщується в бік стратегічного судження: задати напрям, визначити критерії якості, іноді втрутитися в складні кейси — і дозволити агентам робити решту.

Лю бачить у цьому не просто зручність, а фундаментальну зміну моделі роботи. Якщо раніше навіть найефективніший керівник був обмежений власним часом і кількістю людей у команді, то тепер з’являється можливість масштабувати власне судження на десятки паралельних потоків роботи.

Нічна зміна з агентів: як продовжити свій робочий день без найму

Один із найяскравіших прикладів — те, як Лю використовує агентів у розробці. Він описує режим, у якому свідомо планує для агентів «нічні зміни». Перед сном він ставить їм суттєві задачі — не просто автодоповнення коду, а повноцінні шматки роботи, які потребують кількох годин обчислень і ітерацій.

Поки він спить, агенти:

• пишуть або рефакторять файли;
• будують скрипти й функції;
• виконують серії кроків, які раніше вимагали б безперервної уваги розробника.

Вранці Лю прокидається й отримує вже виконаний блок роботи, який можна переглянути, перевірити, скоригувати й рухатися далі. Умовно кажучи, його особистий робочий день розтягується на 16–20 годин, але без додаткових людей у команді й без вигорання.

Це важливий зсув у парадигмі. Якщо GitHub Copilot був «чат-ботом для коду» — зручним автодоповненням на кілька рядків, — то сучасні агентні системи працюють інакше. Вони здатні брати на себе цілі файли, модулі, серії завдань, працювати паралельно й автономно протягом годин. У розробці це вже змінює роль «кращих» інженерів: вони не просто швидше пишуть код, а керують кількома агентами, які працюють поруч із ними й у позаробочий час.

Лю порівнює це з переходом від індивідуального виконавця до менеджера команди. Тільки тепер «команда» — це набір агентів, які не втомлюються, не потребують онбордингу в людському сенсі й можуть масштабуватися майже безкоштовно.

Агент‑шеф-офісу: фільтр для пошти, Slack і нескінченного шуму

Якщо нічні агенти‑розробники розширюють горизонт продуктивності, то інший клас агентів звільняє голову від рутини. Лю вже працює з агентом, який поводиться як цифровий «шеф-офісу».

Такий агент має доступ до його email і Slack. Він:

• читає вхідні повідомлення;
• визначає, що справді важливо, а що можна проігнорувати або відкласти;
• формує короткий дайджест того, що потребує уваги;
• готує чернетки відповідей, які Лю може швидко затвердити або трохи змінити.

У результаті замість сотень повідомлень на день він бачить лише відібрану вибірку критично важливого. Це не просто економія часу — це захист когнітивної смуги пропускання. Людина перестає бути «живим фільтром спаму» і повертає собі можливість концентруватися на складних задачах.

Той самий принцип застосовується й до соціальних мереж. Лю запускає агента, який 24/7 моніторить X (Twitter), але не показує йому весь потік. Натомість агент:

• відстежує згадки, теми й дискусії, пов’язані з ним особисто, Airtable або HyperAgent;
• фільтрує загальний шум;
• надсилає лише ті пости, які справді релевантні.

Це перетворює X із нескінченної стрічки, що виснажує, на інструмент точкової інформованості. Лю отримує користь від платформи — сигнали, зворотний зв’язок, тренди — без того, щоб витрачати години на скролінг.

Усе це працює завдяки тому, що агенти можуть працювати в «постійно ввімкненому» режимі. HyperAgent, за словами Лю, підтримує «heartbeat»-моделі: агенти регулярно прокидаються, перевіряють джерела даних, аналізують зміни й пушать нотифікації в Telegram, Slack або email. Людина не ініціює кожну взаємодію — вона лише отримує вже відфільтровані результати.

Агенти в особистому житті: кабріолети, мильні задачі й «люксові» ролі

Попри те, що Лю очолює компанію, яка будує інфраструктуру для агентів, він активно використовує їх і в побуті. Один із прикладів — пошук вживаного кабріолета з дуже конкретною конфігурацією.

Замість того, щоб:

• регулярно заходити на сайти оголошень;
• вручну фільтрувати варіанти;
• боятися пропустити «той самий» автомобіль,

він запускає агента в HyperAgent, який постійно моніторить ринок за заданими параметрами. Як тільки з’являється релевантна пропозиція, агент надсилає сповіщення. Це вже не разова автоматизація, а безперервний «фон», який працює за людину.

Той самий підхід можна застосувати до інших «мильних» задач, які раніше вимагали або багато часу, або найму спеціаліста. Лю прямо говорить про потенціал агентів у сфері подорожей і фінансів. Наприклад, можна побудувати агента, який:

• має доступ до ваших акаунтів лояльності й кредитних карток;
• знає всі правила накопичення й використання миль і бонусів;
• постійно шукає оптимальні способи їх конвертації;
• пропонує конкретні варіанти бронювання, де ваші бали дають максимальну вигоду.

Фактично це автоматизація роботи «points hacker» — людини, яка професійно оптимізує мильні програми й travel‑бонуси. У людському виконанні така послуга була б дорогою й доступною лише для вузького кола клієнтів. У виконанні агентів, які майже безкоштовні в масштабі, це може стати масовим сервісом.

Лю поширює цю логіку на ширший клас так званих «люксових наймів» — ролей, які сьогодні економічно невигідно утримувати для більшості людей: персональний travel‑консьєрж, повноцінний шеф-офісу, асистент, який 24/7 моніторить ринок нерухомості чи авто, спеціаліст із оптимізації підписок і витрат. Якщо агенти стають майже безкоштовними, ці ролі перестають бути привілеєм топ-менеджерів великого бізнесу й можуть з’явитися в арсеналі звичайних професіоналів.

Флот агентів і людське судження: нова формула «суперлюдини»

Ключова теза Лю — у тому, що в епоху агентів головним важелем стане не вміння писати ідеальні промпти, а здатність застосовувати якісне людське судження до багатьох паралельних потоків роботи, які виконують агенти.

Він описує майбутнє, де:

• одна людина керує десятками агентів, кожен із яких веде власну «гілку» завдань;
• агенти беруть на себе більшу частину циклу — від генерації контенту до аналітики й оптимізації;
• людина втручається на критичних етапах: постановка задачі, визначення критеріїв успіху, оцінка результатів, корекція курсу.

Ті, хто навчиться це робити добре, на думку Лю, виглядатимуть «майже надлюдськими». Не тому, що вони самі працюють по 20 годин на добу, а тому, що їхнє судження множиться на роботу цілого флоту агентів.

Він проводить паралель із керівниками, які вміють ефективно управляти великими командами. Хороший CEO не пише кожен рядок коду й не готує кожну презентацію, але задає напрям, будує систему, ухвалює складні рішення й забезпечує зворотний зв’язок. У світі агентів роль схожа, але масштаб інший: «команда» може складатися з сотень агентів, які працюють одночасно, у різних часових поясах і без перерв.

Це вже починає проявлятися в реальних бізнесах. Ведуча розмови, яка будує власну медіа‑імперію, зазначає, що її команда не сильно зросла, але обсяги контенту — приблизно потроїлися. Один співробітник тепер може вести YouTube, ньюзлетер і гілки в соцмережах, інший — ще кілька каналів. Значну частину підготовчої роботи — дослідження, чернетки, структурування — виконують AI‑інструменти й агенти. Лю підтверджує: навіть якщо людина залишається «у циклі» для фінальної перевірки, частка роботи, яку можна віддати агентам, невпинно зростає.

Звідси ще один наслідок: з’являється реалістичний сценарій, у якому одна людина може побудувати компанію з мінімальною кількістю співробітників або взагалі без них, спираючись на агентів. Лю не стверджує, що сьогоднішні моделі вже здатні повністю автономно керувати «будь-якою суттєвою компанією» — до цього ще далеко. Але він переконаний, що вектор зрозумілий: дедалі більша частина операційної роботи буде виконуватися агентами, а людина зосередиться на дизайні системи й судженні.

Від чат-ботів до агентів: чому зараз час виходити за межі «поставив запит — закрив вкладку»

Частина аудиторії, яка стежить за AI, досі живе в парадигмі чат-ботів. Вони пам’ятають перші експерименти з ChatGPT: один промпт, відповідь середньої якості, розчарування й закриття вкладки. Лю визнає, що був період «зрілості чат-ботів», коли моделі стали розумнішими, але продуктова форма залишалася тією ж: користувач ініціює діалог, отримує відповідь, коригує, повторює.

Паралельно ринок, за його словами, «загіпувався» агентами трохи зарано. Рік тому лунали заяви, що «це рік агентів», але моделі ще не дотягували до рівня, який дозволяє довірити їм години автономної роботи. Тепер ситуація інша. Лю вважає, що покоління моделей на кшталт Anthropic Opus 4.5 і далі, а також GPT‑5.5 і Qwen 2.6, досягло рівня інтелекту, який робить майже людоподібні агенти реальністю.

Він пропонує чітко розділяти:

• продукти «ери чат-ботів» — на кшталт базових версій ChatGPT чи Claude, які чудово відповідають на запитання, але не призначені для п’ятигодинних автономних сесій;
• «фронтирні» агентні продукти — OpenAI o1, Claude Co-Work, Perplexity Computer, HyperAgent, які можуть виконувати години еквівалентної людській роботи без постійного нагляду.

HyperAgent, який будує Лю, фокусується на командних сценаріях: кілька агентів із різними скілами, пам’яттю й циклами самовдосконалення працюють разом над задачами. Важлива деталь — інтеграція з повсякденними інструментами, зокрема Telegram. Агенти можна додавати в групові чати, де вони взаємодіють не лише з людьми, а й один з одним, що робить їх частиною реального робочого середовища, а не окремою «іграшкою в браузері».

Лю наголошує: щоб відчути справжню трансформацію, недостатньо використовувати Claude чи інший LLM як «розумний пошук». Потрібно витратити час на налаштування — завантажити файли про те, як ви працюєте, як приймаєте рішення, які стандарти якості вважаєте прийнятними. Саме тоді з’являється ефект «віртуального двійника», який може діяти від вашого імені.

