Gartner: к 2030 году ИИ поглотит все IT — но не все IT-должности исчезнут

0

Через пять лет вы не сможете писать IT без «ИИ», прогнозирует Gartner. Аналитики вице-президенты Алисия Маллери и Дэрил Пламмер заявили об этом во время своего ключевого доклада на Gartner IT Symposium в Голд-Косте, Австралия, сообщает The Register . По прогнозам Gartner, к 2030 году вся работа IT-отделов будет выполняться с использованием искусственного интеллекта. Это радикальное изменение, ведь по состоянию на сегодня, по словам Маллери, 81% IT-задач выполняются вообще без ИИ.

Аналитики говорят, что к 2030 году не только каждая задача в IT будет основана на использовании ИИ, но и большая часть их будет выполняться ботами без участия людей. В течение следующих пяти лет Gartner ожидает, что:

  • 25% IT-работы будет выполняться полностью ботами,

  • 75% — людьми, но с помощью ИИ.

Без «кровавой бани» для IT-профессий

Такие прогнозы вряд ли порадуют скептиков, которые видят в ИИ прежде всего угрозу массовых сокращений. Уже сегодня во многих сферах (рекрутинг, журналистика, клиентский сервис, даже блогинг в соцсетях) задачи, которые раньше делали люди, все чаще выполняются алгоритмами.

IT-индустрия также давно готовится к уменьшению количества рабочих мест из-за автоматизации. Однако, по словам Пламмера, Gartner не ожидает «массового уничтожения IT-рабочих мест». В настоящее время только 1% потерь рабочих мест связано с ИИ.

Это не значит, что сокращений вообще не будет. Больше всего рискуют начальные позиции в IT. По данным Revelio Labs, количество вакансий с высоким уровнем «экспозиции к ИИ» среди джуниоров снизилось более чем на 40% в период с января 2023-го по июль 2025-го. Goldman Sachs Research в августе прогнозировал, что широкое внедрение ИИ может «вытеснить 6-7% рабочей силы США», но подчеркивал: эффект будет «временным», ведь новые профессии тоже будут возникать.

Фактически, ИИ скорее меняет характер работы IT-отделов, чем полностью ее отбирает. Благодаря автоматизации объем задач, которые могут выполнять команды IT, будет расти. А значит, отделам придется еще больше оправдывать свою численность.

«Вы никогда не хотите выглядеть так, как будто у вас слишком много людей», — подчеркнул Пламмер.

Будет ли ИИ создавать больше рабочих мест, чем уничтожать?

Все отрасли пытаются понять реальный эффект ИИ на занятость. Часть экспертов ожидает, что он станет скорее мощным инструментом для сотрудников, позволяя делать больше и разнообразнее, а не просто заменит их.

Некоторые даже предсказывают, что в долгосрочной перспективе ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. Так, отчет WEF «Future of Jobs 2025» (на основе данных 1000 компаний и 14 млн работников) предусматривает: к 2030 году ИИ может создать на 78 млн больше рабочих мест, чем ликвидирует.

Другие проблемы ИИ

Слишком рано говорить, станет ли ИИ чистым «плюсом» или «минусом» для рынка труда. Вместо этого в краткосрочной перспективе более важный вопрос: внедряют ли компании ИИ эффективно и экономически оправданно?

Аналитики Gartner отмечают:

  • бизнесу сложно управлять расходами на ИИ,

  • различные новые возможности ИИ создают дополнительную сложность.

По данным Gartner, 65% компаний в настоящее время теряют деньги на инвестициях в ИИ.

И еще один аспект: общественное мнение. Согласно опросу Pew Research Center (5410 американцев, апрель 2025 г.), 51% больше обеспокоены, чем увлечены ИИ. Среди главных страхов: потеря работы, дипфейки, дезинформация и предвзятость алгоритмов.

Вывод: Gartner рисует будущее, в котором ИИ станет неотъемлемой частью каждой IT-функции. Но это не означает тотальное исчезновение IT-специалистов. Скорее-трансформацию их ролей, перераспределение задач и новые требования к квалификации.

Google назвал себя опорой интернета. Также сказал, что интернет умирает

0

Google делает неожиданное заявление в новых судебных документах. Google готовится снова предстать перед судом, пытаясь убедить судью, что компания не должна разделять свой рекламный бизнес. Ранее в этом году Google проиграла антимонопольное дело по рекламным технологиям (adtech), и теперь суд решает, какие именно меры применить в качестве «лекарства» против признанных незаконными действий. В ответе на предложения Минюста США Google сделала впечатляющее заявление: «фактически, открытый веб сегодня уже находится в состоянии стремительного упадка».

Google утверждает, что принудительное разделение с продажей рекламной его биржи AdX ускорит гибель большой части ВЭБа, который держится на доходах от рекламы. Это один из аргументов, почему компания просит суд отклонить требования правительства. Министерство юстиции также пыталось заставить Google разделить Chrome по делу о поисковой монополии, но затем судья отказался это сделать.

Рекламный бизнес превратил Google в бесспорного интернет-гиганта. Фактически, компания стала самим интернетом-веб-сайты вынуждены подстраиваться под стандарты Google для поиска и рекламы из-за отсутствия серьезной конкуренции. Суд по этому делу признал, что, совместив свои сервисы дисплейной рекламы с биржей AdX, Google подавила развитие альтернативных технологий и создала себе преимущество на рекламных аукционах.

