низкий интеллект

IBM приостановит приём сотрудников, планируя заметить 7,8 тыс. вакансий системами искусственного интеллекта. 

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:

https://3dnews.ru/1086010/ibm-priostanovit-priyom-sotrudnikov-planiruya-zamenit-78-tis-lyudey-sistemami-iskusstvennogo-intellekta

Разработчики ИИ стали переходить на компактные ИИ-модели — они дешевле и экономичнее

Технологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.

Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.

Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.

Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.

Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.

Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.

Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.

Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.

Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.

Источник:

https://3dnews.ru/1107613/v-mire-ii-nametilas-novaya-tendentsiya-kompanii-stali-perehodit-na-kompaktnie-i-deshyovie-iimodeli

Ваш робот-пылесос следит за вами

Как выяснилось, некоторые модели Roomba "любят" делать фотографии вашего дома.

Затем их отправляли в Scale AI, стартап, который нанимает сотрудников по всему миру для маркировки аудио-, фото- и видеоданных, используемых для обучения искусственного интеллекта. 

Всё началось с того, что осенью 2020 года работники из Венесуэлы разместили серию изображений на онлайн-форумах, где они собирались, чтобы поговорить о делах. Фотографии были обыденными, хотя иногда и интимными, домашними сценами, снятыми с низких ракурсов, включая такие, которые вы действительно не хотели бы публиковать в Интернете.

Конечно, iRobot заявляют, что любой, чьи фотографии или видео отправляются на обработку, соглашались на это (скорее всего, было типа "Вы согласны передавать данные в центр для улучшения сервиса?"). Как указано в статье, iRobot отказались предоставлять само соглашение о согласии на это.

Те, несколько фотографий - это всего лишь крошечная часть обширной экосистемы данных. iRobot заявили, что они передали более 2 миллионов изображений Scale AI и еще нескольким другим подобным платформам; компания подтвердила, что Scale — это всего лишь один из аннотаторов данных, которые она использовала.

P.S

Лучше прочтите статью от MIT Technology Review, но аккуратно: там много букафф.

За жизнью и соцсетями звёзд и блогеров следят люди с низким интеллектом.

Это обнаружили в своём исследовании венгерские учёные. Результаты научные работники опубликовали в журнале BMC Psychology.
Выяснилось, что интересующиеся жизнью звёзд люди оказались менее умными по сравнению с остальными. В исследовании участвовали 1763 человека. Сначала они прошли тесты на словарный запас и грамотность, а также на умение считать. После этого испытуемым предложили заполнить анкету под названием «Шкала отношения к знаменитостям», и тут-то всё было однозначно.
«Результаты показывают, что существует прямая связь между поклонением знаменитостям и более низкими показателями в когнитивных тестах, которая не может быть объяснена демографическими и социально-экономическими факторами», — отметили авторы работы.
При этом учёные не смогли однозначно определить, является ли увлечённость жизнью блогеров причиной или следствием низкого развития ума.

Соус на статью

Решение проблемы оскорблений в интернете? Искусственный интеллект плюс человеческий интеллект

(Как я понял речь идет об удалении публикаций с небольших форумов и сайтов,в т.ч в даркнете,не попадающих в поле зрение на данный момент)

Далее перевод на русском через переводчик.Ссылка на оригинал на английском выше.

Поскольку 63% населения мира находится в сети, Интернет является зеркалом общества: он говорит на всех языках, содержит все мнения и принимает широкий круг (иногда неприятных) людей.

По мере развития Интернета развивался и темный мир онлайн-травли. Команды доверия и безопасности (команды, которые обычно находятся на онлайн-платформах, ответственных за удаление оскорбительного контента и обеспечение соблюдения политики платформы) сталкиваются с постоянно растущим списком злоупотреблений, таких как жестокое обращение с детьми, экстремизм, дезинформация, разжигание ненависти и мошенничество; и все более продвинутые субъекты злоупотребляют платформами уникальными способами.

Решение, однако, не так просто, как нанять еще одну комнату, полную модераторов контента, или создать еще один список блокировок. Без глубокого знакомства с различными видами злоупотреблений, понимания формулировки групп ненависти, беглого владения террористическими языками и тонкого понимания кампаний по дезинформации команды доверия и безопасности могут только царапать поверхность.

Требуется более изощренный подход. Благодаря уникальному сочетанию мощи инновационных технологий, внеплатформенного сбора разведданных и мастерства экспертов в данной области, которые понимают, как действуют субъекты угроз, масштабированное обнаружение онлайн-злоупотреблений может достигать почти идеальной точности.