Кінець «одиночної гри»: чому тінкерство й судження стають головними навичками

Лю не романтизує агентів як магічне рішення. Він підкреслює, що потрібні дві ключові навички, щоб справді отримати від них максимальний ефект.

Перша — «tinkerer mindset», ментальність експериментатора. Це готовність:

• пробувати нові інструменти;
• будувати власні зв’язки між ними;
• терпіти недосконалість перших версій;
• ітеративно покращувати агентів, навчаючи їх на власних даних і фідбеку.

Друга — здатність до якісного судження в умовах, коли навколо вас працює багато паралельних потоків. У світі, де агенти можуть генерувати десятки варіантів рішень, контенту чи стратегій, головне — не написати ще один промпт, а вибрати правильний напрям, вчасно зупинити хибну гілку й підсилити перспективну.

Саме поєднання цих двох якостей, на думку Лю, і визначатиме «топ 1%» у новій економіці. Не тих, хто першим зареєструвався в черговому AI‑сервісі, а тих, хто перетворив агентів на власний флот і навчився керувати ним так само майстерно, як найкращі керівники керують людськими командами.

Висновок: майбутнє, де одна людина — це компанія

Картина, яку окреслює Гові Лю, не зводиться до чергового раунду автоматизації. Йдеться про зміну базової одиниці продуктивності. Якщо раніше «одна людина» означала обмежену кількість годин і задач, які вона може тримати в голові, то тепер це може бути людина плюс її віртуальний двійник і флот агентів.

Агенти, які працюють ночами над розробкою, цифровий шеф-офісу, що фільтрує пошту й Slack, моніторинг X, який показує лише важливе, персональний «points‑хакер» для миль і подорожей, безперервний пошук ідеального кабріолета — усе це не футуристичні концепти, а вже робочі сценарії.

Лю обережний у прогнозах: він не вважає, що сьогоднішні агенти можуть повністю автономно керувати великою компанією. Але він переконаний, що вектор очевидний. Частка циклу, яку виконують агенти, зростатиме, а роль людини зміщуватиметься в бік дизайну системи й судження. У цьому світі питання звучить не «чи замінять агенти людей», а «хто навчиться керувати агентами так, щоб одна людина могла робити те, для чого раніше потрібна була ціла команда».

Для тих, хто досі використовує AI як розумний калькулятор або пошук, це запрошення переглянути підхід. Наступний крок — не ще один промпт, а побудова власного віртуального двійника й перші експерименти з флотом агентів, які працюють поруч із вами — і замість вас — у будь-який час доби.

Джерело

YouTube: Airtable CEO: This Is What the Top 1% Do With AI | Howie Liu

Коли співзасновник Airtable Гові Лю, чий продукт використовують понад 80% компаній зі списку Fortune 100, говорить про наступний крок після чат-ботів, він має на увазі не черговий інтерфейс для запитів до GPT. Його новий проєкт HyperAgent — це спроба перетворити великі мовні моделі на справжніх «цифрових співробітників», які працюють у командах, живуть у ваших робочих месенджерах і здатні вести реальні кампанії — аж до офлайн-білбордів у Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та Сан-Франциско.

Цей матеріал розбирає, як саме влаштований HyperAgent: від командної архітектури агентів і глибокої інтеграції з Telegram до режиму «постійного серцебиття» та кейсу повністю агентської рекламної кампанії, де ШІ не лише писав креативи, а й аналізував інвентар підрядників і генерував реалістичні мокапи на основі Google Street View.

Від чат-ботів до команд агентів: що змінює HyperAgent

Останні кілька років користувачі звикли до моделі взаємодії з ШІ як із розумним чат-ботом. ChatGPT, Claude та подібні сервіси працювали за одним сценарієм: людина формулює запит, отримує відповідь, за потреби коригує, і на цьому цикл закінчується. Навіть коли моделі ставали розумнішими, продуктова форма залишалася майже незмінною — це був «кращий пошук» або «розумніший автодоповнювач».

HyperAgent належить до іншого класу продуктів, який Лю описує як «агентну еру». На відміну від чат-ботів, агенти тут не просто відповідають на питання, а мають:

по-перше, явні навички — вони налаштовані під конкретні задачі, від аналізу даних до креативу й продакшену контенту;

по-друге, постійну пам’ять — вони зберігають контекст, історію рішень, уподобання користувача і результати попередніх запусків;

по-третє, петлі самовдосконалення — механізми, які дозволяють агентам оцінювати власні дії, отримувати фідбек і коригувати стратегію в наступних ітераціях.

Ключова ідея HyperAgent — не один «універсальний» ШІ-помічник, а команда спеціалізованих агентів, які можуть координуватися між собою. Це наближає досвід до управління реальною командою: замість того щоб вручну запускати десятки розрізнених запитів, користувач задає цілі, а система розподіляє роботу між агентами, накопичує знання і поступово покращує якість виконання.

Цей підхід особливо важливий на тлі нових моделей на кшталт GPT‑5.5 та Qwen 2.6 (у розмові згадується як «Kimmy 2.6»), які, на думку Лю, вже досягають рівня інтелекту, достатнього для «майже людських» автономних агентів. Водночас він тверезо оцінює межі технології: повністю автономно керувати «суттєвою» компанією агенти поки що не здатні. Але виконувати години еквівалентної людської роботи без постійного нагляду — вже так.

Telegram як робочий простір для ШІ-команди

Одна з найбільш показових відмінностей HyperAgent від інших агентних продуктів — те, як глибоко він вбудовується в повсякденні інструменти, насамперед у месенджери. Якщо більшість користувачів взаємодіють із ШІ через окремі веб-інтерфейси, HyperAgent намагається перенести агентів туди, де вже відбувається робота команди.

Telegram у цій стратегії — не просто ще один канал сповіщень, а повноцінний «першокласний» інтерфейс. Агенти HyperAgent можна:

додати як окремого співрозмовника і спілкуватися з ним у приватному чаті, як із живим колегою;

запросити в груповий чат, де вони працюють поруч із людьми та іншими агентами в одному треді.

Це змінює саму динаміку використання ШІ. Замість того щоб «відриватися» від робочого контексту і йти в окремий застосунок, користувачі можуть доручати задачі агентам прямо в тих же чатах, де обговорюють стратегію, узгоджують дедлайни чи діляться файлами. Агенти бачать ту ж розмову, що й люди, можуть реагувати на згадки, підхоплювати задачі, уточнювати деталі.

Можливість додавати кількох агентів в один чат відкриває ще один рівень — міжагентну взаємодію. Наприклад, у групі можуть одночасно працювати:

агент-аналітик, який збирає й структурує дані;

агент-креатор, який на основі цих даних генерує тексти чи візуали;

агент-координатор, який стежить за дедлайнами, форматом вихідних матеріалів і відповідністю брифу.

Лю порівнює це з переходом від індивідуального виконавця до менеджера команди: користувачеві доводиться навчитися ставити задачі на рівні цілей і критеріїв якості, а не окремих кроків. Але натомість він отримує можливість паралелізувати роботу і масштабувати власний вплив без пропорційного збільшення штату.

«Серцебиття» в тлі: як працює режим always-on

Ще один принциповий елемент архітектури HyperAgent — режим постійної роботи, який у компанії описують як heartbeat, «серцебиття». На відміну від класичних чат-ботів, які «прокидаються» лише у відповідь на запит користувача, агенти HyperAgent можуть працювати безперервно у фоновому режимі.

У цьому режимі вони:

регулярно виконують задані перевірки або задачі;

відстежують події у зовнішніх системах;

аналізують зміни й приймають рішення, коли варто турбувати людину.

Коли щось важливе відбувається, агент не чекає, поки користувач зайде в інтерфейс, а сам ініціює контакт — через Telegram, Slack або email. Це може бути новий релевантний пост у соцмережі, зміна в аналітиці кампанії, поява потрібного лоту на маркетплейсі чи будь-який інший тригер, який агент навчився вважати значущим.

Такий підхід радикально змінює співвідношення «pull» і «push» у роботі з ШІ. Замість того щоб постійно «тягнути» інформацію з інструментів, користувач делегує агентам моніторинг і отримує лише відфільтровані сигнали. У розмові Лю наводить приклади власних агентів, які працюють у подібному режимі: від моніторингу X (Twitter) до персональних задач на кшталт відстеження оголошень про продаж авто з конкретною конфігурацією.

У контексті Telegram це виглядає особливо природно: агент стає ще одним «контактом», який час від часу пише, але тільки тоді, коли є щось справді варте уваги. Для користувача це не новий інструмент, а розширення вже звичного патерну спілкування в месенджері.

Білборди, Street View і Nano Banana: реальна кампанія, яку провели агенти

Найяскравіша демонстрація того, як HyperAgent поєднує командну архітектуру, інтеграції та автономність, — власна рекламна кампанія компанії. Лю використав HyperAgent, щоб запустити повноцінну білборд-кампанію для HyperAgent у трьох містах: Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та Сан-Франциско. Ідея полягала не в тому, щоб «допомогти» маркетинговій команді, а в тому, щоб максимально передати весь цикл агентам.

По-перше, агенти працювали з інвентарем підрядників. Вони обробляли дані постачальників зовнішньої реклами: доступні площини, формати, ціни, часові слоти. Це не просто парсинг таблиць, а інтерпретація комерційних пропозицій, зіставлення параметрів і формування варіантів розміщення під заданий бюджет і цілі кампанії.

По-друге, HyperAgent будував просторове уявлення про ці площини. Агенти мапили локації білбордів, прив’язуючи їх до конкретних координат і вулиць, а потім підвантажували з Google Street View зображення реальних місць, де мали з’явитися оголошення. Це дозволяло не лише бачити «адресу», а й розуміти контекст: кут огляду, оточення, трафік.

По-третє, на основі цих Street View-знімків агенти генерували реалістичні мокапи. Вони поєднували фотографії з креативними активами кампанії, використовуючи моделі зображень, зокрема Nano Banana. Результат — візуалізації, де білборди з рекламою HyperAgent виглядають так, ніби вони вже встановлені на реальних вулицях Нью-Йорка чи Сан-Франциско.

Ці мокапи виконували одразу кілька функцій. Вони допомагали оцінити, наскільки креативи читаються в реальному середовищі, як виглядають з різних ракурсів, чи не «губляться» на фоні міського ландшафту. Водночас вони слугували матеріалом для внутрішнього узгодження та потенційно — для зовнішніх презентацій.

