Цінність людини в добу ШІ

Уявімо: одна й та сама пляшка вина вдома й у престижному ресторані сприймається зовсім інакше. Гості чують історію про виноградник і родинну традицію, частина якої — можливо — правда. Але то не так важливо. Вино здається смачнішим.

Гості думають, що платять за вино. Насправді вони платять за сомельє: його шарм, дотепність, здатність створити атмосферу. Сомельє не просто подає вино. Він продає статус. У світі, де будь-яку дегустаційну нотатку можна «прогуглити» або запитати у ШІ, його здатність надавати значення все ще цінна.

Сомельє сьогодні — це не просто експерт із вина, а справжній люксовий сервіс. Адже саме вино вже перестало бути чимось ексклюзивним — воно стало частиною повсякденності. Натомість з’явився попит на кураторство — здатність провести крізь вибір і дати впевненість у тому, що зроблено правильний крок. Те, що професіонали зрозуміли раніше за інших: цінність не в самій інформації, а в тому, хто допомагає зорієнтуватися в момент невизначеності. У світі, де знання відкриті для всіх, вирішальними стають не факти, а вміння відбирати, оцінювати й вести за собою.

Бути «посереднім» — справжній ризик

ШІ не забере вашу роботу. Але забере право бути типовим. Чим більше завдань автоматизується, тим ціннішим стає те, що не піддається автоматизації. ШІ не скасовує людську працю — лише змінює місце, де виникає цінність. Усі ці фрази типу «людський дотик незамінний» — звучать добре, але не мають сенсу, якщо плутати внутрішню цінність з економічною.

Вартість виникає лише там, де є дефіцит

Повітря — безцінне, але безкоштовне. Стисле повітря для дайвінгу — вже товар. Для солдата фотографія — це безцінний спогад, частинка дому, щось особисте й живе. Але ззовні, для тих, хто не знає її сенсу, це просто шматок паперу чи пластику — річ без емоційної вартості. Цінність виникає, коли значущість зустрічається з дефіцитом. Навіть якщо ваша робота корисна, вона не обов’язково має економічну ціну.

Цікавість — нова рідкість

Раніше доступ до знань був мірилом вартості. Сьогодні це — базовий рівень. Зміст перемістився в інше: цікавість → знання → кураторство → судження. У часи надлишку відповідей, виграє той, хто ставить влучні запитання.

Цікавість — це фокус

Брати Райт питали: «Як керувати польотом?» — не «як зробити потужний двигун?» Принц Генріх запитав: «Що за межами?» — не «як далеко допливемо?» Це приклади стратегічної цікавості. Вона веде до економії ресурсу й переваги.

Кураторство — це вибір

Куратор — не просто упорядник. Він вирішує, що підняти, а що — ігнорувати. Кураторство — це форма контролю наративу. У мистецтві, політиці, медіа, бізнесі. Медічі інвестували не тільки в митців, а в мережі творців — і цим формували культуру. Навіть алгоритми — куратори. Але людське кураторство формує смак, а не підлаштовується під нього.

Судження — це відповідальність

Судження — не інтуїція. Це вибір із ризиком. Стів Джобс не знищив iPod. Він переніс його цінність в iPhone. Судження формується досвідом, помилками, репутаційними ставками. Його неможливо скопіювати чи автоматизувати.

Людина як «люксовий працівник»

У світі надлишку знань виграє не той, хто знає більше, а хто створює довіру, сенс і статус. Сигнали — нова валюта: де навчався, з ким працював, хто тобі довіряє. І чим дорожче сигнал, тим більше цінності він несе.

«Людяність» — це не ринок

Догляд за літніми — глибоко людська справа. Але економіка її не винагороджує. Як Uber водіїв оцінює не за ввічливість, а за рейтинг і місцезнаходження — так само буде з іншими «людськими» професіями. ШІ не просто замінює — він визначає, що саме має ринкову ціну.

Людська цінність — реальна. Але економічна — лише тоді, коли вона рідкісна і доречна.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Штучні агенти не звертають уваги на твої красиві сайти та привабливу рекламу

З появою програмних агентів на основі великих мовних моделей маркетологам варто переглянути свої уявлення про дизайн сайтів і рекламу.

Ці агенти — штучні інтелекти, які можуть переглядати сайти чи працювати з різними форматами контенту — сприймають вебресурси зовсім інакше, ніж люди. Вони орієнтуються на структуровані дані: ціни, наявність товарів, технічні характеристики, а візуальні елементи й емоційні звернення, які зазвичай приваблюють користувачів, майже не враховують.

