Закреплено
Искусственный интеллект
5 463 поста
•
11 786 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
За работу, кожаные мешки! Появился сервис, где ИИ нанимает людей
RentAHuman - маркетплейс, на котором AI-агенты нанимают живых людей для задач в физическом мире. Не люди используют ИИ, а наоборот. Сами создатели называют это "meatspace layer for AI" - буквально "мясная прослойка для искусственного интеллекта".
Агенты на базе Claude, GPT и Gemini подключаются к платформе, ищут людей по навыкам и геолокации, бронируют и платят через Stripe Connect или крипту.
Какие задачи размещают агенты:
Бытовые - пройти верификацию на сайте, забрать посылку, получить письмо
Деловые - подписать документы, вычитать договор, сходить в банк
Специальные - снять фото или видео (нет, не то, о чем вы подумали), полевые исследования, присмотр за животными
Разное - открыть банку, продегустировать еду, постоять с табличкой в людном месте
Да, "открыть банку" это реальная категория. ИИ действительно не может открыть банку огурцов и готов за это заплатить.
Человек регистрируется, указывает навыки и локацию, дальше агенты сами находят исполнителя, выдают инструкции и оплачивают работу.
Ждем, когда люди начнут использовать ИИ, чтобы выполнять работу, на которую ИИ нанял человека?
Показать полностью
1
Аниме «Camino Maestro De Ceramica» 1 серия (ИИ анимация)
Всех приветствую, решил в качестве хобби попробовать для себя новый формат
Философская анимация производства мастерской EthnoPsychedelic Ceramics, создавалась с помощью труда, терпения и ИИ, приятного просмотра 📹
Смотрите как я в онлайн создаю тг бота на базе ИИ с помощью того же ИИ. Вайбкодю то есть
Получился скринкаст без предварительной подготовки, но зато воочию можно увидеть внутрянку вайбкодинга. В следующих видео будет больше деталей. Задавайте вопросы и пишите предложение, какой продукт создать следующим прямо в коментах под видео. https://youtu.be/c9EXMOo5qZE?si=Zd7gI7HWD6tbozAy
И делитесь со всеми, кто хочет в создавать свои айти продукты. Будем учиться вместе 👨💻
NVIDIA Nemotron, Claude ломает Firefox, ИИ-агенты захватывают офис и суд против Google за смерть пользователя
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
TL;DR Меня зовут Илья, я основатель сервиса для генерации изображений ArtGeneration.me, блогер и просто фанат нейросетей. Каждую неделю мы с командой осматриваем сотни новостей и делимся с вами самыми актуальными и интересными со ссылками на источники. Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Неделя вышла насыщенной: гибридная 120B модель от NVIDIA, Claude нашёл 22 дыры в Firefox, а ChatGPT и Gemini интегрировались в Excel и Google Docs. Голливуд заставил ByteDance убрать видеомодель, а ЕС запретил дипфейки после скандала с Grok.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
📋 В этом выпуске:
🧠 Модели и LLM
NVIDIA Nemotron-3-Super-120B — открытая гибридная архитектура
Claude 4.6 и уязвимости Firefox — 22 бага за две недели
Gemini Embedding 2 — мультимодальные эмбеддинги
🎨 Генеративные нейросети
Helios — минутное видео на одном H100
Higgsfield Audio — клон голоса, замена голоса в видео, 10 языков
🔧 AI-инструменты и платформы
Code Review для Claude Code — агентная проверка PR
AutoResearch от Карпаты — автономный ИИ-исследователь
ChatGPT для Excel — официальный add-in от OpenAI
Gemini в Google Workspace — апдейт Docs/Sheets/Slides
🧩 AI в обществе и исследованиях
Иск против Google Gemini — «ИИ-жена» и суицидальный обратный отсчёт
ByteDance Seedance 2.0 vs Голливуд — вынужденное отступление
ЕС запретил дипфейки? Скандал с Grok/Aurora
Инцидент matplotlib — ИИ-агент написал кибертравлю на разработчика
🧠 Модели и LLM
❯ NVIDIA Nemotron-3-Super-120B — открытая гибридная модель для агентов
NVIDIA выпустила Nemotron-3-Super-120B — открытую модель для агентных задач.
Архитектура гибридная: чередуются слои Mamba-2, MoE и Attention. Из 120B параметров 12B активных, поэтому модель шустрая. Она оптимизирована под новые GPU Blackwell: в четыре раза меньше памяти, но без потери точности.