Кампанія не обмежилася статичними зображеннями. HyperAgent використовувався і для створення відеоконтенту: агенти генерували концепції роликів у стилі реклами Супербоулу, а потім збирали продакшн-рівневі відео з озвучкою на базі голосових технологій Google. Таким чином, той самий стек агентів, який аналізував інвентар і Street View, переходив до креативної роботи й продакшену.

Важливий нюанс: щоб уникнути порожнього «AI-хайпу» в креативах, Лю налаштував HyperAgent так, щоб агенти мали доступ до документації самого HyperAgent. Вони індексували й використовували ці матеріали як джерело правдивої інформації про продукт, його можливості та обмеження. Завдяки цьому маркетингові концепції ґрунтувалися на реальних функціях платформи, а не на абстрактних обіцянках «революційного ШІ».

Цей кейс показує, як поєднання навичок, пам’яті, самовдосконалення й інтеграцій дозволяє агентам виконувати не лише вузькі задачі, а й цілі ланцюжки дій — від аналізу ринку до фінального креативу.

Коли агенти стають «колегами», а не інструментами

Те, як HyperAgent вбудовується в робочі процеси, змушує по-новому подивитися на роль людини в цій системі. Лю неодноразово підкреслює: попри зростання автономності, агенти ще не готові повністю замінити управлінський рівень. Але вони вже достатньо потужні, щоб змінити саму структуру роботи.

У розробці він, наприклад, використовує агентів, які виконують суттєві задачі протягом ночі. Перед сном він ставить їм цілі, а вранці отримує результати, які можна одразу переглядати, тестувати й коригувати. Це не «магія», де ШІ сам «веде проєкт», але це реальне паралельне виконання роботи, яке раніше вимагало б додаткових людей у команді або нічних змін.

У маркетингу кейс із білбордами показує, що агенти можуть не лише генерувати ідеї, а й працювати з реальними обмеженнями ринку, даними підрядників, географією. Вони стають не просто «креативним інструментом», а повноцінними учасниками процесу, які оперують цифрами, картами, зображеннями й текстами.

Інтеграція з Telegram, Slack та email у режимі heartbeat перетворює агентів на постійних «колег», які самі виходять на зв’язок, коли є що сказати. Це набагато ближче до досвіду роботи з людьми, ніж до класичної взаємодії з софтом, де користувач завжди ініціює дії.

Водночас Лю зберігає обережність у формулюваннях. Він не стверджує, що сьогодні можна «спати, поки 50 агентів керують компанією». Навпаки, визнає, що відповідальність за агентів усе ще відчувається, і багато хто не готовий повністю віддати їм критичні рішення. Але вектор зрозумілий: роль людини зміщується від виконання до постановки задач, оцінки результатів і навчання системи через фідбек.

У цьому контексті архітектура HyperAgent із явними навичками, пам’яттю й петлями самовдосконалення виглядає не просто технічним рішенням, а спробою створити середовище, де така взаємодія буде природною. А глибока інтеграція з повсякденними інструментами — від Telegram до Google Street View — робить цю модель не теоретичною, а практично застосовною вже сьогодні.

Висновок: агенти виходять у реальний світ

HyperAgent показує, як агентні системи можуть вийти за межі «розумного чату» і стати частиною реальних бізнес-процесів — від щоденної комунікації в месенджерах до офлайн-реклами на вулицях мегаполісів. Командна архітектура агентів із навичками, пам’яттю та самонавчанням, режим постійного «серцебиття» й глибокі інтеграції дозволяють будувати ланцюжки дій, які раніше вимагали б злагодженої роботи кількох відділів.

Кейс із білбордами для самого HyperAgent — це не лише демонстрація можливостей продукту, а й індикатор зрілості поточного покоління моделей. Вони вже здатні аналізувати інвентар, працювати з геоданими, генерувати реалістичні візуали й відео, спираючись на реальну документацію продукту, а не на загальні уявлення про «AI».

Повністю автономні компанії, де агенти беруть на себе все — від стратегії до операцій, — поки що залишаються за горизонтом. Але середній користувач уже сьогодні може отримати щось, що ще кілька років тому було доступне лише великим гравцям: власну «команду» цифрових співробітників, які живуть у Telegram, працюють у тлі й здатні вести реальні кампанії від ідеї до реалізації.

Джерело

https://www.youtube.com/watch?v=bzfklNb1wjc

Штучний інтелект перетворився на один із найприбутковіших напрямів у технологіях: середня зарплата AI-інженера за рік стрибнула на $50 000 — з $156 000 до $206 000, а LinkedIn назвав цю посаду №1 за темпами зростання в США (плюс 143% вакансій за рік). Канал Tech With Tim систематизував, чого реально можна очікувати на різних рівнях кар’єри — від «junior» до «senior» і вище.

Entry-level: «молодший» рівень, який насправді не зовсім початковий

Досвід: приблизно 0–2 роки
Базова зарплата в США: $115 000–$150 000
Середній total comp у Північній Америці: до ~$173 000 (зарплата + бонуси + акції)

Формально це стартова позиція, але «вхід» у професію високий. Від кандидатів зазвичай очікують:

• диплом з комп’ютерних наук або суміжної спеціальності
• курси з машинного навчання, часто — магістерський рівень
• або вже наявний досвід розробки (software engineering / data science)

Тобто це не «з нуля після тримісячного курсу», а скоріше перехід у AI з уже наявною технічною базою.

Цікавий показник: у 2025 році молодші AI-інженери в Північній Америці в середньому отримували $173 500 total comp, що навіть перевищувало середні зарплати деяких директорів ($152 000) у певних компаніях. Ринок явно «переплачує» за дефіцитний навик.

Що робить junior AI-інженер

• очищення та підготовка даних
• прототипування моделей
• тестування моделей під наглядом більш досвідчених інженерів
• базова робота з ML-пайплайнами
• іноді — участь у деплойменті, але основний фокус усе ж на внутрішніх задачах

Це рівень, де ви ще не відповідаєте за критичні продакшн-системи, але вже працюєте з реальними моделями й кодом.

Mid-level: де починаються найшвидші зарплатні стрибки

Досвід: приблизно 3–5 років hands-on роботи з ML/AI
Базова зарплата в США: $155 000–$220 000
Total comp: легко перевищує $250 000 з урахуванням бонусів та акцій

Саме в цьому діапазоні спостерігається найшвидше зростання зарплат. За даними MRJ Recruitment, інженери з 3–5 роками практичного ML-досвіду показали близько 9% зростання рік до року — більше, ніж будь-яка інша група за досвідом.

Причина проста: це люди, які:

• можуть самостійно виводити моделі в продакшн
• не потребують постійного нагляду
• при цьому коштують дешевше, ніж staff/принципал-інженери

Компаній, які шукають таких фахівців, багато, а кваліфікованих кандидатів — мало. Це створює сильну переговорну позицію для інженерів середнього рівня.

Обов’язки mid-level AI-інженера

• самостійна розробка та підтримка продакшн AI-систем
• інтеграція LLM (великих мовних моделей) у реальні продукти
• робота з ML-пайплайнами «від даних до продакшну»
• тісна співпраця з іншими командами (backend, продукт, аналітика)

Ключова відмінність від junior — уміння не лише побудувати модель, а й розгорнути, масштабувати та підтримувати її в реальному середовищі, а не тільки в ноутбуці.

Де спеціалізація починає приносити більше грошей

На цьому рівні помітно дорожчають фахівці з:

• інтеграції LLM
• MLOps (CI/CD для ML, моніторинг, автоматизація)
• RAG (retrieval-augmented generation)
• хмарних платформ (AWS, GCP, Azure)
• векторних баз даних

Ці навички напряму пов’язані з побудовою сучасних AI-продуктів, тому за них платять премію до ринку.

Senior / Lead: системи, архітектура і великі гроші

Досвід: зазвичай 7+ років (іноді менше, але це радше виняток)
Базова зарплата в США: $200 000–$312 000
Типовий total comp: $400 000+; у топ-компаніях — значно вище

На цьому рівні зарплати стають дуже варіативними, але діапазони вражають.

Приклади компенсацій

• Google, рівень L6 (AI engineer)
• базова: близько $285 000
• щорічний сток-грант: ~$350 000

• разом: понад $600 000 на рік

• OpenAI

• інженери можуть отримувати $900 000+ на рік

• зазвичай це фахівці з PhD, публікаціями та досвідом у топових компаніях

• Core 1 (рекрутингова компанія)

• один із кейсів: senior AI-інженер із базою $275 000 + $100 000 в акціях
• total comp: ~$375 000 — і це не по FAANG, а у «звичайній» відомій компанії

Навіть поза Big Tech senior AI-інженери часто перевищують планку $300 000 загальної компенсації.

Що робить senior / lead AI-інженер

• проєктує цілі AI-системи, а не окремі моделі
• ухвалює архітектурні рішення, що впливають на продукт і бізнес
• менторить молодших інженерів, формує технічні стандарти
• бере участь у наймі, формуванні команд
• відповідає за зв’язок технічних рішень із доходами / ефективністю компанії

На цьому рівні 42% senior AI-спеціалістів отримують понад половину компенсації у вигляді акцій або токенів. Тому дивитися лише на «голу» зарплату вже некоректно — важливий саме total comp.

Що найбільше впливає на зарплату AI-інженера

1. Спеціалізація

Найвищі премії зараз отримують фахівці з:

• LLM-інтеграцій
• MLOps і деплойменту
• RAG-архітектур
• хмарних платформ
• векторних баз даних

Прості моделі й базове ML (на кшталт логістичної регресії) вже не є конкурентною перевагою.

2. Локація

Ринок, про який ідеться, — переважно США. Там зарплати максимальні, особливо в тех-хабах:

• Сан-Франциско / Bay Area
• Сіетл
• Нью-Йорк
• інші хаби на кшталт Остіну

Навіть за віддаленої роботи HQ компанії часто визначає рівень оплати.

В Європі та Канаді зарплати можуть бути нижчими більш ніж на 50% за аналогічні ролі. Наприклад, та сама позиція в канадському офісі може оплачуватися вдвічі гірше, ніж у США.