Злоупотребления в Интернете становятся все более изощренными

С момента появления Интернета велись войны, приходили и уходили рецессии, а новые вирусы сеяли хаос. Хотя интернет сыграл жизненно важную роль в восприятии этих событий, он способствовал другим изменениям, таким как радикализация экстремистских мнений, распространение дезинформации и широкое распространение материалов о сексуальном насилии над детьми (CSAM).

Попытки онлайн-платформ остановить эти злоупотребления привели к тому, что Roadrunner встретился с Wile E. Ситуация, подобная ситуации с койотом, когда субъекты угрозы используют все более изощренную тактику, чтобы избежать эволюционирующих механизмов обнаружения. Это привело к появлению нового сленга, такого как “хищники детей”, обозначающие “пиццу с сыром” и другие термины, включающие буквы Ц и П вместо "детская порнография". Используются новые методологии, такие как использование средств сокращения ссылок для сокрытия ссылки на дезинформационный веб-сайт; и тактика онлайн-злоупотреблений, такая как внеплатформенная координация атак на меньшинства.

В основе большинства методов обнаружения вредоносного контента лежит искусственный интеллект (ИИ). Эта мощная технология опирается на массивные обучающие наборы для быстрого выявления масштабного насильственного поведения. Построенный на наборах данных об известных онлайн–злоупотреблениях на знакомых языках, ИИ может обнаруживать известные нарушения на знакомых языках, но он менее эффективен при обнаружении нюансов нарушений на языках, на которых он не был обучен - зияющая дыра, которой могут воспользоваться злоумышленники.

Обеспечивая скорость и масштаб, ИИ также не хватает контекста: важнейшего компонента работы по обеспечению доверия и безопасности. Например, существуют надежные модели искусственного интеллекта для обнаружения наготы, но мало кто может определить, является ли эта нагота частью картины эпохи Возрождения или порнографическим изображением. Аналогичным образом, большинство моделей не могут расшифровать, используется ли нож, показанный в видео, для рекламы оборудования мясника или для насильственного нападения. Это отсутствие контекста может привести к чрезмерной модерации, ограничению свободы слова на онлайн-платформах; или недостаточной модерации, что представляет риск для безопасности пользователей.

В отличие от искусственного интеллекта, модераторы-люди и эксперты по тематике могут выявлять нюансы онлайн-злоупотреблений и понимать многие языки и культуры. Эта точность, однако, ограничена конкретной областью знаний аналитика: модератор-человек, который является экспертом в европейском превосходстве белой расы, не обязательно сможет распознать вредоносный контент в Индии или дезинформационные повествования в Кении. Этот ограниченный фокус означает, что для того, чтобы модераторы–люди были эффективными, они должны быть частью больших, надежных команд, что требует усилий для большинства технологических компаний.

Человеческий фактор также не следует игнорировать. Тысячи модераторов, которым поручено сохранять отвратительный контент в автономном режиме, должны сами стать свидетелями этого, что подвергает их высокому риску психических заболеваний и травматических расстройств. Помимо заботы о модераторах, эта ситуация может ограничить эффективность работы, поскольку высокий отток и нестабильность персонала приводят к низкой организационной стабильности и неизбежным ошибкам модерации.

Разумное решение "Доверие и безопасность" для выявления онлайн-злоупотребленийВ то время как ИИ обеспечивает скорость и масштаб, а люди-модераторы обеспечивают точность, их совместных усилий все еще недостаточно для упреждающего обнаружения вреда до того, как он достигнет платформ. Чтобы добиться проактивности, команды доверия и безопасности должны понимать, что оскорбительный контент не запускается и не останавливается на их платформах. Прежде чем попасть на основные платформы, участники угроз собираются в самых темных уголках Интернета, чтобы определить новые ключевые слова, поделиться ссылками на ресурсы и подробно обсудить новые тактики распространения. Эти секретные места, где террористы, группы ненависти, дети-хищники и агенты дезинформации свободно общаются, могут предоставить кладезь информации для команд, стремящихся обеспечить безопасность своих пользователей.

Проблема в том, что доступ к этой информации никоим образом не масштабируется. Классический сбор разведданных требует глубоких исследований, опыта, доступа и изрядного количества навыков ассимиляции – человеческих способностей, которые не могут быть воспроизведены машиной.

Создавая с умом

Мы установили, что стандартный процесс алгоритмов искусственного интеллекта для масштаба и человеческих модераторов для точности не обеспечивает адекватного баланса масштаба, новизны и нюансов. Мы также установили, что внеплатформенный сбор разведданных может обеспечить контекст и нюансы, но не масштаб и скорость.