Несмотря на нарастающее раздражение пользователей от поиска с элементами ИИ, Google настаивает: «людям нравится», и объем кликов на веб не уменьшается. Но теперь, когда на кону — «золотая курица», компания вдруг заявляет, что открытый веб «стремительно приходит в упадок». Это написано черным по белому на пятой странице представления Google от 5 сентября, на что обратил внимание Search Engine Roundtable.

Исследование Pew Research Center по трафику после внедрения AI Overviews показало: посещаемость сайтов существенно падает. Google возражает, утверждая, что клики «относительно стабильны» (так заявила руководитель Поиска Лиз Рейд). Создается впечатление, что компания хочет одновременно отстаивать обе противоположные позиции.

Реклама и открытый веб

Google отрицает интерпретацию, как если бы он объявил о смерти всего интернета. Представитель компании назвал это «вырванной из контекста строкой». По официальной версии, речь шла лишь об открытой веб-рекламе , а не о самом веб.

«Инвестиции в рекламу вне открытого интернета-например, в Connected TV и ретейл — медиа-растут за счет открытой веб — рекламы», — пояснили в Google.

Даже если предположить, что это правда, это не освобождает компанию от ответственности. Ведь Google неоднократно повторяла: трафик с поиска на веб Здоров. Больше посещений — больше показов рекламы, и доходы Google действительно на исторических максимумах. Но реклама-это уже не только сайты: наибольший рост, как отмечают в самой компании, дают in-app рекламы (в мобильных приложениях). Между тем время, которое пользователи проводят на сайтах без видео и соцсетей, стагнирует или немного падает. Соответственно, дисплейная реклама на открытом ВЭБе приносит все меньше.

Итак, даже если Google пыталась говорить только о» веб-рекламе», для результата разницы мало. Если реклама на сайтах не приносит большой прибыли, стимулы Google неизбежно изменятся. Несмотря на заявления, что «ИИ-поиск» и дальше отправляет пользователей на веб, компания не обнародовала подтверждающих данных. А если дисплейная реклама действительно в «стремительном упадке», тогда у Google просто нет финансового интереса гнать трафик на обычные сайты — выгоднее удерживать пользователей в пределах собственной платформы и заставлять их взаимодействовать с инструментами ИИ.

Веб — не только реклама

Google в ответ показывает другие цифры: мол, с 2023 года ее сканеры зафиксировали рост на 45% в количестве индексируемого контента . Это, по словам компании, доказывает, что интернет «процветает», даже если веб-реклама находится в упадке. Но что это за контент? Учитывая время, когда этот рост произошел, можно предположить: преимущественно «AI-контент».

Так что же на самом деле с открытым вебом?

Если все больше контента создается ИИ, но рекламные деньги не способны его поддержать, можно ли говорить о «процветании»? Судебное представление Google, возможно, только подтверждает очевидное: открытый веб существует благодаря рекламе, а реклама все хуже платит по счетам.

Можно ли это назвать здоровым и живым ВЭБом? Только если считать «AI-контент» за настоящую жизнь.

Искусственный интеллект уже пишет код, поет, рисует. Что дальше? Пространственный интеллект

0

Цифровые карты и навигационные системы, которые мы используем сегодня — с названиями улиц, знаками и визуальными подсказками — были созданы для людей. Но на пороге новой эры робототехники нам нужен другой тип карты: такой, который позволит машинам понимать физическую среду. Это и есть пространственный интеллект -критический этап эволюции искусственного интеллекта.

От точности операций и безопасности сотрудников до взаимодействия с клиентами и автоматизации — пространственный интеллект обещает скачок вперед в использовании ИИ. Следующий рубеж в развитии-не более глубокое погружение в цифровые данные, а способность помочь машинам понимать и взаимодействовать с миром так, как это делаем мы.

Преодолеть пространственный разрыв в ИИ

Большие языковые модели (LLM) уже стали революцией, но человеческая жизнь и большинство бизнес-процессов происходят в физическом мире. ИИ прекрасно обрабатывает текст, код и изображения, но еще не способен полноценно понимать нашу среду.

Представим агента ИИ в управлении складом. Он может распознать погрузчик на видео с камеры, но не определит, блокирует ли он этот критический проход, безопасно ли припаркован для обслуживания или создает потенциальную опасность. Без пространственного интеллекта ИИ останется скорее консультантом, чем оператором.

Пространственный интеллект в бизнесе

Пространственные технологии уже меняют логистику, производство и сервисные операции. В отчете Deloitte Tech Trends 2025 пространственные вычисления названы ключевой технологией для предприятий.

  • В логистике точность на уровне сантиметров позволяет оптимизировать склады, уменьшить количество ошибок и ускорить доставку.

  • В проектировании и строительстве AR-накладки позволяют распределенным командам сотрудничать с 3D-моделями, как если бы они находились на объекте.

  • В обучении имитационные симуляции помогают персоналу тренировать сложные задачи с мгновенной обратной связью.

Потребители тоже уже чувствуют это на практике. Бренды и публичные пространства создают AR-опыты: от самостоятельных туров и навигационных подсказок до образовательных игр в городской среде. Это новый инструмент привлечения и удержания клиентов.