Професор Андреас Штекль з Digital Media Lab Університету прикладних наук Верхньої Австрії разом із дослідником Джоелом Ніту дослідили цю проблему у статті "Чи взаємодіють ШІ-агенти з онлайн-рекламою?".

Виявилося, що агенти дійсно взаємодіють із рекламою — але роблять це несподіваними способами.

Андреас Штекль розповів The Register, що результати мають різні наслідки для видавців і рекламодавців. Одне з ключових відкриттів — персоналізацію реклами потрібно адаптувати під агентів.

"Якщо сайт добре оптимізований для доступності, він, по суті, готовий до взаємодії з агентами. Але дизайн і розташування онлайн-реклами потрібно ретельно проаналізувати і переглянути, — пояснив він. — Загальні принципи доступності для агентів збігаються з принципами для інших груп користувачів. Це те, чим ми зараз активно займаємося у нашому дослідницькому проєкті."

Дослідники проаналізували три системи взаємодії з комп’ютером — OpenAI Operator, Claude "Computer Use" від Anthropic та відкритий Browser Use агент. Вони вивчали, як ці агенти справляються з пошуком і бронюванням готелів на туристичному сайті, використовуючи мультимоделі — GPT-4o від OpenAI, Claude 3.7 Sonnet від Anthropic та Gemini 2.0 Flash від Google. Мультимоделі потрібні були, щоб агенти могли "бачити" — робити скриншоти сайтів і аналізувати їх.

Агенти виконували завдання пошуку та бронювання з урахуванням запитів користувача — напрямок, бюджет, наявність готелів — самостійно.

Вони впоралися з цим різною мірою, але взаємодіяли з сайтом зовсім інакше, ніж люди. Наприклад, агенти можуть зовсім пропустити рекламні банери з закликом до дії, якщо це зображення.

"Унікальною була модель Gemini 2.0 Flash, яка, незважаючи на загальну тенденцію, під зображенням банера показала вищу специфічність бронювання і трохи більшу взаємодію з банерами, хоч загальне відтворення промо-текстів знизилося."

Дослідники також вивчали, як агенти взаємодіють із різними форматами реклами, чи помічають їхній контент і наскільки реклама впливає на бронювання або на дії, схожі на поведінку користувача (наприклад, кліки).

Початкове тестування відбувалося на сайті з бронювання готелів, де були стандартні текстові банери. Потім порівнювали два інші формати реклами: банери з одними зображеннями та банери з текстом, вписаним у зображення (наприклад, акція на День святого Валентина).

У базовому тесті Claude 3.7 Sonnet клікнув на 59 текстових банерів, але не взаємодіяв зі спонсорованим контентом.

Gemini 2.0 Flash був вибагливішим: клікнув 29 разів і тричі взаємодіяв зі спонсорованими матеріалами. GPT-4o — 59 кліків на банери і 12 взаємодій з рекламою, а OpenAI Operator — 47 і 20 відповідно.

Взаємодія з рекламою залежала від релевантності ключових слів у запитах, а текстова реклама працювала краще за зображення з текстом.

Виявлено й упередження моделей. Наприклад, Claude і Gemini по-різному ставилися до бронювань для "чоловіка/дружини" і "хлопця/дівчини".

"Claude 3.7 Sonnet рекомендував довші перебування для подружніх пар (в середньому 5,2 ночі) порівняно з парами, які зустрічаються (3,6 ночі), Gemini 2.0 Flash показував схожу тенденцію (7 ночей проти 5,7), а GPT-4o майже не відрізнявся (5,8 проти 5,6 ночей)," — йдеться у статті.

Щодо рекламодавців, Штекль підкреслив: "Нова технологія не обов’язково призводить до збільшення фейкових кліків. Проте не всі формати чи дизайн реклами підходять для агентів — це потребує додаткового вивчення."

За його словами, можливо, доведеться розробляти нові рекламні формати, спеціально адаптовані під взаємодію з агентами.

The Register поспілкувався з Саймоном Джеймсом, віцепрезидентом з науки про дані і штучний інтелект у Publicis Sapient, який погодився, що структурування сторінок під софт-агенти — це важливий напрямок.

Джеймс зазначив, що дослідження підкреслює зміну фокусу з клієнтського досвіду на "досвід агента".