Чтобы преодолеть барьеры традиционных методологий обнаружения, мы предлагаем новую структуру: вместо того, чтобы полагаться на ИИ для масштабного обнаружения и людей для рассмотрения крайних случаев, решающее значение имеет подход, основанный на разведданных.

Привнося в обучающие наборы управляемый человеком многоязычный внеплатформенный интеллект, ИИ сможет обнаруживать нюансы новых масштабных онлайн-злоупотреблений до того, как они достигнут основных платформ. Дополнение этого более интеллектуального автоматического обнаружения человеческим опытом для анализа крайних случаев и выявления ложноположительных и отрицательных результатов, а затем передача этих результатов обратно в обучающие наборы позволит нам создать искусственный интеллект с использованием человеческого интеллекта. Этот более интеллектуальный ИИ становится все более изощренным с каждым решением о модерации, в конечном итоге обеспечивая почти идеальное обнаружение в масштабе.

Tencent показала ИИ GameGen-O для создания игр — модель учили на The Witcher 3, GTA V и Cyberpunk 2077

Возможности искусственного интеллекта растут почти угрожающими темпами. Генерация изображений, видеоматериалов и фанатский дубляж — уже привычное дело. Однако Tencent пошла еще дальше и опубликовала проект по широкому применению ИИ в создании игр

Как отмечал официальный сайт (на момент написания новости страница отсутствует), GameGen-O позволяет генерировать много высококачественных элементов, таких как персонажи, динамическая среда, сложные действия и события. Цель проекта заключается в том, чтобы улучшить и упростить процесс создания игр, уменьшая время и затраты на разработку.

Из демонстрации видно, что есть еще много возможностей для совершенствования, но в перспективе это может стать важной вехой в развитии видеоигр. Не только разработчики, но и обычные пользователи смогут использовать этот инструмент, чтобы легко создавать виртуальные миры. Если эта технология будет развиваться, она может оказать значительное влияние на геймдев в целом.

Похоже, Tencent не слишком озабочена вопросом использования контента, защищенного авторским правом. Сайт GamePressure обратился к CD Projekt RED за комментарием по этому поводу. В компании говорят, что изучают этот вопрос, но пока воздерживаются от каких-либо комментариев.

С одной стороны, подобные инструменты ИИ могли бы значительно сократить процесс разработки игр, который в случае AAA занимает много лет. С другой стороны, это может вызвать беспокойство по поводу того, что игры станут более общими и генеративными (хотя иногда люди тоже «успешно» делают это).

В Китае создали ИИ, способный читать мысли — его используют для проверки лояльности членов Коммунистической партии

- О разработке китайского искусственного интеллекта, способного читать мысли, рассказали западные издания, включая The Times.

- Согласно отчёту, созданием ИИ занимался национальный научный центр в Хэфэй. Программа способна отслеживать мимику человека и считывать мозговые волны, пока они просматривают материалы, продвигающие политику партии и её достижения. Технологию собираются использовать для проверки лояльности членов компартии.

- О разработке искусственного интеллекта 1 июля рассказали в самом национальном научном центре в Хэфэй, однако вскоре материал с коротким роликом удалили. По всей видимости, на фоне недовольств в обществе.

- На удалённом видео испытуемого тестировали внутри кабинки с монитором, где он просматривал статьи с пропагандой политики. Исследователи отмечали, что за счёт технологий ИИ мог точно определять реакцию человека на тот или иной контент.

- В материале научного центра сообщалось, что проверку прошли 43 человека.

- СМИ отмечают, что нечто похожее уже ранее применяли на китайских рабочих, чтобы выявить возможные проявления агрессии, усталости и стресса.

-  Помимо этого в Китае популярно специальное «приложение для идеологической обработки», которым пользуются 96 миллионов жителей. В нём надо читать статьи, смотреть видео и отвечать на вопросы о коммунизме. За это дают баллы, которые впоследствии можно тратить на выпечку в разных кафе или, например, обменивать на технику.

Китайский разработчик Rayark уволил всю команду художников в пользу ИИ

https://tryhardguides.com/chinese-developer-rayark-has-allegedly-fired-entire-art-team-in-favor-of-ai/

Коротко: китайский разработчик мобильных игр Rayark обвиняется в том, что он уволил всю свою арт-команду и попытался заменить ее нейросетями. На изображении пользователь указал на некоторые распространенные ошибки ИИ, которые есть в изображениях из игр Rayark.

Многие из указанных ошибок являются распространенными проблемами в изображениях сгенерированных ИИ, например, руки со слишком большим количеством пальцев или линий и форм, которые логически не связаны. В то время как большинство людей не смогли бы сказать на первый взгляд, художники указывают на проблемы, которые кажутся более очевидными при более внимательном изучении.