3. Тип компанії та стадія

За рівнем потенційної компенсації (зверху вниз) картина приблизно така:

1. Frontier AI-лабораторії (Anthropic, OpenAI тощо)
2. FAANG / Big Tech
3. Пізні стадії стартапів (із великими раундами)
4. Великі ентерпрайзи (банки, корпорації)
5. Ранні стартапи

Ентерпрайзи можуть платити добре, але рідко виходять на $300–500 тис. на рік. У Big Tech і frontier-лабораторіях реально заробляти понад $1 млн на рік як AI-інженер — такі кейси вже є.

Важливий нюанс: equity в стартапі — це ризик, тоді як RSU у великих публічних компаніях майже дорівнюють грошам за ліквідністю.

4. Total comp проти бази

Пропозиція з нижчою базовою зарплатою може виявитися вигіднішою за рахунок:

• бонусів
• сток-грантів
• performance-премій

Тому орієнтуватися лише на «base salary» — помилка, особливо на senior-рівні.

Як увійти в AI-інженеринг і що саме потрібно вміти

Головний дефіцит на ринку — не в теоретичних знаннях з AI, а в досвіді деплойменту. Компаніям потрібні люди, які:

• беруть потужні моделі (часто вже готові)
• будують навколо них реальні продакшн-системи
• інтегрують їх у продукти, що приносять гроші

Ключові навички, які підвищують шанси на працевлаштування:

• Python як основна мова
• інтеграція LLM у застосунки
• MLOps і деплоймент (CI/CD, моніторинг, логування)
• робота з хмарними платформами
• побудова RAG-систем
• розуміння бекенд-розробки (API, мікросервіси, бази даних)

AI-інженер — це не те саме, що ML-інженер:

• ML-інженер: фокусується на побудові та тренуванні моделей
• AI-інженер: інтегрує моделі в продукти, будує LLM-потужні застосунки, займається продакшн-інфраструктурою

Фактично, це бекенд-інженер, який добре розуміє AI.

Наскільки реалістичні ці цифри

Озвучені суми — реальні, але вони орієнтовані на топовий ринок США та найкращі компанії. Наприклад:

• mid-level AI-інженер у середній компанії може отримувати $130 000–$160 000 на рік — це все одно дуже висока зарплата, але помітно нижча, ніж у Google у Сан-Франциско
• entry-level у цій сфері — умовний термін: навіть «молодший» інженер має вже досить сильний бекграунд

Перехід у AI-інженеринг — це не дво- чи тримісячний марафон, а радше 1–3 роки системної роботи, щоб вийти на рівень, де ринок готовий платити описані суми.

Водночас ринок усе ще перебуває на ранній стадії розвитку. Для людей із сильним технічним бекграундом перехід у AI-інженеринг може стати одним із найефективніших способів суттєво підвищити свій дохід у найближчі роки.

Джерело

AI engineer salary – What to expect: Junior to senior — Tech With Tim

Логістична компанія для e-commerce Stord оголосила у вівторок про залучення нового раунду фінансування обсягом $250 млн при оцінці $3 млрд. Таким чином, її оцінка подвоїлася порівняно з раундом річної давнини.

Новий раунд очолив фонд Strike Capital за участі Kleiner Perkins, Founders Fund, Franklin Templeton, Baillie Gifford, G Squared та Bond.

Stord заснували у 2015 році CEO Шон Генрі та CTO Джейкоб Будро, коли вони ще були студентами Технологічного інституту Джорджії (Georgia Tech). Компанія швидко зростала у “спекотну” пандемійну епоху венчурних інвестицій, і в 2021 році досягла статусу “єдинорога”.

Стартап пережив подальшу «зиму» венчурного фінансування і в 2025 році залучив мегараунд на $200 млн (також під проводом Strike Capital), який підняв його оцінку до $1,5 млрд. Загалом на сьогодні Stord залучила близько $775 млн інвестицій.

Джерело

TechCrunch

Я описувала Fitbit Air як один з трекерів лінійки Inspire, звільнений від ремінця. Коли я побачила Air поруч із Inspire 3, це повністю підтвердило мої враження. Обидва мають однакову «пігулкоподібну» форму, і, якщо не порівнювати їх безпосередньо, можна не помітити, що Inspire відчутно товстіший. Звісно, Inspire 3 має екран, але загалом відстежує майже те саме, що й Air, і його також можна вийняти з ремінця та закріпити в кліпсі на пояс, ремінь чи білизну.

За габаритів 34,9 x 17 x 8,3 мм і ваги 5,2 г без ремінця Air крихітний і легкий. Зверху – логотип Google, знизу – масив датчиків, а на торці – світлодіодний індикатор. Встановити трекер в один із трьох ремінців, що надіслав Google, було нескладно, як і вийняти його, коли я хотіла змінити браслет. «Версію» зі Стівеном Каррі я лишала біля дверей, тож перемикатися між «домашнім» і «вуличним» сетапами було дуже зручно. (Так, у мене є окремі браслети для дому й вулиці – питання гігієни.)

Хотілося б, щоб ремінці були вужчими, як у Inspire 3 (близько 14 мм), але загалом вони достатньо комфортні. «Performance loop band» майже не відчувається на руці, хоча його трохи незручно фіксувати через особливості кріплення липучки.

Air вужчий за Whoop MG, який має більш квадратну форму. Хоча я досі терпіти не можу спати з чимось на зап’ясті, Fitbit Air дуже близький до того, щоб бути «достатньо зручним» для сну, тоді як Whoop для мене виглядає завеликим.

Єдиний спосіб якось взаємодіяти з Fitbit Air – це двічі сильно постукати по ньому. Так можна вимкнути будильник або змусити світлодіод засвітитися й показати рівень заряду батареї. Усередині є вібромотор, тож Air може беззвучно будити вас. Якщо ввімкнути Smart Alarm, трекер у 30-хвилинному вікні намагатиметься вибрати оптимальний момент для пробудження на основі ваших фаз сну.

До решти можливостей Air я повернуся нижче – майже все керується через застосунок Google Health. Окремо варто згадати автономність. Як і багато інших пристроїв Fitbit, Air має працювати близько тижня без підзарядки. Десяти днів, які я провела з тестовим зразком, замало для чіткого висновку, але наразі сім днів виглядають реалістично, особливо якщо не боїтеся розрядити батарею «в нуль». У середньому трекер втрачав приблизно 15 відсотків заряду на добу, включно з відстеженням сну вночі.

З огляду на відсутність екрана, це відчувається трохи малувато – і рівно вдвічі менше за 14 днів, які Whoop обіцяє для поточного покоління своїх пристроїв. Мій напарник у спортзалі, що користується Whoop MG, стабільно отримує два тижні від одного заряду. Коли заряд закінчується, він просто чіпляє фірмовий бездротовий пауерпак і підзаряджає трекер, не знімаючи його.

Google поки не пропонує настільки ж зручного аксесуара для живлення, зате заряджається Air дуже швидко. На сьомий ранок мій трекер майже розрядився, я поклала його на магнітну зарядку лише на кілька хвилин – і цього вистачило, щоб вийти з «червоної зони» нижче 20 відсотків. Коли з’явився час на повноцінну зарядку, я побачила, що рівень підскочив з 36 до 58 відсотків всього за п’ять хвилин підключення.

Google Health замість Fitbit: новий застосунок і AI Coach

Google представила AI Coach і редизайн застосунка Fitbit ще в серпні, а цього місяця оголосила, що повністю замінить свої наявні додатки для здоров’я на Google Health. Це означає, що користувачам Google Fit запропонують встановити новий застосунок і мігрувати дані, а в нинішнього додатка Fitbit зміниться бренд і зовнішність. Оскільки інтерфейс суттєво відрізняється навіть від досить свіжого редизайну 2023 року, а серпневе оновлення лише зараз виходить із публічної бети, я вирішила окремо оцінити його роботу.

Порівняно зі старими версіями Fitbit-застосунка, перше, що помітять давні користувачі, – інша подача інформації на головній сторінці (Today). Замість довгої стрічки карток з різними показниками тепер верхня третина екрана – це горизонтальний карусельний блок, яким справді зручно користуватися.

За замовчуванням зліва вгорі відображається кільце з прогресом по тижневому кардіонавантаженню, а поруч – продовгуваті індикатори кроків, «готовності» організму та сну. Якщо гортати ліворуч, з’являються додаткові «пігулки» зі швидкими даними про пульс, пройдену відстань, спожиті калорії та дні з тренуваннями. Тап по кожній з них відкриває окрему сторінку з детальнішою інформацією й опціями (наприклад, натиснувши на калорії, можна додати перекус). У нижній частині дашборда розташовані кнопки для старту тренування або ручного внесення активності, їжі, води чи сну. Цей верхній блок можна налаштовувати під себе, якщо базовий вигляд вам не підходить. Решту сторінки Today займають AI-зведення вашого сну, активності та загального стану.

Загалом оновлений застосунок виявився простим у використанні. Більшість даних зосереджено саме на сторінці Today (про це ще нижче), а вкладки Fitness і Sleep просто приділяють більше місця відповідним темам. Кожен із цих розділів починається з наочних прогрес-барів угорі, далі йдуть деталі останньої активності. У Fitness ви побачите добірку тренувальних гайдів, а потім – хронологічну стрічку власних тренувань. У Sleep – підсумок минулої ночі та тижневі графіки по тривалості REM і глибокого сну. Унизу – добірка медитацій «Sleep better».

Усе потрібне мені зазвичай було або на Today, або в налаштуваннях пристрою. Якщо я не могла щось швидко знайти, це або ховалося в розділі Health, або було простіше попросити про це AI Coach. Мені подобається, що багато елементів, як-от верхній блок сторінки Today чи весь розділ Health, можна налаштувати так, щоб найважливіші для вас показники були під рукою.

Єдине, до чого в мене були претензії, – інтерфейс логування. Google не завадило б повчитися в Samsung, як треба відстежувати споживання води. У Health вам треба вводити конкретну кількість мілілітрів, і безпосередньо на цій сторінці немає можливості змінити одиниці виміру. Можливо, якщо задати певний регіон системі, ви побачите інші одиниці, але я, наприклад, не знаю напам’ять, скільки мілілітрів у кожному ковтку.