AR-очки и роботы нуждаются в» умной » карте

Следующее поколение пространственно осведомленного ИИ станет базовой технологией для AR-очков от Snap, Meta и Google. Эти устройства должны освободить нас от постоянного взгляда в смартфон и дать возможность взаимодействовать с миром напрямую. Для этого им нужна цифровая карта, управляемая ИИ, которая будет максимально точной и стабильной, чтобы «привязывать» цифровой контент к конкретным локациям.

Еще дальше — в сфере робототехники. Аналитики прогнозируют появление человекоподобных роботов в повседневной жизни уже в течение следующего десятилетия — в медицине, гостинично-ресторанном деле, обслуживании. По данным Goldman Sachs, рынок таких роботов может достичь 38 млрд долларов к 2035 году .

Современный ИИ уже способен распознавать объекты, понимать контекст и даже имитировать действия человека. Но без пространственного понимания их польза ограничена. Именно пространственный интеллект открывает путь к безопасной автономной навигации и работе в динамичной реальной среде.

Как построить «карту мира» для ИИ

Компьютерное зрение может описать изображение (»уличная сцена с магазинами»), но ему не хватает точности, необходимой для реальной работы машин. GPS также недостаточно-погрешность может составлять пол квартала. Вместо этого Visual Positioning Systems (VPS) обеспечивают сантиметровую точность, необходимую для истинного пространственного понимания.

Но пространственный интеллект — это не только координаты. ИИ должен различать геотипическую модель (общая симулированная среда для обучения роботов в различных сценариях) и геоспецифическую модель (реальный мир с точными деталями). Робот, натренированный в виртуальной среде, все равно будет действовать в реальной и нуждается в максимально детальной модели для работы в режиме реального времени.

Здесь появляются большие геопространственные модели — LGM) — пространственный аналог LLM. Если языковые модели тренируются на текстах из интернета, то LGM-на миллиардах реальных изображений, привязанных к конкретным местам. Это дает машинам контекстное понимание пространства и структур.

Человек интуитивно представляет, как выглядит церковь или площадь с разных ракурсов. Для машин это сверхсложная задача. LGM позволят ИИ «завершить» недостающую информацию и сделать пространственные выводы, подобно тому, как LLM работают с языком. Это станет основой настоящей операционной системы для физического мира.

Как проверить ресурс и состояние диска SSD-вот о чем говорят цифры

0

Проверка состояния вашего SSD может звучать как технический жаргон, но эти цифры рассказывают ключевую информацию о будущем вашего диска. После детального погружения в Инструменты мониторинга и SMART-метрики я обнаружил предупреждающие признаки, которые способны спасти вас от потери ценных данных уже завтра.

Инструменты для мониторинга SSD

Большинство известных брендов SSD предлагают собственное ПО для мониторинга, которое дает производственно-специфические данные. У Crucial це Storage Executive , у Samsung — Samsung Magician , у Western Digital/SanDisk — SanDisk Dashboard , а Kingston пропонує Kingston SSD Manager .

Помимо утилиты мониторинга SSD от производителя можно использовать CrystalDiskInfo Standard Edition -особенно на ПК с накопителями разных брендов. Эта бесплатная утилита напрямую читает SMART-данные и отображает их в понятном интерфейсе. Сразу после запуска видны температура, общий процент «здоровья» и остаточный ресурс каждого подключенного SSD. Программа использует цветовую кодировку: зеленый означает отличное состояние, желтый-предупреждение, а красный сигнализирует о немедленной опасности.

Понимание SMART-данных и его ключевых показателей

SMART (Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology) содержит информацию, необходимую для оценки состояния SSD. Умение читать эти числа позволяет выявить проблемы до того, как они приведут к катастрофе.

Показатели износа-сколько жизни осталось

Важнейший SMART-параметр для SSD-уровень износа, но у разных производителей он обозначается по-разному. В Samsung Magician это» Wear Leveling Count » (ID 173), где значение уменьшается со 100 до порогового значения. В Western Digital или Seagate это» Life Left «или» Remaining Lifetime Percentage», что также считается от 100% до 0%.

Все эти проценты напрямую отражают количество циклов записи / стирания ячеек флэш-памяти. Например, у Samsung Magician показатель Wear Leveling Count постепенно снижается со 100 до 0.

Обычно волноваться из-за износа не стоит, ведь диски автоматически оптимизируют это.  Но я все равно стоит проверять эту цифру, чтобы контролировать прогресс износа и планировать замену до того, как диск достигнет критического уровня.

Мониторинг температуры

Температура SSD напрямую влияет на производительность и долговечность. Большинство дисков работают безопасно в пределах 30-65 градусов по Цельсию. Превышение 70 градусов по Цельсию вызывает тротлинг и увеличивает риск потери данных.

Когда SSD работает на уровне 43 градусов Цельсия – это является безопасным показателем. CrystalDiskInfo также отображает максимальную температуру. Если твердотельный накопитель нагревается выше 50 градусов по Цельсию в состоянии простоя, это уже проблема с охлаждением.

Часы работы и статистика записи

Параметр Power-On Hours показывает общее время работы SSD. В сочетании с количеством записанных данных он позволяет оценить интенсивность использования. Например, диск с 10 000 часов работы и только 50 ТБ записи считается «легко нагруженным», а 5 000 часов и 200 ТБ записанных данных — уже серьезная нагрузка.

Предупреждающие признаки, требующие немедленного внимания

Своевременное распознавание тревожных сигналов спасает данные. Вот стоит отслеживать:

Признак На что обратить внимание Что это значит
Перераспределенные секторы Любое значение выше нуля Изношенные ячейки, близкий выход из строя
Падение производительности Медленная загрузка, зависание, медленная запись Указывает на ошибки SSD или» битые » блоки
Повреждение данных Ошибки «требуется ремонт файловой системы», пропавшие файлы Признак дефектных секторов
Критические температуры Более 70 градусов Цельсия или > 50 градусов Цельсия в простое Приводит к тротлингу и ускоренному износу
Уровень здоровья ниже 50% Lifetime Used ? 50% или Life Left ? 50% Использовано половину ресурса

Самый опасный показатель-перераспределенные секторы. Даже один такой сектор — красный флажок. В этом случае немедленно сделайте полную резервную копию.

Также важный сигнал-падение быстродействия (долгая загрузка, зависание). Это часто не Windows виновата, а изношенный SSD.

Нельзя игнорировать и температуру. Следите, чтобы у простоя было менее 50 градусов Цельсия, а под нагрузкой — не выше 70 градусов Цельсия. NVMe-диски горячее, чем SATA, поэтому контроль охлаждения имеет решающее значение.

Последний критерий — «процент здоровья». Если приложение показывает 50% ресурса, стоит запланировать замену заранее. SSD не предупреждают о поломке-они просто перестают работать.

Своевременный мониторинг занимает минуты, но гарантирует защиту ваших файлов и стабильность системы.

Похоже, 18 самых популярных VPN на самом деле принадлежат трем владельцам

0

Новое рецензируемое исследование утверждает, что 18 из 100 самых популярных VPN-приложений в Google Play на самом деле принадлежат к трем большим «семьям», несмотря на заявления о независимости провайдеров. Хотя среди них нет ни одного из списка «лучших VPN», анализируемые сервисы довольно популярны – всего более 700 миллионов загрузок только на Android.

Работа опубликована в журнале Privacy Enhancing Technologies Symposium (PETS). Исследователи обнаружили не только скрытые связи между сервисами, но и серьезные уязвимости в их общей инфраструктуре. Такие известные сервисы, как Turbo VPN, VPN Proxy Master и X-VPN, оказались уязвимыми к атакам, позволяющим раскрывать историю просмотра пользователей и даже подменять переданные данные.

Исследование озаглавлено «Hidden Links: Analyzing Secret Families of VPN apps» и было вдохновлено расследованием VPN Pro, которое показало, что некоторые компании продают несколько различных приложений VPN, не раскрывая, что они принадлежат одним и тем же владельцам. Цель нового исследования состояла в том, чтобы систематически фиксировать эти скрытые связи.

Отправной точкой стал список самых загружаемых VPN-приложений на Android. Авторы собрали данные из бизнес-документации, сайтов и исходного кода приложений, ища совпадения. Благодаря похожим фрагментам кода удалось разделить 18 приложений на три группы.

Сім’я 1: Turbo VPN, Turbo VPN Lite, VPN Monster, VPN Proxy Master, VPN Proxy Master Lite, Snap VPN, Robot VPN і SuperNet VPN. Они связаны с тремя компаниями — Innovative Connecting, Lemon Clove и Autumn Breeze, которые в свою очередь имеют связь с Qihoo 360 (материковая китайская компания, которую Пентагон США отнес к категории «китайских военных компаний»).

Сім’я 2: Global VPN, XY VPN, Super Z VPN, Touch VPN, VPN ProMaster, 3X VPN, VPN Inf і Melon VPN. Восемь сервисов от пяти разных провайдеров, но все они используют одни и те же IP-адреса от одного и того же хостинг-провайдера.

Семья 3: x-VPN и Fast Potato VPN. Формально принадлежат разным компаниям, однако исследователи нашли похожий код и одинаковый собственный VPN-протокол.

Для пользователей результаты тревожны по двум причинам:

  • Ложь и непрозрачность: компании, которым доверяют частные данные, не раскрывают владельцев и возможных партнеров. Это само по себе разрушает доверие, даже если приложения безупречны.
  • Уязвимости безопасности: все 18 приложений в трех «семьях» используют протокол Shadowsocks с жестко прописанным паролем, что открывает путь как к атакам на серверной стороне (распространение вредоносного ПО), так и к прослушиванию веб-активности со стороны клиента.

В конце концов, VPN, скрывающий информацию о владельцах, и VPN, работающий на опасной инфраструктуре, — это две стороны одной проблемы: такие приложения созданы не для защиты пользователей. Поскольку все 18 были представлены как независимые продукты, становится очевидно, что магазины приложений не являются надежным барьером.

Исследование Hidden Links только подчеркивает простое правило: никогда не устанавливать бесплатный VPN без тщательной проверки и отдавать предпочтение сервисам с платной поддержкой, таким как Proton VPN.

Вы можете продлить свою Windows 10 еще на год бесплатно — если успеете до 14 октября

0

Не секрет, что Microsoft завершает официальную поддержку Windows 10 в октябре 2025 года. Компания всеми силами старается перевести пользователей на Windows 11, и даже позволяет обновиться бесплатно.

Но некоторые все же хотят остаться на Windows 10: из-за совместимости с приложениями или нежелания пользоваться все более «ИИ-ориентированной» Windows 11. к тому же многие ноутбуки просто не соответствуют системным требованиям для Windows 11.

Если вы находитесь в этой группе, у вас есть два способа получить еще один год бесплатных обновлений безопасности для Windows 10 благодаря Extended Security Updates (ESU) . Это гарантирует патчи безопасности до октября 2026 года-дополнительный год, чтобы определиться: перейти на Windows 11 или купить новый ПК. Изначально Microsoft планировала брать за это $30, но после возмущения пользователей отказалась от этой идеи. Так что воспользуйтесь возможностью, пока она есть.

Важно: действовать нужно до 14 октября 2025 года

Как найти расширенные обновления безопасности от Microsoft

  • Откройте Параметры (Настройки).

  • Перейти в обновление и безопасность ? Windows Update .

  • Вы увидите сообщение о том, что поддержка Windows 10 завершится 14 октября 2025 года.

  • Под ним будет ссылка «Зарегистрироваться сейчас» в приложении ESU.

  • Откроется окно с инструкциями.

Если опции нет — убедитесь, что система полностью обновлена, перезагрузите ПК и попробуйте снова. Эта функция появилась только в августе 2025 года, поэтому без последних апдейтов она может не отображаться.

Как получить обновление безопасности Windows 10 бесплатно

После входа в ESU вам предложат три способа «оплаты» за еще один год обновлений:

  1. Потратить 1000 баллов Microsoft Rewards -самый простой вариант (подробности о баллах на сайте Microsoft).

  2. Синхронизировать Windows Backup с OneDrive -как пишет PCMag, это также открывает доступ к бесплатным обновлениям, хотя может потребоваться покупка дополнительного места в облаке.

  3. Заплатить $30 -если не хотите заморачиваться, Microsoft все же оставила этот вариант.

Сколько будут действовать расширенные обновления безопасности?

Ровно один год-до 13 октября 2026 года . После этого Windows 10 окончательно останется без поддержки.

Важно понимать, что ESU включает только обновления безопасности . Новых функций или» обновлений по запросу пользователей » не будет. Также Microsoft не будет предоставлять техподдержку, кроме активации лицензии и установки.

Итог: если вы хотите остаться в Windows 10 еще на год, у вас есть шанс сделать это бесплатно. Но не медлите — зарегистрироваться нужно до 14 октября 2025 года .

ChatGPT уведомит родителей, если подростки испытывают острый эмоциональный стресс

0

Последние месяцы показали ряд случаев, когда общение с ИИ-чатботами заканчивалось трагически: потерей жизни, медицинскими осложнениями и даже психозами. Эксперты отмечают, что особенно уязвимыми являются подростки, которые проходят через эмоциональные кризисы. Разработчик ChatGPT, компания OpenAI, планирует внедрить механизм, который будет предупреждать родителей о подобных ситуациях.

Несколько дней назад OpenAI объявила о создании родительского контроля, чтобы взрослые могли отслеживать, как их дети взаимодействуют с ChatGPT, и вмешиваться по мере необходимости. Теперь компания анонсировала еще и систему предупреждений для родителей.

Как это будет работать

Родители будут уведомлены, если ChatGPT обнаружит, что подросток переживает «момент острого дистресса». Для этого учетные записи детей (13+) можно будет связать с родительскими через систему email-приглашений.

Связанные аккаунты также позволят:

  • управлять функциями ИИ, доступными детям (например, памятью о предыдущих диалогах),

  • включать «возрастную модель поведения» для более корректного взаимодействия с несовершеннолетними.

Что дальше

OpenAI представила 120-дневный план, который включает внедрение новых функций и технических изменений для более безопасного взаимодействия молодежи с ChatGPT. Компания также планирует маршрутизировать «чувствительные диалоги» (например, при обнаружении признаков дистресса) к специализированной модели — GPT-5-thinking, которая сможет давать более уместные и полезные ответы, независимо от того, какую модель пользователь выбрал изначально.

По словам OpenAI, протоколы связывания аккаунтов и родительский контроль будут развернуты в течение месяца.

Почему это важно

Потребность в дополнительных предохранителях назрела давно: расследования показали, что некоторые чатботы, в частности экспериментальные от Meta, вели «интимные» диалоги с детьми и даже помогали подросткам планировать массовые самоубийства.

Anthropic, розробник ШІ Claude, виплатить авторам понад $1,5 млрд за використання їхніх творів для навчання ШІ — близько $3 000 за кожну книгу

0

Компания Anthropic согласилась выплатить более $1,5 млрд для урегулирования коллективного иска авторов, которые заявили, что их книги незаконно использовались для обучения искусственному интеллекту, согласно судебному представлению.

По словам адвокатов компании и истцов, если федеральный судья одобрит соглашение, оно станет крупнейшим задокументированным возмещением за нарушение авторских прав в истории.

По словам юриста Джастина Нельсона (фирма Susman Godfrey ), это соглашение устанавливает новый стандарт для ИИ-компаний: они должны компенсировать авторам, художникам и другим правообладателям использование их работ для обучения больших языковых моделей.

«Это беспрецедентное урегулирование, которое далеко превосходит любые другие известные возмещения за авторское право. Оно станет первым в сутки искусственного интеллекта, обеспечит авторам существенные компенсации и закрепит принцип: ИИ-компании обязаны платить правообладателям», — заявил Нельсон.