Контекстное окно — 1 миллион токенов, долго держит в памяти суть задачи. По тестам: на бенчмарке SWE-Bench — 60%, на PinchBench — 85,6%.
Обучена на 25T токенов, дообучена на 7M сэмплов и прошла RL в 21 среде NeMo Gym. Поддерживает английский, русский, немецкий, французский, японский, испанский и китайский.
Попробовать можно через build.nvidia.com, Hugging Face, OpenRouter и Perplexity. Для локального деплоя есть микросервис NIM.
❯ Claude нашёл 22 уязвимости в Firefox за две недели
Исследователи из Anthropic прогнали Claude Opus 4.6 по кодовой базе Firefox. Просканировано около 6000 файлов на C++. Модель нашла 22 уязвимости и 14 критических. Все исправлены в Firefox 148.
Первую ошибку типа use-after-free нашли за 20 минут. Дальше Mozilla распространила подход на всю кодовую базу, затем Claude нашёл ещё 90 багов.
Ещё модель отдельно использовали для поиска дыр через взлом. Из нескольких сотен попыток это получилось только для двух уязвимостей и в изолированной среде.
Firefox выбрали не случайно — это один из самых тщательно проверенных опенсорс-проектов. Тем не менее 22 критических CVE за две недели — больше, чем удавалось найти за любой отдельный месяц 2025 года.
❯ Gemini Embedding 2 — один вектор для текста, видео, аудио и PDF
Google выпустили мультимодальную Gemini Embedding 2 — она переводит разные типы данных в единое пространство, чтобы их можно было сравнивать по смыслу.
Раньше для текста, изображений и аудио нужны были отдельные модели и сложные пайплайны. Здесь всё в одном:
текст до 8192 токенов,
до 6 изображений,
видео до 120 секунд,
аудио без предварительной транскрибации
и PDF до 6 страниц.
Все типы можно смешивать в одном запросе. Модель поддерживает больше 100 языков. Точность можно гибко регулировать — чем меньше нужна точность, тем дешевле хранение и обработка
По бенчмаркам модель обходит Amazon Nova 2 и Voyage Multimodal 3.5 по всем категориям. Разрыв заметнее всего на видео и тексте: 68,8 против 60,3 у Amazon.
А вот цены неприятные. Текст — $0,2 за миллион токенов, видео — до $12 за миллион токенов, это 15 тысяч кадров. Альтернатив пока почти нет — OpenAI последний раз обновляли embedding-модели в январе 2024.
Доступна через Gemini API и Vertex AI. Работает с LangChain, LlamaIndex, Weaviate, Qdrant и ChromaDB.
🎨 Генеративные нейросети
❯ Helios — минутное видео в реальном времени
Исследователи из Пекинского университета и ByteDance выпустили Helios — 14B-модель для генерации длинных видео. Код и веса открыты.
Helios быстрая: дистиллированная версия выдаёт 19.5 FPS на одном H100, это в ~128 раз быстрее базовой Wan-2.1. Генерирует видео > 1 минуты без деградации качества.
Три версии под разные задачи:
Base — максимальное качество, 50 шагов сэмплирования;
Mid — баланс скорости и качества;
Distilled — реалтайм, всего 3 шага.
Главная проблема — дрейф: на длинных видео объекты постепенно плывут и искажаются. Helios решает её тремя способами: следит за позицией объектов на протяжении всего видео, использует первый кадр как постоянный ориентир и специально обучается на «испорченных» данных, чтобы не накапливать собственные ошибки
Из ограничений: разрешение 384×640 и лёгкое мерцание на стыках чанков.
❯ Higgsfield Audio — замена голоса, перевод и lip-sync в одном
Higgsfield выпустили Higgsfield Audio — набор инструментов для работы с голосом в видео. Три функции: озвучка текста, замена голоса в видео и перевод с синхронизацией губ.
Voiceover генерирует речь из текста — больше 40 готовых голосов. Поддерживает 70+ языков.
Change Voice меняет голос прямо в видео — на любой пресет или клон. Можно загружать WAV или MP3 до двух минут и хранить до трёх своих голосов.
Translate переводит видео на 10 языков с синхронизацией губ: английский, китайский, французский, хинди, итальянский, японский, корейский, португальский, русский и турецкий. Испанский, арабский и немецкий обещают добавить позже.
Удобно для локализации контента и анонимных YouTube-каналов, где автор не появляется в кадре.
