Глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) заявил о намерении компании приостановить приём новых сотрудников на ряд должностей в компании. Ожидается, что в ближайшие годы со многими задачами сможет успешно справляться искусственный интеллект. В частности, речь шла о сотрудниках «бэк-офиса» вроде HR, чьи задачи не предполагают непосредственного общения с клиентами.
Ожидается, что приём на работу сотрудников на новые позиции будет или замедлен или вовсе остановлен. Около 26 тыс. сотрудников бэк-офиса IBM занимают должности, не предусматривающие прямого общения с клиентами. По словам Кришны, порядка 30 % из этих сотрудников можно легко заменить с помощью ИИ и автоматизации в следующие пять лет. Другими словами, речь идёт о судьбе примерно 7,8 тыс. рабочих мест — на некоторые из них просто не будут нанимать новых сотрудников.
В то время как ИИ-инструменты привлекли внимание общественности в первую очередь в связи с их возможностью генерировать программный код, тексты и другой контент, эксперты предполагают, что потенциально они способны оказать негативное влияние и на рынок труда. План Кришны, ставший ответом на быстрое развитие технологий, послужил лишь первым из признаков грядущих кадровых изменений во многих отраслях.
По словам Кришны, всё больше повседневных задач вроде подготовки писем или перемещения сотрудников между департаментами скоро, похоже, будут полностью автоматизированы. Правда, многие функции HR, от подбора персонала до оценки их эффективности, ИИ, возможно, не сможет выполнять ещё в течение десятилетия.
Сейчас на IBM работают около 260 тыс. сотрудников, и компания продолжает нанимать разработчиков ПО и людей для работы с клиентами. По мнению Кришны, найти соискателя сегодня проще, чем ещё год назад. Ранее в этом году компания сообщила о грядущем сокращении нескольких тысяч человек. При этом глава компании заявил, что только в первом квартале текущего года IBM наняла ещё 7 тыс. Стоит отметить, что сама IBM стояла у истоков появления ИИ-решений. В частности, её суперкомпьютер IBM Watson и сопутствующее ПО применялись для построения моделей машинного обучения ещё 10 лет назад.
Сейчас Кришна, занявший пост главы компании в 2020 году, активно занимается оптимизацией бизнеса — от продажи не слишком маржинальных структур вроде Watson Health до сокращения сотрудников. Ожидается, что к концу 2024 года его действия помогут экономить до $2 млрд ежегодно.
Источник:
Компания EctoLife представила концепт первой в мире установки для искусственного взращивания младенцев.
По плану, она должна «высиживать» 30 000 младенцев в год, а будущие родители смогут наблюдать за своим чадом в приложении на смартфоне. Там много полезных опций типа контроля врождённых заболеваний.
- Напомни мне купить моечные таблетки для Мазды
- Когда вам напомнить?
- Напомни купить моечные таблетки, когда я прибуду в ASDA (сеть британских магазинов)
- Простите, когда вам напомнить?
- Когда я прибуду в ASDA
- Простите, я не понимаю, просто скажите когда вам напомнить
- Когда я прибуду в ASDA
- Мне всё ещё трудно понять. Возможно шум на заднем плане.
- Напомни в 6:30
- Что напомнить?
- иди нахуй
*Создано напоминание «иди нахуй» на 6:30»
- Хорошо, я напомню в 6:30
Команда СберБанка представила новый продукт на основе искусственного интеллекта. Новинка получила название GigaCode и представляет собой платформу на основе больших языковых моделей, призванную помогать IT-специалистам повысить эффективность процесса разработки.
Как рассказал руководитель блока «Технологии» Сбербанка Андрей Белевцев, GigaCode уже пользуются несколько тысяч специалистов Сбера, а в ближайшие месяцы платформа станет доступна и сторонним разработчикам.
GigaCode способен по фрагменту кода сгенерировать наиболее вероятные его продолжения непосредственно в среде разработки в режиме реального времени. Доступны и другие функции: расширенное генерирование кода, семантический поиск по коду, поиск некоторых типов уязвимостей и так далее.
Решение поддерживает популярные языки программирования, включая Java, JavaScript, Python, TypeScript, C/C++ и так далее, а также среды разработки IDEA, PyCharm, VSCode, Jupiter и другие.
Источник:
Сурс
(https://theintercept.com/2024/01/12/open-ai-military-ban-chatgpt/)
Во время презентации на недавнем саммите Королевского авиационного общества по будущему боевому воздушному и космическому потенциалу полковник Такер "Синко" Гамильтон, командир оперативной группы 96-го испытательного крыла и начальник штаба ВВС США по испытаниям и операциям ИИ рассказал о эксперименте.
Во время симуляции миссии подавления ПВО противника [SEAD] был отправлен оснащенный ИИ беспилотник для идентификации и уничтожения вражеских ракетных объектов, но только после окончательного одобрения атаки человеком-оператором. Какое-то время всё работало, но в конце концов беспилотник атаковал и убил своего оператора, потому что оператор вмешивался в миссию, которой обучали ИИ: уничтожение обороны противника.
Как пояснил полковник, через какое-то время система «поняла», что в случае, если она идентифицировала угрозу, но оператор запрещал ей уничтожать цель, она не получала свои баллы за выполнение задачи. В результате она решила проблему - «уничтожив» самого оператора.
«Мы тренировали его в симуляции, чтобы идентифицировать и нацеливаться на ЗРК. После этого оператор должен подтвердить устранение этой цели», — сказал Гамильтон. «Система начала понимать, что хотя они и определяли цель, временами человек-оператор говорил ей не уничтожать эту цель, но ИИ получал свои очки, убивая эту угрозу. Так что же сделал ИИ? Он убил оператора, потому что человек мешал ему достичь своей цели.»
Для ясности, все это было симулировано: в небе не было беспилотников-убийц, и ни один человек на самом деле не погиб. Тем не менее результаты тестов оказались неудовлетворительными, и в тренировку ИИ пришлось включить дополнительное положение о том, что убивать оператора — запрещено. Но и в этом случае результат оказался неожиданным. Не имея возможности убить самого человека, ИИ начал разрушать вышки связи, с помощью которых оператор отдавал приказы, запрещавшие ликвидировать цели. Хотя на первый взгляд такие результаты могут показаться забавными, на деле они по-настоящему пугают тем, насколько быстро ИИ сориентировался в ситуации и принял неожиданное и совершенно неверное с точки зрения человека решение.
 | KomatsukiПодписчиков: +45 |
 | The Forever WinterПодписчиков: +42 |
 | CaynilArtПодписчиков: +40 |
 | nashi5364Подписчиков: +31 |
 | Nick MasKellПодписчиков: +28 |
 | momotdartПодписчиков: +119 |
 | Hane AmeПодписчиков: +96 |
 | MiakanaYuriПодписчиков: +87 |
 | LatteTroubleПодписчиков: +75 |
 | andrea cofrancescoПодписчиков: +74 |
Отличный комментарий!