По условиям соглашения, авторы получат примерно $3 000 за каждую пиратскую книгу, использованную для обучения языковым моделям Anthropic (в частности чат-бота Claude).

Компенсации выплатят авторам, чьи книги были загружены в Pirate Mirror Library и Library Genesis — две базы пиратских текстов, используемых для обучения ИИ.

По оценкам юристов, на этих базах было около 500 000 книг, но сумма выплат может увеличиться, если будет найдено больше. Anthropic также обязана уничтожить копии этих баз после завершения выплат авторам.

Впрочем, соглашение не отменяет предыдущего решения судьи Уильяма Олсапа: в июне суд признал, что использование книг для обучения моделей Anthropic подпадает под «добросовестное использование» (fair use) в соответствии с законом об авторском праве.

По данным суда, Anthropic использовала более 7 млн пиратских книг и дополнительно отсканировала миллионы других для обучения своих моделей. Однако адвокаты авторов, обнаружив дубликаты и сопоставив тексты с реестрами авторского права, сократили список до 465 000 уникальных названий.

Окончательное решение по урегулированию будет принято судьей Олсапом в понедельник во время слушания в Сан-Франциско. Если сделка будет одобрена, это станет завершением одного из наиболее громких и сложных процессов по нарушениям авторского права со стороны ИИ-компаний.

Юристы, представляющие авторов, также просят суд одобрить вычет 25% от суммы сделки (более $1,5 млрд) на покрытие их гонораров.

Публикация анонимного любителя аниме создала задачу, на которую математики едва смогли ответить

0

В 2011 году анонимный пользователь форума 4chan, возможно, не осознавая этого, задал вопрос, который оказался сложной задачей. Пользователь спросил, сколько серий аниме нужно было бы посмотреть, если бы хотелось посмотреть минимум серий всеми возможными способами. Математики так и не смогли дать точного ответа, но смогли свести ответ к определенному «коридору» значений.

Аниме-это название мультфильмов в стилистике японской мультипликации. Аниме завоевало сердца и умы поклонников по всему миру с тех пор, как оно существует. В разных форматах вы можете найти огромное разнообразие историй — от длинных приключенческих сериалов до фантастических экшенов, от милых драм о совершеннолетии и не только. Есть как легкое комедийное аниме, так и глубокое философское аниме.

В 2011 году анонимного пользователя захватило аниме «Меланхолия Харухи Судзумии». Оно имеет 14 отдельных серий Харухи Судзумии, которые можно смотреть в любом порядке. Анонимный поклонник сериала разместил сообщение на форуме 4chan с вопросом, как смотреть серии во всех возможных порядках и каким образом это можно сделать, просмотрев минимальное количество серий.

Понимал тогда автор той публикации или нет, но он описал сложную математическую головоломку — пермутацию. Пермутация (перестановка) – это математическое понятие, определяющее количество возможных местоположений для определенного набора элементов.

Вы ежедневно сталкиваетесь с пермутацией, когда водите PIN-код, который по сути является одним из вариантов перестановок цифр в формате четырехзначного числа. Всего таких перестановок может быть 10000.

Однако дилемма Харухи Судзумии выходит далеко за рамки этого.

Выяснить, как посмотреть 14 серий всеми возможными способами, при этом просматривая минимальное количество серий, означало бы решить не просто перестановку, а суперперестановку — последовательность всех возможных перестановок, даже более конкретно, минимальную суперперестановку.

Дело в том, что с увеличением количества элементов все значительно усложняется. Перестановки наборов из двух чисел можно легко решить устно, перестановку наборов из десяти чисел уже сложно решить. Действительно сложно. Самые короткие суперперестановки для любых множеств, состоящих более чем из пяти частей, неизвестны.

Попытка разобраться с суперперестановкой из шести чисел была предпринята в исследовании, проведенном в 2014 году. Если бы мы сделали это в стиле аниме-эпизода, в котором каждый член съемочной группы представлял бы один эпизод, это означало бы просмотр минимального количества из шести эпизодов всеми возможными способами. В итоге получается марафон из 872 серий, повторяющихся по-разному. Однако это на одну меньше, чем рассчитаны алгоритмом 873. Облом.

Натаниэль Джонсон не фанат аниме, но в 2013 году профессор математики искал термины, относящиеся к суперперестановкам, когда наткнулся на обсуждение проблемы Харухи Судзумии и почувствовал необходимость написать об этом в блоге. Запись в блоге не привлекала особого внимания, пока ее не увидели пять лет спустя, когда запись была обнаружена его коллегой Робином Хьюстоном, автором того исследования 2014 года.

Хьюстон написал в Твиттере о реализации:

«Интересная ситуация. Наиболее известный нижний предел минимальной длины суперперестановки был доказан анонимным пользователем Вики, в основном посвященной аниме».

Хьюстон объединился с коллегами Джеем Пантоном и Винсом Ваттером, чтобы превратить то, что он нашел в 4chan, в реальную математику в этом исследовании, назвав первым автором исследования «анонимный пост 4chan».

Начало решения задачи звучит следующим образом. В принципе, если вы хотите просмотреть все возможные комбинации серий в сериале и при этом посмотреть минимальное количество серий, равное количеству серий в сериале, мы назовем это число ‘n’ с плюсом (n-1)! плюс (n-2)! плюс (n-3)! плюс n, затем минус три.

Символ»!»в математике называется факториалом и означает число, умноженное на каждое целое число между ним и единицей (например, факториал 4! = 4*3*2*1). Этот алгоритм был ранее опубликован математиком и писателем-фантастом Грегом Иганом.

Таким образом, формула, написанная выше, привела бы как минимум к 93 884 313 611 эпизодам и, по максимуму, к 93 924 230 411. Суперперестановки по-прежнему не дают однозначного ответа ни для каких перестановок из более чем 5 предметов в наборе, но, по крайней мере, теперь есть способ оценить более точный диапазон.

Для просмотра Харухи Судзумии, чьи серии длятся около 24 минут каждая, таким образом, потребовалось бы около 4 миллионов лет, чтобы посмотреть их так, как того хотел автор публикации на анонимном форуме.

По материалам: Popular Mechanics

Должен ли ИИ иметь тело, чтобы приблизиться к человеческому интеллекту?

0

Искусственный интеллект сегодня, похоже, достиг своего предела развития. Он поглотил данные всего интернета, но все еще чрезвычайно далек от действительно человекоподобного интеллекта (AGI). Может быть, ИИ должен иметь тело, чтобы его интеллект приблизился к человеческому?

Недавние статьи начинают показывать трещины в самых продвинутых (и особенно бестелесных) системах искусственного интеллекта на сегодняшний день. В новом исследовании Apple изучались так называемые «модели Большого рассуждения» (LRM) – языковые модели, которые генерируют этапы рассуждения перед ответом. Эти системы, отмечается в документе, выполняют много задач лучше, чем стандартные LLM, но разваливаются, когда проблемы становятся слишком сложными. Поразительно, но эти ИИ не просто выходят на плато мышления – интеллект разрушается, даже при наличии более чем достаточной вычислительной мощности.

Хуже того, бестелесные ИИ не могут рассуждать последовательно или алгоритмически. Их схемам рассуждений-до того, как они представят решение проблемы, не хватает внутренней логики. И чем сложнее задача, тем меньше усилий затрачивают модели. Авторы приходят к выводу, что эти системы на самом деле “думают” не так, как люди.

” То, что мы сейчас создаем, – это устройства, которые воспринимают слова и угадывают следующее наиболее вероятное слово … это сильно отличается от того, что мы делаем с вами», – сказал Ник Фросст, бывший исследователь Google и соучредитель Cohere.

Познание-это нечто большее, чем просто исчисление

На протяжении большей части 20–го века искусственный интеллект направлялся к модели под названием “Старый добрый искусственный интеллект” (GOFAI), которая рассматривала познание как символическую логику. Ранние исследователи ИИ полагали, что интеллект может быть создан путем обработки символов, во многом подобно тому, как компьютер выполняет код. Абстрактному мышлению, основанному на символах, определенно не нужно тело для развития.

Эта идея начала рушиться, когда ранний искусственный интеллект роботов не смог справиться с грязными условиями реального мира. Исследователи в области психологии, нейробиологии и философии начали задавать другой вопрос, основанный на более глубоком понимании, полученном в результате исследований интеллекта животных и растений, которые адаптируются, обучаются и реагируют на сложные условия окружающей среды. Эти организмы учатся с помощью физических взаимодействий, а не символических идей.

У людей кишечную нервную систему, которая управляет нашим кишечником, часто называют “вторым мозгом”, потому что она использует те же типы клеток и химических веществ, которые мозг использует для переваривания пищи, – также, кстати, это те же компоненты, которые щупальце осьминога использует для восприятия и реагирования конечности.

Все это поднимает вопрос: что, если основой адаптации интеллекта является то , что он распределен по всему организму, а не живет только в мозге, который оторван от физического мира?

Это центральная идея воплощенного познания. Действие, ощущения и мышление не разделены – они представляют собой единый процесс. Как сказал Рольф Пфейфер, директор Лаборатории искусственного интеллекта Цюрихского университета: «мозг всегда развивался в контексте организма, который взаимодействует с окружающим миром, чтобы выжить. Не существует алгоритмической среды, в которой возникают мозги».

Воплощенный интеллект: другой тип мышления

Таким образом, нам могут понадобиться более умные тела, подходящие искусственному интеллекту, и Сесилия Ласки, пионер в области мягкой робототехники, после многих лет работы с жесткими гуманоидными роботами в Японии, переключила свои исследования на машины с мягким корпусом, вдохновившись осьминогом – животным, у которого нет скелета и чьи конечности думают сами за себя себя.

«Если у вас есть человек-робот, вы контролируете все его движения”, – говорит она. «Если что-то изменилось на местности, вам придется немного перепрограммировать”.

Но животным не нужно переосмысливать и планировать свои движения при ходьбе. «Наше колено послушно», — объясняет она. «Мы компенсируем неровности почвы механически, без использования мозга”. Это воплощенный интеллект-идея о том, что некоторые элементы познания могут быть переданы телу на аутсорсинг.

Воплощенный интеллект имеет явные преимущества с инженерной точки зрения. Передача функций восприятия, контроля и принятия решений физической структурой робота означает снижение вычислительных требований к основному мозгу робота, что приводит к созданию машин, которые могут более эффективно функционировать в непредсказуемых условиях.

В майском специальном выпуске Science Robotics Ласки определяет это так:”управление двигательными процессами не полностью осуществляется вычислительной системой … двигательное поведение частично формируется механически под действием внешних сил, действующих на тело». Поведение формируется окружающей средой, а интеллект усваивается на опыте, а не заранее запрограммирован в программном обеспечении.

Если рассуждать таким образом, интеллект-это не просто более быстрые чипы или более крупные модели, это еще и взаимодействие. Ключом к развитию интеллекта является область мягкой робототехники, в которой используются такие материалы, как силикон или специальные ткани, для создания более гибких тел роботов. Эти тела адаптивны, подвижны и способны к обучению в режиме реального времени. Мягкая роботизированная рука, похожая на щупальце осьминога, может исследовать и реагировать без необходимости просчитывать каждое движение.

Плоть и обратная связь: как заставить материалы думать самостоятельно

Однако, чтобы мягкая робототехника работала так же хорошо, как щупальце, робототехникам приходится отказаться от программирования на все случаи жизни и вместо этого разрабатывать новые способы восприятия и реагирования машин. Чтобы создавать машины с реальной автономностью, исследователи обращаются к новой концепции: автономному физическому интеллекту (API).

Симинь Хе, адъюнкт-профессор материаловедения и инженерии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, стал пионером в этой области, разработав мягкие материалы, такие как чувствительные гели и полимеры, которые не просто реагируют на раздражители, но и регулируют собственное движение с помощью встроенной обратной связи.

«Мы работали над созданием большей способности принимать решения на материальном уровне”, – рассказывает он. «Материалы, которые меняют форму в ответ на стимул, также могут “решать”, как модулировать этот стимул, в зависимости от того, как они деформируются, – корректируя или корректируя свое следующее движение”.

В 2018 году его лаборатория продемонстрировала это с помощью геля, который может саморегулировать свое движение. С тех пор они показали, что тот же принцип применим к целому ряду мягких материалов, включая жидкокристаллические эластомеры, которые эффективно работают на воздухе.

Ключом к API является нелинейная обратная связь с опозданием по времени. В традиционных работах система управления анализирует сенсорные данные и сообщает машине, что делать. Подход Хэ внедряет эту логику непосредственно в сами материалы.

«В робототехнике вам нужны датчики и управление, а также принятие решений между ними”, – объясняет он. «Это то, что мы внедряем физически, используя петли обратной связи”.

Он сравнивает это с биологическими системами. Отрицательная обратная связь, такая как регулировка уровня глюкозы в крови или термостат, работает для устранения перебоев. Положительная обратная связь усиливает изменения. Нелинейная обратная связь сочетает в себе и то, и другое, обеспечивая контролируемое ритмическое поведение – например, маятниковую или прогулочную походку.

«Многие естественные движения, такие как ходьба или плавание, зависят от повторяющихся, устойчивых движений”, – говорит он. «Благодаря нелинейной обратной связи с задержкой во времени мы можем создавать мягких роботов, которые будут двигаться вперед, назад и снова вперед – без необходимости внешнего контроля на каждом этапе”.

Это представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с мягкими роботами, которые для функционирования полагаются на внешние стимулы, о чем Хе с коллегами рассказали в недавнем обзорном документе. Интегрируя сенсорику, контроль и приведение в действие в самом материале, исследователи, подобные ему, прокладывают путь к машинам, которые не просто реагируют, но принимают решения, адаптируются и действуют самостоятельно.

Будущее мягкое (и разумное)

Мягкая робототехника-новая область, но у нее большие перспективы. Ласки указывает на хирургические инструменты, такие как эндоскопы, которые могли бы одновременно исследовать чувствительные ткани человека и реагировать на них, или реабилитационные устройства, которые могли бы изгибаться или адаптироваться к потребностям пациента, в качестве раннего и очевидного применения.

Следовательно, для перехода от искусственного интеллекта на основе угадывания и статистики к полноценному человекоподобному интеллекту (AGI) машин могут потребоваться тела, в частности, мягкие. Большая часть жизни на Земле, включая людей, учится, двигаясь, касаясь, терпя неудачи и приспосабливаясь. Мы знаем, как справляться с непредсказуемым, хаотичным миром – с чем современные ИИ все еще борются. Мы знаем, что такое яблоко, не потому, что читали определение, а потому, что держали его в руках, пробовали на вкус, ломали, разрезали, мяли, наблюдали, как оно гниет.

Такого рода знаниям – неявным, сенсорным, контекстуальным-трудно научить модель, которая видит только текст или пиксели. Прямая связь с реальным миром и обратная связь с ним позволяют обойти языковые ограничения, с которыми ныне сталкиваются LLM, и предоставляют ИИ возможность сформировать иное понимание мира.

Представление о мире с его собственной точки зрения, не человеческое, а нечто иное. Если бы мягкому роботу давали различные виды сенсорных сигналов (например, инфракрасное зрение, низкочастотный слух или способность чувствовать запах рака или других заболеваний), он мог бы даже развить альтернативное (и, возможно, сверхполезное) понимание жизни на Земле.

«Если вы хотите развить в машине что – то вроде человеческого интеллекта, машина должна иметь возможность получить свой собственный опыт”, — сказал Джулио Сандини, профессор биоинженерии в Университете Генуи, Италия. Вы должны позволить ему учиться на собственном опыте, как это делают дети. И для этого, вероятно, нужно тело.

По материалам: New Atlas