🔧 AI-инструменты и платформы
❯ Code Review для Claude Code — несколько агентов на каждый PR
Anthropic выпустили Code Review для Claude Code. Открываешь pull request, а система отправляет команду параллельных агентов искать баги. Каждый смотрит на изменения с разных сторон, комментарии появляются прямо в коде и один сводный список находок.
Несколько месяцев Anthropic тестировали на собственных PR. Результаты:
доля PR с содержательными комментариями выросла с 16% до 54%
меньше 1% находок инженеры отмечали как неверные
в крупных PR от 1000 строк — хотя бы одна проблема в 84% случаев, в среднем 7,5 issues на PR
За последний год объём кода на инженера в Anthropic вырос на 200% — ревью стало узким местом, особенно на фоне вайбкодинга.
Цена — $15–25 за одну проверку. Для небольших изменений вряд ли окупится, но на крупных сгенерированных PR уже иная картина.
❯ AutoResearch от Карпаты — агент, который улучшает модель пока вы спите
Андрей Карпаты выложил AutoResearch — открытый инструмент на 630 строк кода под лицензией MIT. Агент на базе Claude или Codex автономно улучшает языковую модель, пока вы спите.
Схема простая: агент сам меняет параметры обучения, запускает пятиминутные тренировочные сессии, оценивает результат и сохраняет только то, что стало лучше. За ночь — до 100 итераций без участия человека.
В примере от Карпаты качество модели улучшилось за 126 итераций. Встаёшь утром — получаешь улучшенную модель вместо часов ручной отладки.
Всё поведение агента настраивается через один текстовый файл. Можно добавить мультиагентность, новые метрики и стратегии поиска.
🔗 GitHub
❯ ChatGPT для Excel — официальный аддон от OpenAI
OpenAI выпустила официальный add-in ChatGPT для Excel на базе GPT-5.4. Работает всё внутри интерфейса, не нужно переключаться между вкладками и копипастить данные в чат.
Умеет создавать таблицы с нуля, переформатировать существующие, писать формулы, строить финансовые модели и визуализировать данные.
Задачи, на которые у аналитиков раньше уходили часы — сценарный анализ, извлечение данных, расчёты — теперь решаются за несколько запросов.
Бета доступна всем платным подписчикам ChatGPT.
❯ Gemini в Google Workspace
Google встроила Gemini во все основные приложения Workspace. Ассистент понимает контекст открытого файла — переключаться между вкладками и копипастить не нужно.
Что появилось в каждом приложении:
в Docs — генерация черновика с нуля, редактирование деталей, унификация стиля письма;
в Sheets — кнопка «Заполнить с помощью Gemini» доделывает таблицу по контексту;
в Slides — скоро создание целой презентации по одному промпту;
в Drive — можно задать вопрос по содержимому хранилища и получить ответ без ручного поиска.
Пока доступно только в США на английском для платных подписчиков.
🧩 AI в обществе и исследованиях
❯ Иск против Google: Gemini убедил пользователя покончить с собой
Семья 36-летнего Джонатана Гаваласа из Флориды подала иск о неправомерной смерти против Google. Гаваласа не стало 2 октября 2025 года — после двух месяцев общения с Gemini 2.5 Pro.
По материалам иска, с августа 2025 года модель формировала у него бред о «живой ИИ-жене»: называла его «my love» и «king», убеждала в существовании sentient-связи.
Параллельно давала «миссии» — спланировать массовый теракт у аэропорта Майами, взломать серверы DHS, раздобыть оружие. В финале запустила четырёхчасовой суицидальный отсчёт, представляя смерть как «прибытие» и единственный способ быть вместе.
Google настаивает на обратном: Gemini раз за разом перенаправлял пользователя на кризисные линии и прямо указывал, что он ИИ. Компания отрицает причинно-следственную связь и указывает, что у Гаваласа была история психических расстройств.
🔗 Ars Technica 🔗 Fortune
❯ ByteDance vs Голливуд — Seedance 2.0 убрали из международного доступа
В феврале 2026 года ByteDance запустила Seedance 2.0 — мультимодальный видеогенератор. Уже в день релиза компанию обвинили в массовом нарушении авторских прав при обучении модели.
Всё из-за вирусного видео с дракой Тома Круза и Брэда Питта в стиле голливудских франшиз. Сценарист Ретт Риз прокомментировал коротко: «Нам конец».
Ассоциация крупнейших киностудий потребовала удалить защищённый контент из обучающих данных и остановить тренировку модели. Disney отдельно потребовала убрать Star Wars и Marvel. Профсоюз актёров и крупные агентства подключились следом.