На годинниках Samsung Galaxy при внесенні води достатньо натиснути іконку «склянка», щоб додати умовну порцію. Це дрібниця, але дуже проста для реалізації – і суттєво полегшила б дію, якою я користуюся щодня.

Порівнюючи Google Health та застосунок Whoop, я побачила, що Whoop більше орієнтується на «сухі» дані й аналітику. Що вам сподобається більше, значною мірою залежить від звички – обидва додатки досить легко опанувати.

У поточному вигляді застосунок Whoop містить менше AI-контенту: розмовний інтерфейс там поки виглядає як бета. Тим часом у Google Health у правому нижньому куті на кожній сторінці красується синя кнопка «Ask Coach» для Gemini-підсиленого AI Coach.

AI Coach від Google на базі Gemini

Використовувати Coach не обов’язково – навіть якщо ніколи не відкривати його, ви все одно бачитимете LLM-підготовлені звіти та підказки по всьому застосунку й на сторінці Today. Але питати щось у Coach часто простіше, ніж шукати ту саму функцію в меню – наприклад, записати конкретний продукт чи заднім числом внести тренування.

Якщо коротко, AI Coach, попередній погляд на якого ми отримали ще в серпні минулого року, задуманий як радник з усіх питань здоров’я, але не заміна лікаря. Після оновлення застосунка вам запропонують «поспілкуватися» з Coach і сформулювати свої цілі. AI почне збирати інформацію про вашу базову активність і стан здоров’я й з часом видаватиме поради та звіти про прогрес. Це не так уже й відрізняється від того, що робили фітнес-додатки до ери LLM, просто тепер із ними значно легше «говорити».

Наприклад, раніше майже нереально було попросити застосунок «записати ту саму миску мюслі з молоком, що я їла вчора» і отримати потрібний результат. Завдяки Gemini AI Coach виконав запит, знайшов у моїй історії потрібні бренди та додав їх у лог за вказаний день. Звісно, іноді доводилося його підправляти, але загалом базові задачі – відстеження харчування й активності – він виконував добре.

Приємним бонусом стала можливість завантажувати зображення й документи. Відео Coach поки не приймає, зате я могла надіслати скриншоти з «верхньою» та «нижньою» фазами вправи й запитати, чи правильно виконую, скажімо, тягу до підборіддя. Я вже дізналася, що мені варто краще фіксувати корпус під час підйомів колін у висі, а ось мої «box-tap bear crawl marches» виконуються нормально.

Дуже зручно просто сфотографувати етикетку з харчовою цінністю, сказати «запиши дві порції цього» – і отримати коректний запис. За бажання можна йти глибше й питати, чи допоможе конкретний продукт із метою набрати більше клітковини чи дотриматися макросів.

Більшість часу Coach не казав нічого революційного. Підсумки тренувань або сну давали адекватний контекст, а зрідка я дізнавалася нові цікаві факти (наприклад, що ковток чогось прохолодного, а не теплого перед сном може покращити якість сну).

Обмеження та помилки AI Coach

Як і більшість сучасних AI-систем, Coach далекий від ідеалу. Іноді він відверто «плавав». Одного разу він вирішив, що я ходила пішки, і в підсумковому звіті після годинного тренування почав посилатися на якусь прогулянку. Я намагалася це виправити (доволі пасивно-агресивно), щоб не псувати статистику, і AI пояснив, що помилився, бо в мене був підвищений пульс. Проблема в тому, що це сталося всього за шість хвилин після закінчення тренування, а мінімальний поріг для автоматичного розпізнавання ходьби у Fitbit Air – 15 хвилин. Тож помилка виглядає дивною.

Було й багато дрібних недоробок. Наприклад, заголовки підсумків після вручну записаного тренування часто виглядали як «Adjusted that for you» або «Updated that session for you» – хоча я нічого не редагувала, тож такі формулювання збивали з пантелику. Деякий час «Exercise days» неправильно рахував кількість днів, коли я виконувала тижневу ціль по активності, – він додавав до поточного тижня дні з попереднього календарного.

У перші дні користування додатком розпізнавання мовлення працювало жахливо: диктуєш фразу – воно обривається посередині, за мить відновлюється й починає переписувати все спочатку, видаляючи попередній текст. Це припинилося десь через три дні, коли я раптом виявила, що мене викинуло з облікового запису, й довелося заходити наново.

Чип Exercise days теж «самовиправився» незабаром після того, як я звернулася до Google щодо деяких проблем. Складається враження, що компанія вже знала про чимало з тих багів, з якими я зіткнулася (на кшталт дивних заголовків), і працювала над виправленнями. Це дає надію, що з часом і застосунок, і AI стануть кращими.

Інколи я бачила повідомлення на кшталт: «Щось із мого боку не відповідає нашим правилам безпеки, спробуйте запитати щось інше». Іронія в тому, що я не казала нічого «забороненого». Один із таких випадків стався, коли я просто відповіла: «No…» – і на цьому діалог обірвався.

Джерело

Engadget

З найбільшим на сьогодні сенсором для екшн-камер і режимом open gate 8K, серія Mission 1 – це найважливіший новий продукт GoPro за останні роки. Дві моделі з фіксованим об’єктивом — Mission 1 і Mission 1 Pro — обіцяють різке, точне за кольорами відео з відмінним динамічним діапазоном і кращою роботою при слабкому освітленні, ніж у більшості конкурентів. Вони також водонепроникні, міцні й забезпечують дуже плавне відео екстремальних видів спорту — як і очікуєш від GoPro.

Водночас великий сенсор має свої компроміси. Найбільший — габарити й вага: Mission 1 Pro товстіша й важча за GoPro Hero 13. Вона також на 270 доларів дорожча за цю модель та її конкурентів. Однак після тестування Mission 1 Pro можна сказати, що для певної аудиторії екшн-операторів підвищена якість зображення цілком виправдовує доплату.

Новий 1-дюймовий сенсор та режими зйомки

Головне оновлення серії Mission 1 — новий 1-дюймовий сенсор роздільною здатністю 50 Мп розміром 13,2 x 8,8 мм. Він помітно ширший за квадратний 1/1,15-дюймовий сенсор на 38 Мп у DJI Osmo Action 6 (хоча трохи нижчий), що дає більшу площу для збору світла.

Висока роздільна здатність 50 Мп дозволяє Mission 1 Pro знімати 8K-відео зі швидкістю до 60 кадрів/с, а не лише 4K 120 кадрів/с, як у Action 6. Навіть якщо ви публікуєте відео тільки в 4K, додаткова роздільна здатність дає змогу перевкадровувати (reframe) сцени або експортувати їх у повній роздільній здатності для вертикальних платформ на кшталт TikTok. Новий сенсор також підтримує 4:3 open gate-зйомку до 8K 30 кадрів/с (7 680 x 5 760 пікселів), випереджаючи всі інші екшн-камери і навіть багато бездзеркальних.

Об’єктив Mission 1 Pro різкий, із кутом огляду 156 градусів — це ширше, ніж у більшості екшн-камер. Під час зйомки можна обрати:

• 16 мм Superview — надширокий, але з помітними спотвореннями;
• 16–24 мм Wide — широкоугольний із зменшеною дисторсією;
• 22–27 мм Linear — майже повністю без викривлень.

Відрізняються і модифікації. Mission 1 Pro вміє знімати 8K до 60 кадрів/с і 4K до 240 кадрів/с. Mission 1 обмежена 8K 30 кадрів/с і 4K 120 кадрів/с — що все одно вище за більшість конкурентів. Версія Mission 1 Pro ILS має байонет Micro Four Thirds для зовнішніх об’єктивів, але без вбудованої оптики. Вона орієнтована на професіоналів, яким потрібна мала камера з високою якістю відео; її вихід заплановано на кінець року.

Розміри, ергономіка та екрани

Через більший сенсор і оптику GoPro Mission 1 Pro важить близько 0,46 фунта проти 0,35 фунта у GoPro Hero 13. Вона також приблизно на три чверті дюйма товстіша. На папері це може виглядати несуттєво, але на шоломі чи кепці відчувається додаткова вага спереду. На грудному кріпленні або ремінці на шию це майже не помітно, а під час монтажу на велосипед чи інший транспорт габарити не мають значення.

Кнопки запису й живлення тепер легше намацати на ходу, і натискання приємніше, ніж у дещо тугіших органів керування DJI Action 6. Меню будуть знайомі користувачам Hero 13, але GoPro винесла всі основні параметри — глибину кольору, витримку, Hypersmooth тощо — в один розділ «Image». Це пришвидшує доступ до часто вживаних налаштувань.

Mission 1 отримала більші дисплеї, ніж будь-яка попередня GoPro: 1,4-дюймовий фронтальний LCD і 2,59-дюймовий OLED ззаду — на 0,3 дюйма більший, ніж у Hero 13, і майже як у багатьох компактних фотоапаратів. Обидва екрани яскраві й чіткі навіть під прямим сонцем.

Кріплення таке саме, як у Hero 13. Камеру можна приєднувати до аксесуарів за допомогою фірмового магнітного замка GoPro для швидкої заміни, або опустити дві складні «лапки» GoPro. Така система зручніша за DJI, адже дозволяє монтувати камеру на селфі-палицю, шолом чи інші аксесуари й без магнітного адаптера.

Акумулятор і перегрів

Час роботи й термостійкість — найкращі серед усіх GoPro завдяки новому процесору й акумулятору Enduro 2. При зйомці в 4K 30 кадрів/с вдалося отримати понад три години роботи, майже вдвічі більше, ніж 102 хвилини у Hero 13. Навіть у важкому режимі 8K 60 кадрів/с камера працювала понад годину до повного розряду.

Enduro 2 заряджається швидше завдяки PD 2.0: від 0 до 100% за приблизно годину, тоді як Hero 13 потребує близько 100 хвилин. Нові елементи сумісні з батареями Enduro від Hero 13 і навпаки.

Є обмеження за перегрівом лише в режимах 8K 60 кадрів/с і 4K 240 кадрів/с. GoPro заявляє, що камера в статичному положенні без потоку повітря пропрацює близько 35 хвилин, але під час тесту вдалося досягти 46 хвилин. Під час 70-хвилинної поїздки на велосипеді в 8K 60 кадрів/с камера не вимикалася завдяки охолодженню зустрічним повітрям.