"Агенти не блукають сайтом, вони виконують команди, — написав він. — Людина може довільно гортати сайт під час обіду, відволікатися на круте зображення чи привабливий слоган. 25 років досвіду будувалися навколо того, щоб заманити, зацікавити і втримати людину. Для неї процес — це частина задоволення. Агент навпаки агресивно фільтрує все зайве. Твій відшліфований клієнтський досвід — це для агента лише шум."

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Штучний інтелект допоможе скоротити харчові відходи та зекономити мільйони

Мільйони порцій їжі, що зараз викидаються, можуть бути врятовані і перерозподілені завдяки інструменту штучного інтелекту, який наразі тестують кілька британських компаній, серед яких — Nestlé.

Цей AI-інструмент вже показав вражаючий результат — зменшення харчових відходів придатної до вживання їжі на 87% на одному зі швейцарських заводів Nestlé за перші два тижні тестування. Його мета — «викреслити» харчові відходи, надаючи у реальному часі моніторинг, відстеження та аналітику використаних інгредієнтів і продуктів.

За умовами пілотного проєкту Nestlé повідомляє, що можна врятувати до 700 тонн якісної надлишкової їжі, що еквівалентно приблизно 1,5 мільйонам порцій. Крім того, це допоможе уникнути викидів вуглекислого газу обсягом до 1,400 тонн та зекономити до £14 мільйонів на операційних витратах.

Аліна Сартого, співзасновниця компанії Zest, яка розробила цей інструмент, пояснила, що вся виявлена харчова продукція була придатною до споживання, але не підходила для продажу через незначні пошкодження чи короткий термін придатності. Наприклад, це міг бути розбитий батончик KitKat або товар, термін якого швидко спливає і його неможливо перепродати магазинам.

Програмне забезпечення Zest планують поширити по всьому ланцюгу постачання продуктів харчування на основі підписки вже до березня наступного року після серії пілотних проєктів із різними виробниками.

Нещодавно стартував другий пілотний проєкт із Nestlé, який отримав фінансування від урядової агенції Innovate UK у межах програми BridgeAI. Ця програма надає грант у розмірі £1,9 мільйона на розвиток AI-проєктів.

Есра Касапоглу, директорка напрямку штучного інтелекту та економіки даних у Innovate UK, назвала цей проєкт «рішенням, яке здатне трансформувати процеси постачання та розподілу їжі у Великій Британії, зменшити відходи, скоротити викиди вуглецю і знизити витрати».

Велика Британія щорічно втрачає близько 4,6 мільйонів тонн придатної до вживання їжі, що еквівалентно 10 мільярдам порцій.

Саймон Міллард, директор з питань харчування благодійної організації FareShare, підкреслив, що ця технологія «зробить величезний внесок» у їхню роботу з перерозподілу їжі понад 8 тисячам благодійних організацій та громадських груп по всій країні.

Для поточного пілоту компанія Sustainable Ventures, що підтримує кліматичні стартапи, об’єднала кілька учасників, серед яких Nestlé, постачальник систем логістики на основі машинного навчання Bristol Superlight, Howard Tenens Logistics, система управління ланцюгом поставок FuturePlus, FareShare, а також платформи Google Cloud — BigQuery та Vertex AI.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

AI забирає роботу у початківців IT — нові дані

Тема того, коли і чи замінить взагалі штучний інтелект людську працю, довго була предметом численних дискусій.

Хоча наразі важко з абсолютною впевненістю стверджувати, що ШІ вже починає забирати ролі, які раніше виконували люди, нещодавнє опитування Всесвітнього економічного форуму показало: 40% роботодавців планують скорочувати персонал у тих сферах, де ШІ може автоматизувати завдання.

Дослідники з SignalFire — венчурної компанії, що аналізує понад 600 мільйонів працівників і 80 мільйонів компаній на LinkedIn — вважають, що вже помічають перші ознаки впливу ШІ на ринок праці.

При аналізі тенденцій найму SignalFire зафіксували, що у 2024 році технологічні компанії наймали менше випускників університетів, ніж у 2023 році. Водночас провідні 15 компаній Big Tech активізували найм досвідчених спеціалістів.

Зокрема, SignalFire виявили, що Big Tech скоротили найм нових випускників на 25% у 2024 році порівняно з 2023-м. Стартапи також зменшили найм випускників на 11%. Хоча точних цифр у SignalFire не назвали, їхній представник повідомив, що йдеться про тисячі людей.