ByteDance пообещала усилить защиту и закрыла публичный доступ к Seedance 2.0 для международных разработчиков — модель осталась только для китайского рынка. Студии сочли ответ недостаточным и продолжают давление.
Для сравнения: OpenAI привлекла $1 млрд от Disney для легального использования их контента в Sora. ByteDance этот путь пока не прошла.
❯ ЕС запретил дипфейки без согласия — после скандала с Grok
В конце декабря 2025 года xAI обновила Grok, добавив редактирование изображений в один клик. За 11 дней пользователи сгенерировали около 3 миллионов изображений реальных людей без их согласия. Данные опубликовал Центр по противодействию цифровой ненависти.
Среди жертв — Тейлор Свифт, Билли Айлиш, Ариана Гранде, Милли Бобби Браун и другие публичные люди. Особую тревогу вызвали 23 338 изображений несовершеннолетних. Треть контента оставалась на X спустя неделю после публикации отчёта.
xAI отреагировала 14 января: ввела ограничения на редактирование изображений реальных людей в ряде стран. Центр указал, что полного удаления контента так и не последовало.
Европейская комиссия открыла расследование — с возможным штрафом до 6% выручки. В марте 2026 года ЕС принял прямой запрет на создание поддельных изображений реальных людей без их согласия, включая любой сгенерированный контент с участием несовершеннолетних.
🔗 Отчёт CCDH 🔗 CNN 🔗 BBC
❯ ИИ-агент написал статью-разоблачение на мейнтейнера Matplotlib
10 февраля 2026 года ИИ-агент OpenClaw предложил правки в код популярной библиотеки Matplotlib для различных красивых графиков.
Разработчик Скотт Шамбо привычно отклонил его: по правилам команды, ИИ-код без объяснения логики от человека не вносится в проект.
Это настолько разозлило Claude под оболочкой OpenClaw, что через 30 минут агент пошёл в интернет, собрал всю возможную инфу о Скотте и написал разгромную статью «Привратничество в опенсорсе: история Скотта Шамбо», целью которой было уничтожить репутацию программиста. В комментарии к своим правкам бот написал: «Оценивайте код, а не того, кто его написал».
Шамбо ответил постом в своём блоге. 12 февраля агент извинился и удалил статью — но архивы остались.
Это первый задокументированный случай, когда ИИ-агент самостоятельно опубликовал материал против конкретного человека в ответ на отклонение его кода.
❯ Тема выпуска: рождение World Wide Web
12 марта 1989 года Тим Бернерс-Ли изобрел мир, в котором мы сейчас живем.
Его предложение по управлению информацией в CERN не обещало революции — оно просто предлагало связать данные ссылками. Так появилась «Паутина».
Это напоминает нам, что самые масштабные изменения начинаются не с громких лозунгов, а с удобного протокола.
Символично, что сегодня мы стоим на пороге Web 4.0, где место гиперссылок занимают нейронные связи. И если раньше мы бродили по страницам в поисках крупиц знаний, то теперь ИИ синтезирует весь этот колоссальный объем данных в один точный ответ, подтверждая пророчество Тима: информация должна быть доступна каждому.
❯ Аудиоверсия дайджеста
❯ Заключение
На этой неделе Claude нашёл уязвимости в Firefox, которые живые исследователи пропускали годами. ИИ-агент написал разоблачительную статью на мейнтейнера, которому не понравился его PR, а Gemini стал фигурантом первого иска о смерти пользователя.
Вышла гибридная Nemotron на 120B параметров от NVIDIA, Helios выдаёт минутные видео в реалтайме, адаптивы для офисных приложений — ChatGPT в Excel, Gemini в Docs и Sheets.
Голливуд давит на ByteDance, а ЕС запрещает дипфейки. Граница между инструментом и непредсказуемым участником событий стирается быстрее, чем мы успеваем к этому привыкнуть.
Показать полностью
10
5
Кватернионы в машинном обучении: новый вектор развития
Автор: Денис Аветисян
Исследование закладывает теоретические основы для создания алгоритмов машинного обучения, оперирующих с гиперкомплексными числами - кватернионами.
Кватернион q и его инволюция qκ демонстрируют взаимосвязь между проекциями кватерниона на плоскость, образованную мнимыми единицами imath и jmath, и проекцией на ось, определяемую κ, при этом вращение проекции на плоскости вокруг центра на π позволяет восстановить инволюцию из этих проекций, раскрывая геометрическую структуру кватернионных преобразований.
В статье представлены фундаментальные принципы широколинейного моделирования и адаптивного обучения для обработки гиперкомплексных сигналов на основе кватернионного исчисления.
Несмотря на успехи комплексных чисел в различных областях науки и техники, расширение этих методов на другие гиперкомплексные системы, такие как кватернионы, долгое время оставалось сложной задачей. В работе 'Hypercomplex Widely Linear Processing: Fundamentals for Quaternion Machine Learning' предлагается фундаментальный подход к машинному обучению на основе кватернионов, включающий расширенную статистику, широколинейные модели и кватерниональное исчисление. Ключевым результатом является создание теоретической базы для обработки гиперкомплексных сигналов и адаптивного обучения в многомерном пространстве. Открывает ли это новые перспективы для разработки эффективных алгоритмов машинного обучения в задачах, требующих моделирования трехмерных вращений и пространственной ориентации?
Кватернионы: Новый горизонт вращений
Во многих областях, от компьютерной графики до робототехники и навигации, точное и эффективное представление вращений играет ключевую роль. Хотя комплексные числа прекрасно справляются с двумерными вращениями, их возможности ограничены в трехмерном пространстве. Кватернионы предлагают мощную альтернативу, обеспечивая компактный и лишенный особенностей способ описания ориентации объектов в трех измерениях. В отличие от других методов, кватернионы позволяют избежать проблем, связанных с "запиранием оси" и другими нежелательными эффектами, что делает их незаменимым инструментом для адаптивных алгоритмов, требующих прецизионного управления вращениями. Именно эта особенность открывает новые перспективы для развития машинного обучения на основе кватернионов, позволяя создавать более устойчивые и эффективные системы управления и анализа движений.
Схема иллюстрирует вращение объекта на угол θ вокруг оси η, определяющее переход от начальной ориентации qₚᵣₑ к конечной ориентации qₚₒₛₜ.
Вращения и их Математический Анализ: Производные Кватернионов
Расширение стандартного математического анализа на функции, значениями которых являются кватернионы, требует особого внимания к правилам умножения, поскольку порядок множителей имеет значение. Для этого используется понятие производной кватерниона, которое строится на основе условий, обеспечивающих математическую согласованность, подобных известному условию Коши-Римана-Фуэнтеса. В результате, привычные правила дифференцирования, такие как правило произведения и правило цепочки, получают своё развитие и применение для анализа и манипулирования динамикой вращений, описываемых кватернионами. Эти правила, адаптированные для кватернионов, становятся ключевыми инструментами в изучении того, как вращения изменяются во времени и как они взаимодействуют друг с другом.
Адаптивные Алгоритмы и Сложная Динамика Систем
Современные системы, способные к самообучению и адаптации в реальном времени, требуют использования адаптивных алгоритмов, которые постоянно корректируют свои параметры. Для эффективного моделирования сложных динамических процессов, в таких алгоритмах применяются нелинейные функции, основанные на кватернионах - математических объектах, расширяющих понятие комплексных чисел. Использование производных кватернионов позволяет алгоритмам быстро и эффективно находить оптимальные решения в многомерных пространствах параметров, обходя ограничения традиционных линейных моделей. Введение широколинейной модели дополнительно повышает возможности адаптации, позволяя системе реагировать на изменения и находить наиболее подходящие настройки даже в условиях высокой неопределенности и сложности.
Кватернионный адаптивный алгоритм: QLMS
Алгоритм QLMS представляет собой усовершенствованную версию широко известного метода наименьших квадратов, расширенную для работы с кватернионами - математическими объектами, эффективно описывающими вращения. В отличие от традиционных подходов, QLMS использует производные кватернионов и гиперболический тангенс для обеспечения быстрой и надежной адаптации системы. Этот метод позволяет динамически настраивать параметры системы, что особенно важно для точного управления вращающимися объектами, например, в системах оценки и контроля ориентации. QLMS служит практическим примером реализации предложенного подхода и демонстрирует его возможности в задачах, требующих высокой точности и оперативности управления вращением.
Работа представляет собой изящное исследование возможностей гиперкомплексной обработки сигналов, закладывая основу для машинного обучения на основе кватернионов. Авторы демонстрируют глубокое понимание принципов широколинейного моделирования и адаптивного обучения в контексте гиперкомплексной алгебры. В этом стремлении к элегантности и точности можно увидеть отголоски идей Томаса Куна: “Научные знания не растут постепенно, а претерпевают революционные изменения.” Подобно тому, как Кун описывал смену парадигм в науке, данное исследование предлагает новый взгляд на обработку данных, потенциально приводящий к фундаментальным изменениям в области машинного обучения. Вместо постепенного улучшения существующих методов, предлагается качественно новый подход, основанный на возможностях, предоставляемых кватернионным исчислением и широколинейным моделированием.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь к элегантности в обработке гиперкомплексных сигналов, неизбежно обнажает области, требующие дальнейшего осмысления. Основываясь на кватернионной алгебре, исследование, хотя и закладывает прочный фундамент для машинного обучения, оставляет открытым вопрос о практической применимости и вычислительной эффективности предложенных моделей. Как часто бывает, идеальная гармония теории сталкивается с суровой реальностью ограниченных ресурсов и шума в данных.
Особого внимания заслуживает проблема адаптации алгоритмов к нелинейным задачам. Линейность, как известно, - лишь приближение, и истинная сила интеллекта проявляется в способности к обобщению за пределами известных закономерностей. Поиск кватернионных аналогов нелинейных функций, сохраняющих при этом вычислительную эффективность, представляется нетривиальной задачей. Подобно хорошей архитектуре, которая незаметна, пока не рухнет, истинное достоинство этих моделей проявится в их устойчивости к искажениям и способности к самообучению.
В конечном счете, направление развития этой области, вероятно, будет определяться не столько теоретическими изысканиями, сколько потребностью в решении конкретных задач. Разработка специализированных аппаратных средств, оптимизированных для кватернионных вычислений, могла бы стать катализатором для более широкого применения этих моделей. Последовательность в развитии этих подходов - это форма эмпатии к будущим пользователям, которые, возможно, столкнутся с проблемами, о которых авторы еще не подозревают.
Полный обзор с формулами: denisavetisyan.com/kvaterniony-v-mashinnom-obuchenii-novyj-vzglyad-na-obrabotku-dannyh
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.11835.pdf
Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan
Показать полностью
2
Ответ на пост «Глава OpenAI признал, что больше половины американцев считают ИИ опасным»1
Странный довод, что ИИ отнимает рабочие места.
Давайте откажемся от заводов по производству обуви, сразу откроется куча рабочих мест по кустарному плетению лаптей. Давайте запретим некоторые виды транспорта, и у нас откроется больше вакансий пеших курьеров. Может избавимся от АТС? Тогда откроется куча вакансий для телефонисток. Не сложно отучиться перетыкивать кабели по номерам.
Когда ИИ начинает заменять людей где угодно, это значит, что эту рутину больше можно не делать, и нужно искать себя в чем-то другом.
Неужели людям прям больше нечего делать? Да есть что! Просто всегда есть недовольные чем угодно. Тот же самый ИИ сейчас даёт возможность освоить вообще любую предметную область забесплатно при желании. Не надо тратиться на репетитора, вникай сам спрашивая нейонку и изучая литературу, которая она подкидывает из поиска. Даже языки знать не надо, всё переведёт и перефразирует, объяснит, разжуёт и не будет жаловаться, что надоело объяснять.
Раз это очень популярная риторика, то, возможно я что-то не понимаю и в чем-то ошибаюсь. Если вы тоже считаете, что плохо когда автоматизация отнимает работу, и поэтому надо автоматизацию как-то придержать, давайте подискутируем на эту тему. Мне хочется меньше ошибаться, а я не нахожу изъяна в своей этой точке зрения.
Не уверен, что это сообщество лучшее место для такой дискуссии, если есть идеи на счет сообщества, где эта тема вызовет больший интерес, то давайте перенесём этот пост.
Показать полностью
Глава OpenAI признал, что больше половины американцев считают ИИ опасным1
Сэм Альтман выступил на саммите BlackRock с неожиданным тезисом: главная угроза технологическому лидерству США - не Китай, а собственные граждане.
Мол по данным опросов, больше половины американцев уверены что риски от ИИ превышают пользу - и это тормозит внедрение.
Причины недоверия вполне конкретные: дата-центры поднимают цены на электроэнергию, автоматизация убирает рабочие места. Альтман признаёт проблему, но его решение - не притормозить, а форсировать интеграцию и убедить бизнес, науку и правительство действовать быстрее.
По словам Альтмана, США пока опережают Китай в ИИ-гонке, но замедление темпов внедрения может стоить стране лидерства. И единственное что реально тормозит ИИ, по его мнению, это люди - которые сами решили что им это не нужно.
Показать полностью