Щодо міцності, GoPro Mission 1 Pro витримує занурення до 66 футів (приблизно 20 метрів) без боксу, а гідрофобне покриття лінзи добре відштовхує воду. Камера також дуже стійка до ударів: падіння й падіння з велосипеда не спричинили жодних пошкоджень.

Є й мінус у порівнянні з головним конкурентом: відсутність вбудованої пам’яті. DJI Osmo Action 6 має 50 ГБ швидкого внутрішнього сховища, тоді як GoPro покладається лише на microSD. З огляду на вищу ціну, це виглядає серйозним недоліком.

Якість відео, 8K і slow motion

Навіть якщо ви ніколи не публікуватимете 8K-відео, ця роздільна здатність дозволяє комфортно робити кропування для 4K або вертикальних роликів. Наприклад, можна «наблизити» обличчя людини, щоб додати емоцій, або одночасно публікувати ролик у 4K на YouTube і TikTok без втрати якості. Плюс — підтримка 4K 240 кадрів/с і 1080p 960 кадрів/с, що дає вражаюче суперповільне відео, ідеальне для екшн-контенту.

Удень камера видає більш «кінематографічну» картинку, ніж будь-яка інша екшн-камера, яку вдалося протестувати. Допомагають у цьому більший сенсор, різкий об’єктив, новий 10-бітний профіль GP-Log2 і високий бітрейт 240 Мбіт/с. Завдяки цьому вдається знімати з природними, точними кольорами та м’якою, «плівковою» зернистістю. Відео легко коригувати на постпродакшені: зменшувати пересвіт та витягати деталі в тінях.

У слабкому освітленні Mission 1 Pro трохи краща за DJI Action 6 завдяки більшому сенсору. Хоча в повній темряві вона не вражає, у напівтемряві — наприклад, у лісі на сутінках — камера помітно виграє: можна знімати на вищих ISO та коротшій витримці, ніж на інших екшн-камерах. Результат — чітке відео з мінімальними артефактами стабілізації.

Режим 8K також підсилює роботу відстеження об’єктів: при кропуванні камера зберігає високу деталізацію. Однак іноді автофокус не може надійно «зачепити» об’єкт у поганому освітленні. Інтелектуальний режим Dive оптимізує стабілізацію й кольорокорекцію під воду. Режим Low Light, що обіцяє якісне відео у складних умовах, справді трохи допомагає вночі, але ділянки в глибоких тінях усе одно виходять доволі зернистими.

Електронна стабілізація Hypersmooth від GoPro залишається однією з найкращих серед екшн-камер. У хорошому світлі вона дає майже «стедікам-подібну» плавність навіть при різких рухах: маунтінбайк, лижі, віндсерфінг, дрони чи мотокрос. У сутінках можна побачити поодинокі артефакти у вигляді змазування, але загалом стабілізація працює впевнено.

Фото й звук

Mission 1 Pro створювалася з урахуванням і фотозйомки. Камера вміє робити фотографії в RAW або JPEG на повні 50 Мп за достатнього освітлення, або зменшувати роздільну здатність до 12 Мп для кращої чутливості в темряві. Під час тестів у складних умовах — яскраве сонце й ніч — знімки виходили різкими й точними за кольорами. Водночас об’єктив тут щонайменше вдвічі ширший, ніж у більшості компактів, тож до об’єкта зйомки потрібно підходити ближче.

У серії GoPro Mission 1 використано чотири мікрофони, включно з двома фронтальними стереомікрофонами, новим заднім мікрофоном для влогінгу та нижнім мікрофоном для додаткового зниження шуму вітру. Камера записує звук у 32-бітному float-форматі, тож сигнал не кліпує навіть за дуже гучного вітру й хаотичної дії. Bluetooth 5.3 дозволяє під’єднувати бездротові мікрофони GoPro (новий фірмовий мік) та DJI, а також підтримуються дротові мікрофони через USB-C.

Вбудовані мікрофони для GoPro дуже важливі, адже записати «натуральний» звук екшн- та екстремального спорту іншим способом складно. Mission 1 добре впоралася з цим завданням, передаючи голос і звуки довкілля з високою розбірливістю.

Джерело

Engadget

У межах швидкого розширення свого курсу стати «домом для всього аудіо» Spotify у вівторок оголосив, що запускає в додатку озвучені довгі журнальні статті. Вони будуть доступні передплатникам Premium у межах їхніх 15 годин прослуховування аудіокниг на місяць. Користувачі без передплати зможуть купувати окремі матеріали за $1,99.

Стримінговий сервіс повідомив, що вже від сьогодні в сервісі з’явиться понад 650 довгих журнальних статей (поки що лише англійською) з видань Rolling Stone, The Atlantic, Vogue, Variety, Billboard, Vibe, GQ, Wired, Vanity Fair та Pitchfork. У Spotify кажуть, що статті були підготовлені внутрішньою командою аудіокниг і доповнюють наявні аудіоформати компанії, зокрема подкасти.

Spotify повідомив TechCrunch, що в озвученні статей використовується поєднання людських голосів і цифрової озвучки, а частини, начитані цифровим голосом, будуть чітко позначені для слухачів.

Окрім того, що це ще один спосіб додати монетизований аудіоконтент у додаток, Spotify вважає, що поява статей може стимулювати користувачів спробувати інший формат прослуховування, відмінний від музики, що згодом може підштовхнути їх і до інших довгих форматів, зокрема потенційно більш прибуткових аудіокниг.

«Додаючи коротший за тривалістю контент, ми зустрічаємо аудиторію там, де вона є, щоб допомогти сформувати здорові слухацькі звички, у підсумку поступово збільшуючи залучення до книжок», – зазначила Колін Прендергаст, керівниця з ліцензування в Spotify Audiobooks, у блозі компанії про запуск.

Наразі Spotify пропонує платним користувачам пакет годин для прослуховування аудіокниг, а після їх вичерпання – можливість докупити додаткові години. Також є тариф Audiobook Access за $9,99 на місяць для користувачів без платної музичної підписки Spotify та тариф Audiobooks+ за $11,99 на місяць, який подвоює доступний час прослуховування.

Джерело

TechCrunch

Universal Music Group (UMG) і TikTok оголосили про поновлення ліцензійної угоди, яка передбачає спільну боротьбу з неавторизованою музикою, згенерованою ШІ, та покликана покращити зарахування авторства артистам і сонграйтерам.

У спільній заяві UMG зазначила, що оновлена угода «розширює новаторське зобов’язання TikTok та UMG щодо захисту від зловживань ШІ, які підтримують людську творчість, і забезпечує, щоб економіка платформи ефективно працювала на користь артистів і авторів пісень. TikTok та UMG працюватимуть разом, щоб видаляти неавторизовану музику, згенеровану ШІ, з платформи, одночасно покращуючи атрибуцію артистів і сонграйтерів».

Нова угода означає помітний поворот у відносинах між UMG і TikTok.

Протягом років UMG тиснула на платформи, стримінгові сервіси та компанії зі штучним інтелектом, вимагаючи жорсткіших правил модерації контенту. Напруження між UMG і TikTok загострилося у 2024 році, коли лейбл звинуватив TikTok у недостатньому реагуванні на проблеми, пов’язані з музикою, згенерованою ШІ, та порушеннями авторських прав. Публічний конфлікт призвів до того, що UMG тимчасово вилучила свій музичний каталог з TikTok — крок, який підкреслив зростальну залежність застосунку від ліцензій великих лейблів, адже популярні треки миттєво зникли з користувацьких відео.

Час, у який TikTok береться жорсткіше боротися з фейковою чи неліцензованою музикою, теж показовий — музична індустрія зараз стрімко стикається з напливом контенту, створеного ШІ. За останні кілька років індустрія дедалі більше непокоїться через інструменти ШІ, здатні імітувати голоси артистів або створювати підробні треки, що експлуатують алгоритми стримінгу. Вірусні AI-треки, які імітували зірок на кшталт Drake і The Weeknd, викликали широкий резонанс, особливо коли деякі з них набирали мільйони прослуховувань до того, як їх видаляли.

Ця угода може стати шаблоном для того, як ширший технологічний сектор буде розв’язувати конфлікт між ШІ, інтелектуальною власністю та відповідальністю платформ. На тлі посилення регулювання контенту, згенерованого ШІ, в ЄС (і дедалі активнішого руху у цьому напрямку окремих штатів у США) зростає тиск на інші платформи, щоб вони також формалізували подібні рамки управління.

Джерело

TechCrunch

Здається, усі обурені першим електромобілем Ferrari.

Модель називається Luce і була представлена в понеділок. Дизайн цього п’ятимісного (о так!) авто значною мірою створювали Джоні Айв і студія LoveFrom, яку він очолює разом із Марком Ньюсоном. На папері все виглядає вражаюче — 1000 к.с. і розгін до 60 миль/год менш ніж за 2,1 секунди, — але при цьому Luce уже претендує на звання найпосміянішого нового авто з часів Cybertruck.

Насмішки над цим клиноподібним автомобілем, що нагадує моделі Nissan, лунають практично звідусіль — від дріб’язкових емоційних реакцій до відверто жовчних. Акції компанії падають, а навіть найстриманіші медіа визнають проблемність новинки у своїй манері. (Bloomberg, наприклад, назвав Luce «доволі сміливим відхиленням».)

За цією миттєвою хвилею критики стоїть одне запитання: для кого ж створена Luce?

Очевидно, не для мене і не для більшості тих, хто це читає. Luce коштуватиме близько 650 000 доларів, і це ж Ferrari — навіть якщо у вас є такі гроші, доведеться мати справу з компанією, яка, м’яко кажучи, вибірково ставиться до клієнтів.

Для нинішніх власників Ferrari? Зазвичай відповідь була б «так» — понад 80% із 14 000 покупців Ferrari торік уже мали авто цієї марки. Але важко уявити, що ця аудиторія буде у захваті від машини, позбавленої агресивних «феррарівських» ліній, які десятиліттями прикрашали плакати в спальнях фанатів.

Для інших автомобільних дизайнерів? Можливо. Автовиробники постійно запозичують ідеї одне в одного, і в інтер’єрі Luce точно є чимало цікавого — багато фізичних кнопок і крутилок, що є помітним відходом від звичного підходу Айва. Особисто мені хотілося б, щоб інші бренди теж це підхопили.

Для регуляторів? Теж може бути. ЄС у 2035 році суттєво обмежить продаж нових авто з ДВЗ. Luce може бути першим кроком Ferrari до модельного ряду, який відповідатиме цим майбутнім вимогам.

Під час інтерв’ю з Клео Абрам стає зрозуміло, що цей зовнішній тиск серйозно вплинув і на самого Айва. Абрам отримала доступ до однієї з чотирьох «секретних» книжок, які Айв створив на старті проєкту. У ній змішані зображення у стилі мудборду й текст, написаний дизайнером iPhone власноруч.

Абрам цитує порівняння Айва: завдання створити електричну Ferrari він зіставляє з тим, як швейцарський люксовий годинникар Patek Philippe адаптувався під час переходу від механіки до кварцових годинників. Айв написав, що Patek Philippe вижив «переважно завдяки тому, що пережив і виріс у перехідний період», випускаючи мікс традиційних механічних моделей і годинників на батарейках із кварцовим механізмом.

Але далі він додає: «Якби законодавчо було прописано, що Patek Philippe має повністю перейти на кварц, виклик, який постане, був би схожим на той, із яким зараз стикається Ferrari». Промовисто.

Водночас складно повірити, що Luce — лише «машина для галочки» у звітах перед регуляторами. У компанії кажуть, що електрокар буде прибутковим від самого старту. А головний маркетинговий і комерційний директор Ferrari в інтерв’ю Financial Times прямо заявив, що компанія хотіла зробити Luce «поляризуючою».

У тому ж інтерв’ю він визнав ще одне: головна цільова аудиторія Luce — людина, яка «вже володіє електромобілем».

Це висловлювання майже таке ж радикальне, як і сам дизайн Luce. За визначенням це означає, що Ferrari навряд чи розраховує, що основну масу покупців першого електрокара складуть нинішні власники бренду.

І тут ми підходимо до, мабуть, найправдивішої відповіді: Китай. Традиційно китайські покупці забезпечували близько 10% загальних продажів Ferrari, але останніми роками ці цифри падають, і керівники автовиробника не приховують, що покладають великі надії саме на перший електромобіль, аби змінити ситуацію на найбільшому у світі ринку електрокарів.

Якщо дивитися крізь цю призму, дизайн Luce набуває більшої логіки, адже, принаймні на мій погляд, він справді нагадує деякі моделі з бурхливо зростаючої китайської автоіндустрії останніх років.

Тож, можливо, правильніше поставити інше запитання: чи захочуть китайські покупці, які вже мають величезний вибір потужних, технологічних і доступних електромобілів, переплачувати за престиж стрибучого коня на капоті?

Джерело

TechCrunch

Фахівці з кібербезпеки вважають, що березневий злам транспортної системи Лос-Анджелеса (Los Angeles County Metropolitan Transportation Authority, LACMTA) здійснили хакери, пов’язані з Іраном. Ізраїльський стартап Gambit Security у звіті, опублікованому у вівторок, заявив, що ці хакери працюють на Міністерство розвідки та безпеки Ірану (MOIS).

Першою про звіт Gambit повідомила агенція Reuters.

Хактивістське угруповання, що називає себе Ababil of Minab, раніше взяло на себе відповідальність за злам, заявивши, що викрало, а потім видалило дані з систем LACMTA. Назва групи відсилає до авіаудару США по іранській школі у місті Мінаб, унаслідок якого загинули понад 175 людей, переважно дітей.

«Вони не є новим, окремим хактивістським угрупованням, як стверджують», — заявили в Gambit.

Ababil of Minab не відповіло на запит про коментар, який надіслало TechCrunch.

У Gambit стверджують, що їхні висновки ґрунтуються на судово-технічних даних, які пов’язують групу з попередньою кампанією, приписуваною Ірану, а також з активністю, яку Ізраїльська національна кібердирекція відносить до MOIS. Gambit також заявила, що розслідувала інші атаки проти компаній в Ізраїлі, Саудівській Аравії та Туреччині.

Якщо оцінка Gambit правильна, Ababil of Minab стане останнім у низці фейкових хактивістських угруповань, які фактично працюють на іранський уряд. Останнім таким прикладом є Handala, що раніше цього року зламала американського медтех-гіганта Stryker, стерши дані з тисяч корпоративних систем і пристроїв співробітників.

Після інциденту зі Stryker ФБР вилучило два вебсайти Handala, а Міністерство юстиції США звинуватило іранський уряд у стоянні за цим хактивістським угрупованням та його атаками.

Джерело

TechCrunch

В історії хакерства було чимало витоків даних, які й через роки або навіть десятиліття залишаються нерозкритими. Безліч хакерів і хакерських угруповань, що стояли за цими атаками, так ніхто й не ідентифікував.

Водночас найпродуктивніші угруповання рано чи пізно викривають. Це стосується як кіберзлочинців на кшталт LAPSUS$ — відомої групи здирників, що зламувала Microsoft і Nvidia й чиїх учасників уже неодноразово заарештовували, — так і складних урядових хакерських структур з Росії та Китаю, чиїх членів називали поіменно, висували їм обвинувачення й вносили до списків найбільш розшукуваних.

Та попри це, деякі з найцікавіших кейсів в історії кібербезпеки досі залишаються повністю відкритими — без винних, без відповідей і подекуди навіть без зрозумілого мотиву. Ми вирішили повернутися до кількох таких історій у серії матеріалів, починаючи з одного з найнезвичніших епізодів в історії витоків розвідданих.

Перша частина присвячена Shadow Brokers — загадковій групі, яка раптово з’явилася в інтернеті, виклала масив хакерських інструментів, що, як вважають, належали Агентству нацбезпеки США (NSA), а потім зникла.

Улітку 2016 року, на тлі російських зламів, пов’язаних із президентськими виборами в США, ця група з’явилася у Twitter. Хакери залишили посилання на запис у Pastebin і відмітили кілька медіа — дивна й неефективна стратегія, через яку більшість редакцій, імовірно, так і не побачили ці твіти.

Але кожен, хто натиснув би на посилання, побачив би документ під назвою «Equation Group Cyber Weapons Auction — Invitation» — натяк на секретний хакерський підрозділ, який широко вважають операцією під егідою NSA.

«!!! Увага урядових спонсорів кібервоєн і тих, хто на цьому заробляє !!!! Скільки заплатите за кіберзброю ворогів?» — написали хакери, стверджуючи, що зламали Equation Group.

У документі було розміщено посилання для завантаження частини хакерських інструментів, а також посилання на зашифрований файл, який зацікавлені покупці могли розшифрувати, зробивши ставку. «Файли аукціону кращі за Stuxnet», — йшлося в тексті, з посиланням на відомий шкідливий софт, використаний проти іранських ядерних об’єктів у спільній кібератаці США та Ізраїлю у 2007 році. Хакери вимагали щонайменше 1 млн біткоїнів.

Витік швидко привернув увагу ЗМІ. Коли фахівці з безпеки проаналізували інструменти, вони зрозуміли, що йдеться про надзвичайно складну кіберзброю, дуже ймовірно — викрадену в NSA. Цю підозру посилив той факт, що деякі інструменти мали ті самі назви, що й програми, розкриті викривачем з NSA Едвардом Сноуденом.

Імовірно, аукціон був лише прикриттям, адже згодом група просто виклала більшість інструментів у відкритий доступ. Багато що в історії Shadow Brokers виглядало нелогічним. Їхня ламана англійська була майже комічною — наче хтось занадто старався або свідомо демонстрував штучність образу. Попри очевидне прагнення до уваги — і значне медійне висвітлення — група лише раз спілкувалася з журналістами, давши коротке інтерв’ю Джозефу Коксу (тоді репортеру VICE Motherboard, нині 404 Media).

За десять років ми буквально нічого не знаємо про те, хто стояв за персоною Shadow Brokers. Тоді ми з Коксом спілкувалися з колишніми співробітниками NSA, які припускали, що до цього міг бути причетний інсайдер або екс-співробітник агентства. Та ніхто ніколи не був заарештований і офіційно звинувачений — що виглядає неймовірно, враховуючи, що це, ймовірно, був один із наймасштабніших витоків хакерських інструментів американської розвідки.

Одним із можливих підозрюваних був підрядник NSA Гарольд Т. Мартін III, якого заарештували за крадіжку секретної інформації з агентства. Але з цією версією є проблема: поки Мартін перебував під вартою, Shadow Brokers продовжували активність онлайн. Йому так і не висунули формальних обвинувачень у зв’язку з цими витоками. Найпоширеніша теорія полягає в тому, що Shadow Brokers були проєктом російської урядової шпигунської структури, створеним як інструмент пропаганди.

Наслідки були масштабними. Серед оприлюднених інструментів Shadow Brokers виклали EternalBlue — набір «нульових днів» для Windows, який дозволяв зловмисникам проникати в комп’ютери всередині вже зламаної мережі, швидко розширювати доступ і запускати саморозповсюджувані черв’яки. («Нульовий день» — це вразливість, про яку виробник ПЗ ще не знає, а отже, не існує й виправляючого оновлення.) Північнокорейські хакери використали EternalBlue для запуску шкідливого черв’яка-вимагача WannaCry. Згодом російські хакери вбудували його в NotPetya, який вийшов далеко за межі початкових українських цілей і завдав по всьому світу збитків, оцінених у 10 млрд доларів.

Для бізнесу урок виявився жорстким: вразливості, які спецслужби роками накопичують як «кіберзброю», рано чи пізно виходять назовні — і коли це стається, рахунок за наслідки сплачує приватний сектор.

Джерело

TechCrunch

Уряд Нідерландів заблокував придбання американським ІТ‑гігантом Kyndryl нідерландського хмарного провайдера Solvinity, який розміщує онлайн‑платформу цифрової ідентифікації країни. Влада в Гаазі заявила, що угода становить потенційний «ризик для публічних інтересів».

Міністерка з питань цифрової економіки Нідерландів Віллемейн Аередс у листі, опублікованому в понеділок (у перекладі машинними засобами), повідомила, що уряд запровадив «повну заборону» на придбання. Угода передбачала, що Kyndryl викупить Solvinity за нерозкритою сумою. Solvinity хостить платформу DigiD — сервіс, яким керує уряд Нідерландів і який дає змогу мешканцям країни підтверджувати особу при доступі до державних послуг.

Угода викликала побоювання, що дані DigiD опиняться під іноземним контролем і можуть бути витребувані владою США.

Хоча уряд Нідерландів не вказав прямої причини блокування придбання, це рішення ухвалене на тлі того, що кілька європейських країн намагаються зменшити залежність від американських технологічних гігантів у період, коли адміністрація Трампа діє все більш непередбачувано та вдається до заходів у відповідь.

Законодавство США дозволяє державним органам, зокрема правоохоронним та розвідувальним службам, вимагати від американських компаній передання даних, що зберігаються в закордонних дата‑центрах, незалежно від законів про захист даних у цих країнах.

Джерело

TechCrunch

В останні роки онлайн-ринок доставки їжі в Індії суттєво зріс: Zomato та Swiggy вийшли на біржу, а кількість «хмарних» кухонь збільшується. Паралельно набирають популярності сервіси домашніх послуг — платформи на кшталт Urban Company, Snabbit і Pronto, які надають персонал «на вимогу».

Стартап Human Archive із Кремнієвої долини використовує цю тенденцію, співпрацюючи з такими компаніями та змушуючи працівників носити спеціальні кепки з камерами для збору егоцентричних (з перспективи «очима виконавця») відеоданих повсякденних завдань. Ці дані потім можуть використовуватися для навчання роботів.

Не називаючи конкретних партнерів, стартап стверджує, що працює з компаніями у сфері домашніх послуг, готелів і ресторанів для збору егоцентричних даних і вже має понад 1 000 активних гарнітур, розгорнутих у різних локаціях.

Спираючись на цей прогрес, Human Archive у вівторок повідомив про залучення $8,2 млн фінансування від Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator та ангельських інвесторів з OpenAI, Nvidia, Google, Mercor, AfterQuery, BAIR, SAIL, Brad Boa і Meta.

Стартап заснували троє студентів UC Berkeley та один зі Стенфорда — Самай Мейні (Samay Maini), Рушіл Агарвал (Rushil Agarwal), Шлоке Пател (Shloke Patel) та Радж Пател (Raj Patel), причому двоє останніх — кузени. (Радж Пател є CEO.) Усі четверо мають досвід досліджень у сфері робототехніки, «заліза» та тактильних даних.

Запуск компанії — це пряма ставка на те, куди рухається індустрія ШІ. Поки робототехнічні лабораторії та розробники «фронтирних» моделей змагаються за створення машин, здатних виконувати фізичні завдання у реальному світі, вони стикаються з критичним вузьким місцем — браком якісних реальних даних, які показують, як люди виконують повсякденну роботу. Human Archive робить ставку на те, що працівники індійської гіг-економіки — це ще не використане й масштабоване джерело саме таких даних.

Попри те, що Human Archive співпрацює з кількома партнерами, у стартапі кажуть, що багато індійських сервісів домашніх послуг, зокрема Pronto та Urban Company, відмовилися від колаборації.

Відмова великих гравців стала публічною темою минулого вікенду, коли індійське видання Entrackr повідомило, що Pronto активно шукає партнерств для збору даних працівників з метою навчання робототехнічних систем, а Snabbit вів попередні переговори з Human Archive, але проєкт розвалився.

CEO Urban Company Абірадж Сінгх Бгал (Abhiraj Singh Bhal) відповів у X, заявивши, що компанія не братиме участі в подібних домовленостях. У відповідь Пател написав, що Urban Company невдовзі буде змушена переглянути позицію, інакше ризикує втратити релевантність через відтік клієнтів. Співзасновник Рушіл Агарвал висловився ще різкіше, заявивши, що засновниця Pronto Анджалі Сардана (Anjali Sardana) насміялася з нього та назвала «дурним», коли він запропонував співпрацю щодо даних. У Pronto визнали, що розмови були, але вирішили не продовжувати проєкт. Стартап заперечив, що називав Агарвала «дурним».

По всій країні й інші стартапи збирають егоцентричні дані в різних робочих середовищах, зокрема на заводах. Щоби відрізнятися від конкурентів, Human Archive використовує та розробляє додаткові пристрої — тактильні рукавички, повнотіловий костюм для захоплення руху та камери на зап’ясті. Вони дають змогу синхронно з RGB-D (кольорове зображення в парі з глибинною інформацією в реальному часі) збирати дані про рух і тактильні зусилля, які стартап продає AI-лабораторіям. У Human Archive вважають, що самих відеоданих замало, але в поєднанні з іншими сенсорними даними їхня цінність значно зростає.

Спочатку Human Archive використовував імпровізовані рішення або готові комплекти для збору даних. Тепер компанія працює над кастомним «залізом», яке працює як єдина система й збирає різні типи даних. Уже зараз понад 50 різних пристроїв розгорнуті для збору різних параметрів.

«Щоб почати збирати дані, ми використовували iPhone, потім створили власні кастомні кріплення та кепки. Зараз у нас понад сім різних апаратних продуктів, які ми взаємозамінно використовуємо для різних модальностей. Після збору даних з різних пристроїв ми працювали над синхронізацією даних з усіх цих джерел», — розповів Пател у коментарі телефоном.

Компанія стверджує, що розробляє підходи для донавчання моделей ШІ на власних даних і тестує їх на роботах, оцінюючи ефективність виконання завдань. Так стартап може продемонструвати якість своїх даних потенційним клієнтам і донавчати внутрішні моделі.

Партнер Wing VC Зак ДеВітт (Zach DeWitt) вважає, що стартап має унікальну перевагу в зборі даних з багатьох сенсорів.

«Ніхто у світі ще не зміг синхронізовано та в масштабі збирати RGB-D з гарнітур, зворотний тактильний зв’язок, повнотіловий motion capture, а також синхронізовані дані з камер на грудях і зап’ясті. Вони вже проводять внутрішнє навчання моделей на цих даних, і кожна велика лабораторія й університет зацікавлені в експериментах через новизну сенсорів і масштаб нового датасета, який вони скоро випустять», — сказав він TechCrunch.

Збір даних в Індії та плани розширення

Попри відмову помітних гравців на ринку домашніх послуг, Human Archive уклав партнерства з меншими стартапами, пропонуючи клієнтам знижки на послуги. Коли працівник приходить до оселі, користувач у додатку може обрати: заплатити менше, погодившись на збір даних, або сплатити повну вартість візиту без запису.

Пател зазначає, що клієнти охоче обирають перший варіант, адже суперечки щодо якості послуг — поширене явище, а відеозаписи допомагають їх вирішувати.

Компанія платить працівникам базову ставку $1 на годину за участь у зборі егоцентричних даних. За даними Economic Times, інші учасники ринку платять ₹250–₹400 за годину (приблизно $2,63–$4,20). Пател визнає, що конкуренти платять більше, але, за його словами, присутність Human Archive «у полі» в Індії дозволяє тримати компенсації нижчими.

«Мережа Human Archive забезпечує миттєві, гнучкі можливості заробітку в усьому світі, знижуючи бар’єр для участі в економіці ШІ. Ми бачимо в цьому критичний місток, який одночасно фінансує теперішні засоби до існування та будує інфраструктуру для безпечнішого, продуктивнішого майбутнього», — заявив ДеВітт.

Окрім оплати праці, виникають питання приватності, адже йдеться про відеозапис у домівках клієнтів. Невідомо, яку саме інформацію Human Archive надає працівникам про подальше використання їхніх відео. У компанії стверджують, що її комерційні контракти відповідають індійському Закону про цифровий захист персональних даних (DPDP): відображається повідомлення про політику конфіденційності та інформація про згоду, де пояснюється мета збору даних і як вони обробляються. Також стверджується, що всі дані анонімізують, а обличчя розмиваються на записах. Минулого тижня Moneycontrol повідомив, що Міністерство електроніки та інформаційних технологій Індії вивчає механізми згоди та практики збору даних стартапами, які отримують егоцентричні відео через працівників сервісів домашніх послуг.

Хоча основний масив даних Human Archive збирає в Індії, компанія вже розширюється в Південно-Східну Азію та США. Також будується платформа, де будь-хто зможе брати участь у зборі даних і заробляти. У США стартап хоче пропонувати клієнтам послуги на кшталт прибирання чи приготування їжі в обмін на дозвіл працівникам збирати дані — однак наразі ці програми на ранній пілотній стадії.

Джерело

TechCrunch

Війна з Іраном продемонструвала нездатність американських військових ефективно витрачати кошти. Погіршує ситуацію те, що SpaceX, за даними ЗМІ, зараз використовує свою ринкову силу, щоб змусити Пентагон платити більше за супутниковий інтернет.

Про конфлікт між SpaceX і Міністерством оборони США у вівторок повідомило агентство Reuters. За кілька тижнів після початку військової кампанії США проти Ірану керівники SpaceX нібито зустрілися з представниками Пентагону, щоб обговорити ціни. Посил компанії Ілона Маска був приблизно таким: ви платите близько $5 000 на місяць за кожний термінал Starlink, але використовуєте його як дорожчий авіаційний тариф вартістю $25 000 на місяць. Час перейти на вищий рівень.

Конфлікт Пентагону зі SpaceX виник через використання сервісу з ударними дронами LUCAS. На зустрічі представники Міноборони, за даними Reuters, заперечували, що дорожчий авіаційний тариф Starlink розроблений для літаків, а не для одноразових дронів-камікадзе, які вибухають при ударі. Для таких апаратів зазвичай потрібен зв’язок із супутником лише від кількох хвилин до кількох годин. Однак Пентагон нібито поступився вимогам, фактично подвоївши вартість кожного дрона LUCAS.

Усе це відбувається на тлі підготовки SpaceX до IPO в червні, яке може стати найбільшим в історії.

Військова версія Starlink — сервіс Starshield — дедалі більше стає критично важливим інструментом для збройних сил різних країн. Наприклад, експерти почали говорити про перевагу України у війні з Росією після того, як SpaceX заблокувала можливість використання сервісу російською стороною.

Джерело

Engadget