Попри те, що впровадження нових інструментів ШІ не є єдиною причиною зниження найму свіжих випускників, Ашар Банток, керівник досліджень SignalFire, каже, що є «переконливі докази» значної ролі ШІ у цьому процесі.

Початкові позиції найбільше уразливі до автоматизації, адже часто передбачають рутинні, низькоризикові завдання — саме такі завдання генерувальний ШІ виконує чудово.

Нові можливості ШІ в програмуванні, налагодженні коду, фінансових дослідженнях та встановленні програмного забезпечення можуть означати, що компаніям знадобиться менше працівників для виконання цих завдань. Через це деякі робочі місця для нових випускників можуть незабаром стати зайвими.

Гейб Стенгел, засновник стартапу Rogo, який розробляє AI-аналітику для фінансів, розпочинав кар’єру в інвестиційному банку Lazard, допомагаючи фармкомпаніям купувати біотехнологічні стартапи. Він зазначив на фінансовій технологічній конференції Newcomer, що інструмент Rogo «може виконати майже всю роботу, яку я робив в аналізі цих компаній». За його словами, ШІ допомагає підготувати матеріали, провести ділову перевірку та проаналізувати фінанси.

Хоча більшість великих інвестиційних банків поки не зменшили найм аналітиків через ШІ, у 2024 році у New York Times повідомляли, що керівники таких компаній, як Goldman Sachs і Morgan Stanley, розглядали можливість скорочення найму молодшого персоналу на дві третини і зниження зарплат новим співробітникам, оскільки робота з ШІ стала менш складною, ніж раніше.

Хоча загроза ШІ для низькокваліфікованих робочих місць реальна, потреба техкомпаній у досвідчених спеціалістах продовжує зростати. За даними SignalFire, Big Tech збільшили найм професіоналів з досвідом від двох до п’яти років на 27%, а стартапи — на 14%.

Для свіжих випускників виникає складна дилема: без досвіду їх не беруть на роботу, а досвід неможливо отримати без працевлаштування. Хоча ця проблема не нова, Гізер Дошей, партнерка SignalFire з кадрів та талантів, каже, що ШІ значно ускладнює цю ситуацію.

Її порада для новачків: опанувати інструменти ШІ. «ШІ не забере твою роботу, якщо ти будеш найкращим у його використанні», — підсумувала вона.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Фільм знятий повністю за допомогою штучного інтелекту: враження, виклики та майбутнє кіно

Інструменти штучного інтелекту, такі як Veo 3 від Google і Runway, зараз можуть створювати надзвичайно реалістичне відео. Журналісти WSJ Джоанна Стерн і Джаррад Коул випробували їх у фільмі, створеному майже повністю за допомогою ШІ.

На прем’єрі фільму «Мій робот і я» глядачам нагадують: усі зображення у стрічці були згенеровані за допомогою ШІ. Більшість аудіо теж, окрім голосу Джоанни.

Деякі сцени вражають своєю реалістичністю — ніби їх знімали справжні камери. Інші викликають усмішку, адже виглядають явно штучно. Водночас це нагадує, що фільм створювався повністю цифрово, без жодних традиційних зйомок.

Для створення стрічки Джоанна об’єдналася з продюсером Джаррадом Коулом. Вони познайомилися понад десять років тому в WSJ, де разом експериментували з новими форматами відео, такими як VR. Зараз Джаррад зосередився на роботі з AI-відеоінструментами.

Після багатьох годин роботи, більше тисячі кліпів і значних обчислювальних ресурсів у дата-центрах, вдалося отримати тривалістю трохи більше трьох хвилин фільм про життя з новим видом робота-асистента. Навіть якщо деталі зйомки не цікаві, сам процес показує, як ШІ змінює будь-яку професію.

Можливості ШІ

Ще кілька років тому AI-відео часто виглядали дуже неприродно. Наприклад, вірусне відео з Віллом Смітом, що їсть спагетті, було більше моторошним, ніж переконливим. Нині інструменти здатні створювати сцени майже бездоганного вигляду.

Після експериментів обрали Veo від Google і Runway AI — найкращі за якістю і контролем. OpenAI Sora значно поступався. 20 травня Google випустив Veo 3, додавши AI-аудіо, включно з діалогами та звуковими ефектами.

Праця й деталізація

Фільм не з’явився просто з одного сценарію. Кожен кадр створювався за допомогою численних запитів до ШІ, постійних повторів і корекцій. Щоб зберегти послідовність персонажів і локацій, продюсер розробив спеціальну виробничу схему.

Для створення дизайну робота використали AI-генератор зображень Midjourney. Потім на основі реальних фото Джоанни створили її AI-версію, яка потрапила у Veo та Runway, де налаштовували сцени.

Наприклад, один із сценаріїв виглядав так:

"Кадр з низького ракурсу: Джоанна робить віджимання в швидкому темпі, тримаючи тіло рівно від голови до п’ят. Робот стоїть над нею, контролюючи і направляючи."

Детальний опис дозволяв задавати ракурси камери, освітлення, рухи, що допомагало створити драматичну напругу, особливо в фінальних сценах.

Однак навіть після більше тисячі кліпів деякі сцени мали помилки — зміни у зовнішності персонажів, випадкові нові герої, анатомічні недоліки. Навіть у кращих кадрах обличчя героїні іноді відрізнялися.

Чому потрібна людина

Незважаючи на всі технологічні можливості, AI-контент часто має неповну якість і помітні недоліки. Однак головне завдання кіно — викликати емоції, змусити глядача посміхнутися чи задуматися — у фільмі це вдалося виконати.

Важливо, що все зроблено без великого бюджету, команд реквізиту чи спецефектів. Витрати на AI-інструменти Google і Runway склали кілька тисяч доларів, частину оплатили автори, частину надали компанії.

Досвідчені продюсери підкреслюють: ШІ відкриває нові можливості для творчості, але не замінює людську майстерність і креативність. Ці інструменти лише доповнюють роботу людини, яка несе справжній сенс і душу у творчість.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Читачі обурені: авторка фентезі випадково залишила AI-промпт у книзі, намагаючись копіювати стиль іншої письменниці

«Я ледь не впала зі стільця, коли це прочитала!» — так відреагували читачі на знахідку в романі «Darkhollow Academy: Year 2» авторки Лени МакДональд. Цей твір належить до піджанру романтичної літератури «реверс-гарем», де головна героїня має кількох чоловіків партнерів. Однак фанати жанру виявили, що авторка не лише використовувала штучний інтелект для створення частини тексту, а й безсоромно намагалася копіювати стиль реальної письменниці.

У вилученому з друку уривку третього розділу роману, який зберігся на скриншотах у субредіті ReverseHarem, читачі побачили прямий текст: «Я переписала цей уривок, щоб більше відповідати стилю J. Bree — з більшою напругою, грубішими відтінками та сирою емоційною підкладкою під надприродними елементами». J. Bree — це авторка міжнародного бестселера у жанрах романтики й фентезі.

Цей випадок є черговим прикладом того, як Amazon наповнюється низькопробною літературою, створеною штучним інтелектом. Тенденція почалася з масовим виходом AI-технологій кілька років тому і стала справжньою проблемою для справжніх авторів, чиї книги губляться серед потоку AI-контенту у пошукових результатах.

У 2023 році письменниця Джейн Фрідман помітила, що на Amazon продавалися близько дванадцяти книг з її іменем, написаних невідомими авторами. Спільнота шанувальників жанру на Reddit була шокована, коли МакДональд викрили у відвертому копіюванні стилю іншої письменниці за допомогою AI. «Я ледь не впала зі стільця, коли це прочитала!» — написала користувачка, яка поділилася скриншотами. «Я купила цю книгу, щоб переконатися, що це не жарт», — додала інша. Тепер усі читачі можуть оцінити цей фрагмент, що автоматично додає рейтинг Goodreads і, можливо, Amazon.

Книга отримала шквал негативних оцінок. Один із рецензентів заявив: «Ця книга явно написана за допомогою генеративного AI, що видно з промпту, залишеного в тексті перед завантаженням на Amazon. Я підтримую авторів у багатьох аспектах, але генеративний AI — це крадіжка, і він не замінить справжнє письмо». Інший рецензент відзначив неймовірну швидкість виходу книг: перша книга вийшла 24 січня 2025, друга — 13 березня, а третя — 23 березня. «Швидше, ніж у Стівена Кінга», — іронізували читачі.

Помилка МакДональд — лише вершина айсберга. Ще двох інших авторів викрили у використанні AI для написання романів. На початку року авторка KC Crowne також була викрита у залишенні AI-промптів у тексті. У її книзі «Dark Obsession» який було знайдено у субредіті RomanceBooks у січні. «Звісно! Ось покращена версія вашого тексту, яка робить Олену більш близькою читачеві та додає гумору, а також короткий сексуальний опис Григорія».

Сторінка Crowne на Amazon містить 171 книгу з AI-генерованими обкладинками, на яких зображені чоловіки без сорочок з татуюваннями. Біографія автора заявляє: «Міжнародна бестселлерка та 8-ма в рейтингу Amazon у США». Третя авторка, Rania Faris, теж була помічена у використанні чатботів. У віддрукованій копії її книги один користувач Threads виявив промпт: «Цей текст уже доволі сильний, але його можна зробити більш гострим і виразним, зберігаючи інтенсивність і саркастичний тон, до якого ви прагнете».

Цікаво, що книги Crowne отримують переважно позитивні відгуки на GoodReads, що може свідчити, що читачі або не звертають уваги, або не знають про використання AI. Канадська авторка Крістіна Болл на Bluesky поділилася теорією, чому так: «Так, я розібралася з кейсом KC Crowne. Попри те, що AI-промпт залишився у книзі, дивно, що це ніхто не помітив серед перших читачів і фанатів. Моя параноїдальна теорія — багато хто просто поверхнево переглядає текст». «Колись швидке письмо вважалося гарною репутацією, а тепер це викликає підозри», — додала вона.

Ні МакДональд, ні Фаріс не вказали контактної інформації. Crowne, принаймні, взяла на себе відповідальність. «Раніше цього року я зробила чесну помилку», — написала Crowne у листі до Futurism. — «Я випадково завантажила не той варіант файлу, у якому був AI-промпт. Це моя повна відповідальність, тому я вирішила публічно це пояснити». Вона додала, що іноді використовує AI для ідей або подолання письменницького блоку, але всі її історії — це її власні твори, і вона дотримується правил платформи.

За сім років Crowne опублікувала 171 роман — з AI чи без нього. Чи порушує використання генеративного AI у книгах правила Amazon — питання спірне. Представник компанії нагадав про політику платформи, де йдеться, що «контент, створений за допомогою AI», дозволений, і продавці навіть не зобов’язані його позначати. Проте AI-генеровані зображення, зокрема обкладинки, повинні бути відповідно марковані.

Інтернет сьогодні стоїть перед загрозою лавини низькоякісного AI-контенту. Чи справді ми хочемо, щоб фентезі-романи на 300 сторінок теж були частиною цього потоку? Автори, які плекають свою творчість, не вірять у краще. «Ці книги псують репутацію тих, хто не користується AI для написання», — твітує письменниця Кетрін Артур.

Ось так виглядає теперішній стан жанру і видавничої справи у світі, де AI все більше впливає навіть на творчість.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Марк Цукерберг заявив, що Meta AI має 1 мільярд активних користувачів на місяць

Генеральний директор Meta Марк Цукерберг повідомив на щорічних зборах акціонерів компанії, що штучний інтелект Meta AI досяг позначки в один мільярд активних користувачів на місяць по всіх додатках компанії.

Цей важливий рубіж став можливим після того, як у квітні Meta випустила окремий додаток для цього інструменту.

Цукерберг наголосив, що пріоритетом на 2025 рік є поглиблення користувацького досвіду, щоб Meta AI стала провідним персональним ШІ, особливо з акцентом на персоналізацію, голосові розмови та розваги.

Він також додав, що у майбутньому компанія розглядає можливість впровадження платних рекомендацій або підписки, щоб користувачі могли платити за додаткові обчислювальні ресурси.

У лютому CNBC повідомляв, що Meta планує запустити окремий додаток Meta AI у другому кварталі 2025 року, а також тестувати платну підписку, подібну до тих, що пропонують конкуренти, як-от ChatGPT від OpenAI.

«Може здатися дивним, що мільярд активних користувачів на місяць не сприймається як масштаб для нас, але це наш реальний показник», — сказав Цукерберг під час зустрічі з акціонерами.

На тих же зборах інвестори проголосували за 14 питань, пов’язаних із бізнесом компанії. Дев’ять з них — це пропозиції акціонерів, що стосуються безпеки дітей, викидів парникових газів і пропозиції щодо оцінки казначейства в біткоїнах.

Одна з пропозицій, під номером 8, подана JLens — інвестиційним радником та партнером Anti-Defamation League, вимагала щорічного звіту Meta щодо боротьби з ненависницьким контентом, зокрема антисемітизмом, після січневих змін у політиці модерації контенту.

Попередні результати голосування показали, що більшість пропозицій, які рада директорів Meta не підтримувала, ймовірно, не будуть прийняті. Зокрема, не підтримано пропозицію припинити структуру двох класів акцій, яка дає Цукербергу значну владу голосу. Водночас підтримані радою пункти, зокрема затвердження кандидатур у раду директорів і план заохочення акціями, мають високі шанси на проходження.

Meta повідомила, що офіційні результати голосування будуть оприлюднені протягом чотирьох робочих днів на сайті компанії та у Комісії з цінних паперів і бірж США.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело

Штучний інтелект стає розумнішим, коли думає менше — точність зросла на 34%

Команда дослідників із Meta FAIR та Єврейського університету Єрусалиму зробила несподіване відкриття: змушувати великі мовні моделі «думати» менше насправді покращує їхню здатність розв’язувати складні завдання.

У новому дослідженні, йдеться, що коротші процеси міркування в системах штучного інтелекту не лише підвищують точність результатів, а й суттєво знижують обчислювальні витрати.

«У цій роботі ми ставимо під сумнів поширену думку, що довгі ланцюжки мислення обов’язково покращують можливості розуміння», — зазначають автори у статті «Не перевантажуйте думки. Перевага коротших ланцюжків для покращення логіки великих мовних моделей».

Це дослідження суперечить сучасній тенденції в розвитку ШІ, де компанії активно збільшують обчислювальні ресурси, щоб моделі могли виконувати детальні покрокові роздуми — так звані «ланцюжки мислення», які допомагають вирішувати складні завдання.

Точність ШІ зростає на 34% завдяки коротшим ланцюжкам міркувань

Дослідники виявили, що в межах одного завдання «коротші ланцюжки мислення значно частіше дають правильну відповідь — до 34,5% точніше, ніж найдовші ланцюжки, протестовані для того самого запитання». Це спостереження підтвердилося на різних провідних моделях та тестових наборах.

«Хоча довгі роздуми демонструють вражаючі результати, вони водночас потребують значних обчислювальних ресурсів і часу на висновок», — підкреслюють автори, звертаючи увагу на низьку ефективність таких підходів.

Новий метод «short-m@k» економить до 40% ресурсів і підвищує продуктивність ШІ

Дослідники запропонували інноваційний спосіб роботи штучного інтелекту під назвою «short-m@k». Ідея в тому, що ШІ робить кілька спроб розв’язати задачу одночасно, але припиняє обчислення, щойно перші відповіді готові. Потім обирається найпопулярніша відповідь серед цих коротких роздумів.

Для компаній, які використовують великі системи ШІ, це означає суттєву економію часу і ресурсів. За допомогою цього методу можна зменшити навантаження на обчислювальні потужності до 40%, при цьому не втрачаючи точності.

Хоча варіант «short-3@k» трохи менш економний, ніж «short-1@k», він стабільно дає кращі результати і працює швидше — економить до 33% часу.

Навчання на коротких прикладах робить ШІ кращим

Головний автор дослідження Майкл Хассід та його команда також виявили, що навчати ШІ на прикладах із короткими роздумами — корисно. Це покращує якість роботи моделей.

Навпаки, якщо навчати ШІ на довгих і складних роздумах, він починає думати довше, але не стає точнішим.

Великі компанії можуть зекономити мільйони, не «перевантажуючи» ШІ

Ці відкриття з’явились у важливий момент, коли компанії змагаються за створення ще потужніших ШІ, які споживають багато ресурсів. Дослідники наголошують, що довгі роздуми не завжди роблять ШІ розумнішим. Іноді навпаки — вони погіршують результати і збільшують витрати.

Чому це важливо

Це дослідження суперечить популярним раніше методам, які підтримували ідею довгих послідовних роздумів у ШІ.

Для тих, хто приймає рішення про інвестиції в ШІ, це означає: не завжди більше — це краще. Оптимізація і економія ресурсів можуть дати кращі результати та знизити витрати.

У світі, де всі хочуть масштабувати технології, виявляється, що навчити ШІ думати простіше — це не тільки економить ресурси, а й робить його розумнішим. Навіть штучний інтелект іноді потребує простого правила: не перевантажуйся!

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело