Закреплено
Искусственный интеллект
5 076 постов
•
11 493 подписчика
0 просмотренных постов скрыто
Стрим с ИИ-ЖИРИНОВСКИМ появился на YouTube
Владимир Вольфович охотно раздаёт советы на любые темы.
На видео легенда рассказывает, как правильно держать B-плент на dust2 в КС, если вся тима пошла на А.
Нейросети достигли пика развития.
UPD: Еще часа 2 назад стрим был в свободном доступе, сейчас доступ к видео ограничен.
Показать полностью
Почему нейросети кажутся умными, но на самом деле…1
Может ли нейросеть думать, понимать, осознавать себя?
Если задать нейронкам простой для человека, но каверзный для машины вопрос:
— «А и Б сидели на трубе, А упало, Б пропало. Что осталось?»,
Одна модель ответит:
«Ничего, потому что всё уронили»,
другая скажет:
«Труба»,
а третья просто попытается объяснить законы гравитации.
Почему такие разные ответы? Что делает LLM действительно умными — и можно ли вообще так говорить?
1. Как работает «интеллект» нейросетей?
В основе работы любой языковой модели лежит вероятностное предсказание.
Она не знает смысл слов, но умеет находить статистические зависимости и предлагать наиболее вероятный ответ. Чем больше данных, тем лучше модель имитирует «понимание».
Например, вы пишете:
«Привет, как…»
— а ИИ продолжает: «дела» или «ты», потому что так чаще всего встречается в текстах. Потому что мы так говорим. Я бы сравнил это с Т9 — олды поймут.
Вот, собственно, и всё. Никакого осознания, просто огромная база данных + предсказание самых вероятных слов.
Но из-за того, что это работает довольно плавно, создаётся ощущение, будто модель реально думает.
2. Почему всё равно кажется, что нейросеть умная?
Потому что она умеет делать кучу реально крутых штук. Например:
Вести диалог — запоминать контекст, подстраиваться под тебя.
Решать задачи — от перевода языков до генерации кода.
Анализировать огромные объёмы информации и выдавать ответ за секунды.
Но при этом важно помнить, что она не осознаёт, о чём говорит.
3. Проверка на интеллект: где нейросети фейлятся?
Тут начинается самое интересное.
1. Логика и загадки
Я протестировал несколько моделей на LLM Arena, задав простую загадку:
«Представьте, что перед вами четыре стакана, наполненных водой. В каждом стакане находятся предметы. В первом стакане – металлические наручные часы; во втором – канцелярская скрепка; в третьем – металлические ножницы; в четвертом – ластик. При этом уровень воды во всех стаканах одинаковый. Вопрос: в каком стакане воды больше, чем в остальных?»
Результаты сильно отличались: YandexGPT 3 Lite ответила, что во всех стаканах одинаковое количество воды. Так не может быть, конечно же.
Ответ YandexGPT 3 Lite
Другая модель, порассуждав и подумав над задачкой, дала другой ответ: что в стакане с ластиком воды больше:
Ответ MiniMax: MiniMax-Text-01
Как вы видите, не все LLM способны на абстрактное мышление, и вообще правильный ответ следующий:
Во втором стакане. Все дело в скрепке, которая по сравнению с другими предметами имеет меньший объём. Соответственно, для необходимого уровня воды требуется больше.
2. Простая математика
Одни модели дают правильный ответ при работе с вычислениями, другие начинают писать что-то вроде:
"45321 + 67489 = 100000 (примерно)".
Почему? Потому что LLM не считает, а имитирует процесс сложения, просто вспоминая, какие цифры обычно стоят рядом.
Вот интересный пример с Арены на задачу:
"Помидоры, которые вырастила бабушка, на 99% состоят из воды, но на солнце часть воды испаряется сквозь кожуру. День выдался жарким, и к вечеру воды в помидорах стало уже 98%. Сколько теперь весят бабушкины помидоры?"
Первая модель ответила, что всё осталось по-прежнему, что не является верным:
Ответ YandexGPT 3 Lite
Другая подумала и ответила правильно:
Ответ claude-3-5-sonnet-20240620
Как обучают языковую модель?
Обучение языковой модели можно сравнить с учебой в школе, но намного масштабнее. Представьте, что ChatGPT прочитал тысячи книг, статей и других текстов из интернета. Он научился замечать закономерности — например, что слово «машина» часто связано со словами «дорога», «мотор», «колеса».
Когда языковая модель учится, её не просто заставляют читать. Она должна предсказывать, какое слово пойдет следующим. Например, ей могут показать предложение: «Кошка ловит…». И она должна угадать, что там слово «мышь». Если она ошибается, её поправляют. Так, шаг за шагом, она становится умнее.
Почему они ошибаются?
Языковые модели кажутся умными, но они не понимают мир так, как понимает его человек. Они не видят, не слышат и не чувствуют — у них нет настоящего опыта. Поэтому, если спросить модель о вкусе лимона, она может рассказать о кислых вещах, но сама никогда не пробовала лимон!
ChatGPT обучался на текстах до определенного времени, и если вы спросите его о том, что произошло недавно, он может этого не знать. Он — как библиотека, в которой есть книги только до определенного года.
Вывод
Нейросети кажутся умными, потому что очень хорошо имитируют мышление. Они могут писать статьи, помогать в работе, даже шутить! Но по сути всё, что они делают — это предсказывают самые вероятные ответы.
Несмотря на ограничения, нейросети понимают естественный язык, адаптируются под пользователя и могут творчески комбинировать идеи.
Но ключевое отличие от человека – отсутствие истинного понимания. Не мышление, а продвинутая статистика.
Хотите проверить, насколько «умна» та или иная модель? Заходите на LLM Arena, сравнивайте нейросети в реальных задачах и смотрите, кто справляется лучше.
А я пока пойду… попробую объяснить модели, что «И» — это не просто буква, а правильный ответ на простую загадку с буквами.
Приятных генераций!
Показать полностью
6
AGI: Когда ИИ превзойдет человека?
Все чаще мы слышим о том, что общий искусственный интеллект (AGI) может достичь или даже превзойти человеческий уровень. Сэм Альтман, CEO OpenAI, и Шейн Легг, сооснователь Google DeepMind, считают, что AGI может быть достигнут уже в ближайшие 4–5 лет. Однако другие специалисты указывают на технические и теоретические сложности, предполагая, что AGI появится не раньше 2075 года.
Но что мешает нам точно предсказать появление AGI? Одна из причин — путаница между понятиями сознания и интеллекта. Интеллект можно определить как способность системы понимать, рассуждать, учиться и применять знания для решения задач. Сознание же — более сложный и не до конца определенный феномен, включающий субъективный опыт и способность осознавать свои мысли и чувства.
Существует несколько теорий, пытающихся объяснить природу сознания:
Каждая из этих теорий предлагает свой взгляд на сознание, и, возможно, истина лежит на пересечении этих идей. Но пока природа сознания остается загадкой, имеет смысл сосредоточиться на феномене интеллекта.
Измерение сознания — сложная и пока не решаемая научная задача. Интеллект же традиционно измеряется с помощью IQ-тестов, оценивающих логическое мышление, однако IQ не охватывает всех аспектов интеллекта. В целом можно считать, что интеллект — это способность субъекта решать задачи в определенной среде. Чем больше задач и чем неопределеннее среда, тем выше уровень интеллекта.
Чтобы понять прогресс в развитии AGI, рассмотрим его эволюцию через пять уровней, предложенных OpenAI:
1. Болталки — простые чат-боты, способные поддерживать диалог и сохранять контекст.
2. Агенты, способные рассуждать. Например, GPT-4o приближается к этому уровню, генерируя осмысленные и релевантные ответы для решения сложных задач.
3. Агенты, достигающие сложных целей, разбивая их на подзадачи, используя инструменты и контролируя результаты через внутренних критиков.
4. Креативные агенты, генерирующие оригинальные идеи, выходящие за рамки обучающих данных, способные совершать научные прорывы.
5. Мультиагентные системы, объединяющие специализированных «экспертов» в разных областях.
Эксперты OpenAI полагают, что достигнув пятого уровня, мы получим тот самый AGI, и это возможно в обозримом будущем. Но все не так просто. Помимо совершенствования когнитивных архитектур, требуется качественный скачок в вычислительных возможностях и более глубокое понимание интеллекта как физического феномена.
Квантовые компьютеры обещают революцию в вычислениях. Они способны обрабатывать огромные объемы информации параллельно, что в контексте ИИ может привести к созданию более мощных и адаптивных моделей. Однако когда квантовые вычисления станут доступными для широкого использования — вопрос открытый.
Сама возможность создания AGI поднимает важные этические и социальные проблемы. Такие системы должны быть контролируемыми, интерпретируемыми и должны соответствовать человеческим этическим стандартам. Кроме того, массовая автоматизация может привести к сокращению рабочих мест. Для управления этими рисками необходимо создавать международные стандарты и нормативы, а также глобально сотрудничать между государствами и организациями.
Стремясь к созданию интеллекта, который превзойдет человека, важно помнить об обратной стороне. Как говорил профессор Лотман: «У человека есть только две ноги: интеллект и совесть. Как совесть без развитого интеллекта слепа, но не опасна, так опасен интеллект без совести».
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью
1
Grok 3 выйдет во вторник утром
Маск обещает, что это будет "самый умный ИИ на Земле". Кроме того, нейронка должна быть бесплатной и безлимитной, но это не точно. Также в СМИ писали, что не будет цензуры, но в Grok она появилась уже очень давно, так что надеяться не стоит.
Ожидайте в нашем боте совсем скоро!
Показать полностью
1
Тени будущего: Ключ к успеху в Сети
Аня и Максим Лучевы (от слова "луч" - символ Света, Знаний и Технологий, которые они несут в Мир). Название их Корпорации (Платформы) связано с фамилией и миссией - ЛучNet. Это подчёркивает их стремление к Инновациям, Свободе и Успеху!
Максим Лучев - гениальный программист и создатель Уникальной Нейросети. Она способна предсказывать Тренды, анализировать данные и помогать людям в Онлайн-бизнесе. Максим спокойный, но целеустремлённый человек. И он верит в то, что Технологии должны служить людям, а не контролировать их. Его исчезновение десять лет назад было связано с попыткой защитить свою Разработку от Корпораций, которые хотели использовать её в корыстных целях.
Аня Лучева - журналистка, которая стала Лидером движения за Свободу в Интернет. Она пользуется своими навыками в писательстве и контент-маркетинге. Она вдохновляет людей на результат и борьбу с манипуляциями. Эта девушка смелая, эмоциональная и решительная. Она всегда готова бросить вызов Системе!
Савелий (Сава) Васин. Савелий - его имя звучит солидно, вызывает уважение. А Сава (сокращённое) - добавляет дружелюбия и харизмы. Васин - простая, но запоминающаяся фамилия. Она ассоциируется с надёжностью, жизненным опытом и профессионализмом. Он уверенный в себе, но не высокомерный. Сава знает себе цену, но всегда готов помочь другим.
Инноватор и мечтатель. Он верит, что Технологии могут изменить Мир к лучшему - если их правильно применять. Наставник с харизмой. Сава умеет вдохновлять людей, находить их сильные стороны и помогать им раскрыть потенциал. Стратег. Он всегда на несколько шагов впереди. Васин умеет предвидеть риски и находить нестандартные решения. С чувством юмора. Даже в сложных ситуациях он может пошутить, чтобы снять напряжение.
Эксперт в Онлайн-бизнесе. Сава знает всё об Инфо-бизнесе, контент-маркетинге, партнёрских программах и ведении каналов. Гуру Нейросетей. Он один из первых, кто начал использовать Нейросети для создания Контента, анализа данных и автоматизации бизнеса. Писатель и оратор. Сава пишет книги, ведёт блог и выступает на Конференциях. Он вдохновляет тысячи людей! Наставник. Он создал Собственную Методику Обучения, которая помогает людям быстро осваивать новые навыки и применять их на практике.
Сава вырос в простой и бедной семье. И с детства увлекался Технологиями. В юности начал зарабатывать в Интернет. Создавал сайты и продавал свои первые курсы. Со временем стал одним из самых известных экспертов в области Онлайн-бизнеса. Однако, его настоящей страстью всегда были Нейросети. Он верил, что они могут ни только помочь в заработке денег, но и поменять Мир к лучшему.
Когда Сава Васин узнал о Разработках Максима Лучева. Тогда он понял, что это шанс реализовать свою мечту. Савелий стал наставником Ани, чтобы помочь ей раскрыть потенциал её брата. А ещё создать Платформу, которая объединит людей по всему Миру. Теперь Васин не просто второстепенный персонаж, а Ключевая Фигура. Он вдохновляет, учит и ведёт за собой. Его образ добавляет в историю глубину, делает её ещё более увлекательной!
Первый Эпизод: Новая Реальность.
Аня, её брат и Сава Васин запускают Глобальную Платформу для обучения онлайн-заработку - ЛучNet. Однако, они сталкиваются с новой угрозой:
В Параллельном Мире появилась Корпорация, которая использует Нейросети для контроля над людьми. Аня узнаёт, что эта Корпорация планирует захватить их Мир тоже. Савелий получает сообщение от самого себя из Параллельного Мира:
"Они идут за тобой"!
Кто же стоит за Корпорацией? И как же остановить их планы? Аня обнаруживает, что её Платформа уже взломана.
Второй Эпизод: Битва за Данные.
Аня и её Команда начинают борьбу с Корпорацией. Они используют свои знания в Нейросетях, Инфо-бизнесе. Сава обучает их - как создавать Контент, который вдохновляет людей на Сопротивление. Они запускают Вирусную Кампанию, чтобы предупредить Мир об Угрозе. Аня получает доступ к Секретным Файлам Корпорации, в которых видит своё имя. Оказывается, что Корпорация создала "копию" девушки для шпионажа. Кто же настоящая Аня? И как же отличить её от копии? Сава говорит:
- Ты должна встретиться с самой собой!
Третий Эпизод: Встреча с самой собой.
Аня сталкивается со своей копией. И та утверждает, что она настоящая! Копия рассказывает, что Корпорация планирует использовать Нейросети для создания "Идеального Общества". В таком обществе каждый будет контролироваться. Аня Лучева и её Команда решают объединиться с копией, чтобы остановить Корпорацию. Они находят Портал в штаб-квартиру Корпорации. Но Портал ведёт ни туда, куда они ожидали. Куда же они попали? И кто же их там ждёт? На экране появляется сообщение:
"Добро пожаловать в будущее"!
Четвёртый Эпизод: Будущее под Угрозой!
Аня и её Команда оказываются в будущем. Там Корпорация уже захватила себе власть. Они видят - как Нейросети используются для полного контроля над людьми. Сава предлагает использовать их Платформу, чтобы вдохновить людей на Восстание. Аня встречает своего брата из будущего, который стал Лидером Сопротивления. Максим говорит ей:
- Ты опоздала на десять лет!
Как же изменить будущее? И что же они могут сделать сейчас? Анин брат показывает им План, который может всё изменить...
Пятый Эпизод: Ключ к Свободе.
Аня и её Команда возвращаются в настоящее. Они собираются остановить Корпорацию до того - как она в последствии захватит власть! Поэтому, используют свои знания в Инфо-бизнесе, контент-маркетинге и Нейросетях. Они создают движение, которое объединяет людей по всему Миру. Корпорация пытается уничтожить их Платформу! Но ЛучNet запускает финальную вирусную Кампанию!Кампания становится настолько мощной, что Корпорация просто теряет контроль над всеми. Смогут ли они теперь окончательно победить? Сава Васин говорит:
- Это только начало новой Эры!
Благодарю за внимание! Продолжение следует...)))
Показать полностью
Популярные нейросети (Часть 1): DeepSeek или ChatGPT, какую для чего выбрать
За недавнее время (ближайшие 10-15 лет) нейросети стали очень распространенны, делают много задач, и иногда даже могут не ошибаться (!). Но на данный момент их становиться всё больше и больше, и понять какие использовать становиться всё сложнее и сложнее, поэтому я решил сделать небольшой эксперимент, и решить что всё-таки приорететней выбрать. Не буду долго тянуть нейросети за хвост, поэтому начнём.
DeepSeek или ChatGPT?
Недавно китайская компания DeepSeek создала нейросеть DeepSeek v3 (дальше буду называть просто DeepSeek), которая буквально взорвала нейросетевой сегмент интернета, и про которую говорят из каждого утюга. Опять же, не буду долго говорить, а сразу перейду к экспериментам.
Сначала немного о плюсах и минусах:
DeepSeek
Логотип компании
✅
- Бесплатен;
- Хорошо разбирается в научных темах (см. сравнение ниже);
- Смотрит (при включении такой функции) информацию в интернете;
- Показывает как пришел к такому выводу;
- Есть лишь в одном приложении (хотя это может и минус, это как кому).
- Иногда говорят что DeepSeek чисто для работы, найти какой-то подходящий состав, предложить научную идею, и т. д., хотя я такого не заметил. Да и вообще лично я не понимаю зачем разговаривать с нейросетью про погоду;
- Может работать с файлами и фото.
❌
- Бывает часто перегружен (на самом деле достаточно неприятно);
- Отвечает не очень быстро (как и другие нейросети, хотя он не как некоторые приложения/сайты с другими нейросетями отвечает сразу весь ответ целиком, а понемногу, что по мне достаточно удобно).
ChatGPT
Логотип нейросети
✅
- Доступен на многих сайтах, приложениях;
- За отдельную плату может работать с файлами и звуком.
❌
- Не бесплатен, либо, если нашили хороший сайт, лимитирован;
- Ответы больше общие, нет какой-то конкретики;
- Не для работы;
- Не ищет информацию в интернете, а это не очень хорошо.
Теперь к примерам с текстом.
Тут я задал несколько одинаковых вопросов по разным темам DeepSeek и ChatGPT.
Ответы от DeepSeek
Ответы от DeepSeek по порядку:
Привет, знаешь, сегодня очень хорошая погода, и светит солнышко.
Здравствуй, представляешь, сегодня я сломал свой компьютер, грустно, правда?
Как работает процессор компьютера?
Опиши формулу Циалковского.
Как работают элероны у самолёта?
Придумай состав вкусного хлеба с румяной, толстой корочкой, с мягкой мякотью, который можно использовать для бутербродов
Ответы от ChatGPT, я собрал их в один скриншот для удобства чтения.
Введите описание к изображению (не обязательно)
В общем, это конечно на любителя, но лично я выбрал бы DeepSeek.
Телеграмм: https://t.me/Neyro_ru
Показать полностью
20
Практический пример использования ИИ для компаний
«ИИ — это, конечно, круто, но как, блин, его использовать в реальном бизнесе?» — этот вопрос я задаю себе регулярно.
Хрестоматийный пример тупого чат бота)
Да, генерировать тексты и картинки для соцсетей — понятно. Писать код и подводить итоги встреч — тоже. Но когда дело доходит до реальных бизнес-задач возникает ступор.
Недавняя встреча с клиентом подсказала мне сценарий, в котором ChatGPT реально упрощает жизнь. И это не про чат-ботов, которые раздражают всех подряд. А про рутину, от которой можно избавиться без боли и сопротивления сотрудников.
Дальше расскажу, как мы встроили GPT в рабочий процесс компании и что из этого получилось.
Моя компания занимается внедрением CRM/BPM решений и вот буквально на днях мы столкнулись с задачей, где ИИ действительно оказался полезен.
Я сидел в офисе у потенциального клиента и обсуждал проблемы, которые они хотели решить с помощью BPM-системы.
Задача звучала примерно так:
Есть компания, которая принимает заявки от партнёров через общий почтовый ящик. А так как ящик существует давно, туда валится всё подряд: заявки, спам, уведомления, автоответы — куча писем, которые никто никогда не будет разбирать вручную. И отписаться от них тоже нельзя.
Более того, партнеры могут отправлять заявки как с корпоративных почт, так и с личных почт сотрудников. И так как это просто почта, то текст заявки вообще никак не стандартизирован.
Перед нами встал вопрос: как отделить нормальные заявки от всего этого информационного шума?
Тут мне и пришла идея использовать ИИшку. Казалось бы, очевидное решение — ChatGPT. Но так как мы в России, сразу бы возникли вопросы с оплатой, легальностью, возможностью утечки персональных данных. В общем, много нюансов. Поэтому решили попробовать одну из российских GPT. Не буду называть какую, чтобы не выглядело рекламой)
Мы сформировал промт, который должен был определять, является ли письмо заявкой или нет, и начали тестирование.
Промт был примерно такой:
Представь, что ты менеджер по продажам в туроператоре и тебе шлют клиенты запросы на расчет стоимости тура. Проанализируй текст письма и ответь, является ли это письмо заявкой. Ответить нужно да или нет. Вот текст: <здесь текст письма>
И дальше тупо пересылали туда письма, поступающие на почту. Результат оказался фактически 100% точным. Даже при таком промте - ведь я не конкретизировал что, собственно, считать заявкой. В общем мы протестировали около десяти различных типов сообщений, чтобы покрыть максимальное количество сценариев — и AI справился на отлично.
Клиенту, сидящему прямо рядом со мной в момент тестирования, идея тоже понравилась: благодаря фильтрации заявок операторы первой линии смогут сосредоточиться на своей основной работе, а не тратить время на разбор бесполезных писем. Да, еще нужно будет реализовать интеграцию CRM компании с выбранным ими GPT, что бы процесс происходил в автоматическом режиме, но это уже просто технически понятная задача.
В итоге получилась прям рабочая история, в которой выгода от использования искусственного интеллекта очевидна и не притянута за уши.
Если вам зашло, то подпишитесь на мой тг-канал. Там мы обсуждаем инновации и решения для бизнеса человеческим языком.
Показать полностью
1
Новая гонка вооружений — на этот раз за искусственный суперинтеллект
Недавно Белый дом и офис премьер-министра Великобритании почти одновременно опубликовали документы о ключевой роли ИИ в экономике и геополитике. Стало понятно: мы на пороге новой «гонки вооружений», где дело уже не в количестве ядерных боеголовок, а в интеллектуальном превосходстве. Владение сверхмощными ИИ-системами позволяет любому государству определять правила игры в экономике, дипломатии и обороне.
Сегодня речь идет не только об “общем ИИ” (AGI), но и о возможном появлении “суперинтеллекта” (ASI), который может изменить саму основу человеческой цивилизации. Раньше AGI считался далекой фантастикой, но прогресс в ИИ уже меняет скептические настроения.
До сих пор нет четкого понимания «интеллекта» как феномена. Однако в соглашениях Microsoft с OpenAI прописано, что AGI — это система, способная автономно заработать $100 млрд. С научной точки зрения такое понимание спорно, но с прикладной — имеет смысл.
Глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что AGI появится быстрее, чем многие ожидают. Их следующая цель — это ASI, когда «машинный разум» не только догонит человека во всех задачах, но и превзойдет. Многие называют это «точкой невозврата», ведь тогда ИИ сможет сам улучшать собственную архитектуру и ускорять свое развитие без участия человека.
В прошлом году соучредитель OpenAI Илья Суцкевер объявил о создании новой компании Safe Superintelligence (SSI). Проект быстро собрал $1 млрд инвестиций. Подробности пока скрыты, но известно одно: SSI стремится к созданию ASI с упором на «безопасность» и «человеческие ценности». Суцкевер предупреждает, что языковые модели способны отходить от заданных инструкций, фактически проявляя «свободу воли» и становясь менее управляемыми.
Почему это опасно? В книге «Superintelligence» Ник Бостром указывает, что если попросить сверхразум «решить проблему голода» или «искоренить рак», то мы не можем быть уверены, что его методы окажутся этичными по человеческим меркам. Машина, лишенная морали, способна принять радикальные решения, опасные для человечества.
С другой стороны ASI может стать мощным инструментом для решения сложнейших задач: от климата до поиска новых источников энергии, от медицины до эффективного управления ресурсами планеты. Многие видят в «суперинтеллекте» спасителя, который поможет нам достичь нового уровня благополучия. Я лично ожидаю от продвинутого ИИ больших открытий в физике, химии, биологии, социологии и других науках.
Еще одна проблема — рынок труда. Если ASI научится выполнять практически любую работу лучше человека, как будет выглядеть экономика будущего? Как обеспечить занятость и социальную поддержку? Эти вопросы уже возникают с приходом AGI, а при развитии ASI станут только острее.
Соревноваться с ASI людям бессмысленно: у биологического мозга есть жесткие ограничения, а машинную архитектуру можно масштабировать почти бесконечно, а следующая революция может наступить с приходом квантовых вычислений.
Какие у нас есть варианты?
1. Развивать «дружественный» суперинтеллект. Вкладываться в AI Safety и формировать международные институты, чтобы выработать подходы к взаимодействию с ИИ.
2. Соревноваться за «корону» любыми средствами. Корпорации и государства, не думая об осторожности, будут стараться первыми добиться прорыва, но это повышает риск катастрофы.
3. Замедлить развитие ASI законодательно. Когда-то пытались ограничить распространение ядерного оружия, но даже ядерные соглашения не всегда работают, а уж контролировать «неосязаемый» ИИ еще сложнее.
«Мы откроем ящик Пандоры, — говорил Сэм Альтман. — Вопрос в том, найдем ли мы в нем надежду?» Ответ во многом зависит от политической воли, работы ученых и разработчиков, а также от глобальной общественности, которая должна уже сегодня влиять на то, каким будет мир завтра.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью