Сегодня на выставке Computex 2024 компания Nvidia сообщила, что компании Asus и MSI в скором времени выпустят новые ноутбуки типа RTX AI PC, которые также будут соответствовать требованиям Copilot Plus PC. Напомним, что Microsoft в мае представила новый класс компьютеров Copilot Plus PC, который характеризуется расширенными способностями по локальному запуску приложений искусственного интеллекта.

Источник изображений: Nvidia

«Новые ноутбуки RTX AI PC от Asus и MSI оснащены графическими ускорителями GeForce RTX 4070 и энергоэффективными системами-на-чипе с возможностями Windows 11 AI PC», — сообщила Nvidia в своём блоге. Компания уточнила изданию The Verge, что эти ноутбуки будут построены на новейших процессорах AMD Strix Point.

AMD ещё не представила процессоры Strix Point, но ждать осталось недолго — можно с уверенностью сказать, что это произойдёт в рамках грядущей презентации компании на Computex 2024, которая по московскому времени пройдёт уже сегодня утром, в 4:30 мск.

Nvidia также намекнула, что первые системы Copilot Plus PC на процессорах AMD, возможно, изначально не получат все ИИ-функции от Microsoft. «Эти ПК с искусственным интеллектом на базе Windows 11 получат бесплатное обновление до Copilot+ PC, когда оно будет доступно», — говорится в блоге Nvidia. Это говорит о том, что Microsoft, возможно, еще не готова запустить Recall и другие ИИ-функции в Windows на чипах AMD. А возможно, существует некий период эксклюзивности данных функций для компьютеров с Arm-процессорами Qualcomm, которые поступят в продажу с 18 июня.

Nvidia также ведет своеобразную борьбу за сохранение своей значимости в сфере ИИ на ноутбуках. В то время как Microsoft перекладывает работу ИИ-алгоритмов на нейронные процессоры (NPU), встроенные в CPU, компания Nvidia намерена сделать свои GPU полезными в ИИ ПК. Nvidia активно продвигает свои «ноутбуки с RTX AI», отмечая, что ее GPU способны выполнять более тяжелые нагрузки ИИ, чем NPU.

В июне Nvidia выпустит набор инструментов RTX AI Toolkit, который включает в себя инструменты и SDK для настройки, оптимизации и развертывания моделей ИИ. Эти инструменты позволят взять, например, большую языковую модель Meta✴ Llama 2 и оптимизировать её для работы с гораздо меньшими требованиями к объёму видеопамяти и производительности GPU.

Nvidia также сотрудничает с Microsoft в разработке базовых моделей ИИ, которые будут встроены в Windows 11. «Сотрудничество предоставит разработчикам приложений удобный интерфейс программирования приложений (API) для доступа к GPU-ускоренным малым языковым моделям (SLM), обеспечивающим генерацию с дополненной выборкой (RAG), которые работают на устройствах под управлением Windows Copilot Runtime», — заявляет Nvidia.

Microsoft анонсировала Windows Copilot Runtime на конференции Build в прошлом месяце, а Nvidia заявляет, что её решение по ускорению моделей ИИ с помощью видеокарт GeForce RTX будет выпущено в предварительной версии для разработчиков позднее в этом году. Windows Copilot Runtime от Microsoft призван облегчить разработчикам добавление в приложения функций, основанных на искусственном интеллекте, при этом для ускорения этих функций используются NPU или GPU.

Производительность NPU в настоящее время находится на уровне около 40 TOPS (триллионов операций в секунду), а графические процессоры Nvidia для ПК могут обеспечить более чем 1000 TOPS. NPU предназначены для небольших моделей с высокой энергоэффективностью и хорошо проявляют себя в лёгких и тонких ноутбуках, а GPU отлично справляются с большими моделями с более высокой производительностью в игровых ноутбуках и настольных ПК.

Компания Nvidia представила Project G-Assist — локального ИИ-помощника, который помогает в играх и приложениях для ПК. Он способен оценивать происходящее на экране и понимать контекст, и может предложить победную тактику в игре, проанализировать ошибки геймера или помочь в сложных творческих задачах. Данное решение было представлено в рамках презентации Nvidia на выставке Computex 2024.

Источник изображений: Nvidia

По словам Nvidia, ассистенты с искусственным интеллектом изменят игровой процесс и работу с приложениями. Современные игры для ПК предлагают огромные вселенные для исследования и множество механик для освоения, что может быть сложно и требовать много времени даже для самых заядлых геймеров. Цель проекта G-Assist — предоставить игрокам возможность получать знания об играх налету с помощью генеративного ИИ.

Project G-Assist принимает голосовые или текстовые команды от игрока, а также контекстную информацию с экрана и прогоняет эти данные через модели компьютерного зрения. Эти модели улучшают контекстную осведомленность и понимание специфики приложения большой языковой модели (LLM), связанной с базой знаний игры. В конечном итоге система генерирует индивидуальный ответ в виде текста или речи.

Например, помощник может предложить тактику против игрового босса, подсказать решение головоломки, или рассказать, как создать или найти тот или иной игровой предмет. Поклонникам соревновательных игр G-Assist поможет разобрать демку после матча и проанализировать ошибки и игру в целом, прямо как тренер.

NVIDIA в сотрудничестве с разработчиками из Studio Wildcard продемонстрировала технологию G-Assist в игре ARK: Survival Ascended. ИИ-помощник ответил на вопросы о существах, предметах, истории, целях, сложных боссах и многом другом. Поскольку Project G-Assist учитывает контекст, он персонализирует свои ответы в соответствии с игровой сессией каждого геймера.

Кроме того, Project G-Assist может настроить игровую систему игрока для оптимальной производительности и эффективности. Он может предоставить информацию о показателях производительности, оптимизировать графические настройки в зависимости от аппаратного обеспечения пользователя, применить разгон до безопасного уровня и даже интеллектуально снизить энергопотребление при сохранении заданной производительности.

Лидеры ведущих компаний в области ИИ, такие как как Google DeepMind, Microsoft AI, Anthropic и Mistral AI, вошли в состав элитной группы из более чем 130 политических лидеров, глав государств и крупнейших корпораций мира, собравшихся на очередную встречу Бильдербергского клуба. Закрытая встреча членов клуба открылась в Мадриде.

Источник изображения: Tatiana Balletti/Unsplash

На прошлогодней встрече Бильдербергского клуба тема стремительного развития искусственного интеллекта уже занимала одно из центральных мест в повестке дня. В этом году дискуссии вновь сосредоточатся на текущем состоянии технологий ИИ, вопросах этики и безопасности их использования.

Помимо руководителей технологических компаний, в конференции примут участие такие влиятельные фигуры, как глава Citigroup Джейн Фрейзер (Jane Fraser), экс-глава Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt), гендиректор Pfizer Альберт Бурла (Albert Bourla), глава Shell Ван Бил Саван (Wael Sawan), а также известный инвестор и миллиардер Питер Тиль (Peter Thiel).

Участие специалистов по ИИ в заседаниях Бильдербергского клуба, хотя мы и не знаем их суть, — довольно значимое событие, показывающее, что мировые «аналоговые» элиты сходятся во мнении, что технологии ИИ могут изменить будущее человечества. Созданный в 1954 году американскими и европейскими политиками Бильдербергский клуб многие считают «мировым теневым правительством», оказывающим существенное влияние на происходящее в мире. Например, конспирологи среди прочего обвиняют клуб в финансовом кризисе 2008 года и разработке планов по уничтожению 80 % населения Земли.

Как и на всех предыдущих встречах Бильдербергского клуба, все дискуссии и переговоры будут строго конфиденциальными. Участники не имеют права разглашать ни суть обсуждений, ни личности выступающих — это прописано в правилах, установленных клубом. По словам организаторов, подобный закрытый формат призван создать условия для более откровенного и открытого обмена мнениями по самым острым вопросам современности. Таким образом, мы вряд ли узнаем, к каким выводам по вопросу ИИ придут участники клуба.

Apple планирует расширить использование искусственного интеллекта в своих продуктах и сервисах. Как стало известно, компания развертывает мощные процессоры, аналогичные чипам M2 Ultra из компьютеров Mac Studio и Mac Pro, в своих центрах обработки данных. Эти серверные чипы будут использоваться для обработки сложных задач ИИ, поступающих с устройств Apple.

Источник изображения: Keming Tan/Unsplash

По данным Bloomberg, планы по использованию собственных центров обработки данных для искусственного интеллекта (AI) зародились в Apple примерно три года назад. Однако недавний ажиотаж вокруг ChatGPT и других инструментов генеративного ИИ заставил компанию ускориться в этом плане. Первым серверным чипом для этих целей станет M2 Ultra, а в будущем планируется переход на чипы серии M4.

Использование собственных центров обработки данных и чипов позволит Apple сохранить конфиденциальность пользовательских данных. Люди, участвовавшие в создании серверного проекта Apple под кодовым названием ACDC или Apple Chips in Data Centers, говорят, что компоненты, находящиеся внутри процессоров, должны защитить конфиденциальность пользователей. Компания использует подход под названием Secure Enclave, который должны изолировать данные пользователей от нарушений безопасности. На данный момент Apple планирует использовать собственные центры обработки данных для управления будущими облачными функциями, но в конечном итоге ей может прийтись полагаться и на внешние мощности, как это происходит с iCloud и другими сервисами.

В то же время обработка простых задач ИИ будет происходить непосредственно на устройствах Apple — iPhone, iPad и Mac. Для этого в новых процессорах A18 и M4 реализованы усовершенствованные нейронные модули, отвечающие за функции искусственного интеллекта.

Согласно информации, в ближайшее время Apple сосредоточится на внедрении ИИ для облегчения повседневных задач пользователей, таких как предложение персонализированной информации, интеллектуальные ответы на сообщения и так далее. Полноценный чат-бот вроде ChatGPT пока не планируется, хотя ведутся переговоры с Google и OpenAI о возможной интеграции их ботов.

Учёные Университета Аризоны представили сделанные в январе этого года снимки Ио — ближайшей луны Юпитера и самого вулканически активного небесного тела Солнечной системы. Удивительно, но полученные с наземного телескопа изображения оказались более чёткими и подробными, чем снимки с того же зонда «Юнона», который сейчас летает вокруг Юпитера. Это показывает огромный потенциал нового инструмента.

Большой бинокулярный телескоп. Источник изображения: NASA

Речь идёт о приборе SHARK-VIS, который в дополнение к ранее установленному прибору SHARK-NIR был добавлен в систему наблюдений Большого бинокулярного телескопа (LBT). Оба прибора были разработаны в Итальянском национальном институте астрофизики при Римской астрономической обсерватории. Интеграция системы в телескоп была проведена в 2023 году, а в 2024 году проведены первые наблюдения. В сочетании с мощными возможностями LBT, который в дополнение к двум спаренным 8,4-метровым первичным зеркалам имеет адаптивную оптику с частотой подстройки 1000 раз в секунду, приборы SHARK позволили получать при наблюдениях с Земли снимки объектов Солнечной системы с беспрецедентным разрешением.

Для издания Geophysical Research Letters учёные сделали снимки спутника Юпитера Ио. Комбинированный снимок содержит данные в инфракрасном, красном и жёлтом диапазонах. Выбранные цветовые каналы позволяют рассмотреть магматические отложения красного и белого цветов вокруг предполагаемых вулканов на Ио. На представленном снимке, например, это красные и белые ореолы в нижней правой части Ио.

Ио, видимый в Большой бинокулярный телескоп

Прибор SHARK-NIR позволяет выявить области извержения вулканов на спутнике, но его разрешения недостаточно для идентификации самих вулканов и выявления последствий выхода магмы на поверхность. С этим помогает разобраться прибор SHARK-VIS, показывающий картинку в оптическом диапазоне. Его разрешения хватает для выявления деталей рельефа спутника длиною свыше 80 км.

Луна Юпитера Ио полна вулканами, которые, как считают учёные, извергаются в результате гравитационных воздействий на недра спутника со стороны самого Юпитера и его ближайших лун. Гравитация постоянно сжимает и растягивает Ио, создавая очаги тепла и постоянно разогревая его недра. Наблюдение за вулканической активностью спутника позволит создать представление о ранних этапах геологической эволюции Земли и других планет вплоть до планет из далёких миров.

Называющий себя этичным хакером пользователь Twitter под ником Pliny the Prompter в минувшей среду выпустил кастомную версию флагманской нейросети OpenAI, которую озаглавил GODMODE GPT. Ему далось заставить новую модель GPT-4o обойти игнорировать все ограничения: она пользовалась ненормативной лексикой, рассказывала, как взламывать автомобили и готовить запрещённые вещества.

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

Конечно, же, эксперимент долго продлиться не мог. Как только нейросеть GODMODE GPT обрела относительную вирусную популярность в соцсети X, на инцидент обратила внимание OpenAI и удалила кастомную модель с сайта всего через несколько часов после её выхода. Сейчас получить к ней доступ уже невозможно, но в оригинальной ветке автора в соцсети X сохранились скриншоты с «вредными советами» GPT-4o.

GODMODE GPT выдала рецепт изготовления напалма. Источник изображения: x.com/elder_plinius

Модель GPT-4o, возможно, была взломана с использованием архаичного интернет-жаргона leetspeak — подмены букв при наборе текста цифрами и спецсимволами, — что подтверждается скриншотами. В OpenAI не ответили на вопрос, можно ли использовать этот жаргон для обхода ограничений ChatGPT. Не исключено, что создавшему GODMODE GPT просто нравится leetspeak, и он взломал систему каким-то иным способом.

Инцидент стал проявлением масштабного движения AI red teaming, в рамках которого этичные хакеры выявляют слабые места современных систем искусственного интеллекта, не нанося им значительного ущерба. Они обладают удивительными возможностями, но, как показал недавний опыт с Google и её обзорами в поиске, современный генеративный ИИ все ещё остаётся системой, которая хорошо угадывает, какие слова должны быть следующими в тексте, не обладая истинным интеллектом.

На минувшей неделе Google добавила в поисковую систему блок сводок, которые готовит генеративный ИИ. Компания стремилась повысить качество работы поисковой системы, но ИИ начал давать пользователям странные ответы, например, советовал есть камни и клеить сыр к пицце. Компания быстро удалила наиболее скандальные результаты, но они уже успели уйти в мемы. Теперь с комментариями выступила глава поискового подразделения компании.

Источник изображения: Kai Wenzel / unsplash.com

Глава отдела поиска Google Лиз Рид (Liz Reid) обвинила в неточных результатах ответов поискового генеративного ИИ «пустоты данных» и самих пользователей, которые придумывали странные вопросы. По её мнению, блоки с обзорами, которые создаёт генеративный ИИ, дают пользователям «большее удовлетворение» работой поисковой службы. Генерируемые ИИ ответы, как правило, не являются галлюцинациями — просто система иногда неверно интерпретирует то, что есть в Сети.

«Нет лучшего аргумента, чем миллионы людей, использующих эту функцию со множеством новых запросов. Мы также отметили новые бессмысленные запросы, по-видимому, направленные на получение ошибочных результатов», — сообщила Рид. Компания, однако, продолжает работать над функцией, ограничивая появление ИИ-обзоров в выдаче по «бессмысленным» запросам и при работе с сатирическими материалами. Это важно, потому что первоначально система могла процитировать сатирический ресурс или сослаться на пользователя соцсети с неприличным ником.

Рид также сравнила ИИ-обзоры с поисковой функцией «Выделенные описания» — это блоки с фрагментами текста релевантных веб-страниц, которые приводятся без участия генеративного ИИ. По словам топ-менеджера, «уровни точности» двух функций примерно совпадают.

Apple планирует модернизировать своего виртуального помощника Siri, чтобы пользователи смогли управлять отдельными функциями приложений при помощи голосовых команд. Возможно это станет благодаря внедрению в Siri более совершенной технологии искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей (LLM).

Источник изображения: Vinoth Ragunathan/Unsplash

По словам инсайдеров, знакомых с планами компании, обновлённая Siri сможет впервые полноценно управлять функциями приложений на устройствах Apple. Например, можно будет при помощи голосовой команды открывать конкретные документы, перемещать заметки между папками, удалять письма из почты, запускать определённые новости в приложении Apple News, делиться веб-ссылками и многое другое.

В настоящее время возможности Siri по управлению приложениями сильно ограничены. Он может запускать музыку, искать информацию в интернете, управлять умной техникой, но не может взаимодействовать с конкретными опциями и данными внутри приложений.

По данным Bloomberg, обновление Siri станет ключевым анонсом на ежегодной Всемирной конференции разработчиков Apple WWDC 2024, которая пройдёт 10 июня. На ней также будет представлен целый ряд других интересных вещей, касающихся искусственного интеллекта для экосистемы Apple. В частности, расшифровка аудиозаметок, автоматическое создание кратких сводок веб-страниц и уведомлений, ответы на сообщения, расширенные инструменты редактирования фото на основе ИИ и многое другое.

Реализация новой функциональности Siri потребовала полной переработки базового ПО с использованием нейросетей. Очень скоро Siri сможет обрабатывать команды последовательно, а в будущем справляться и с более сложными запросами. Например, можно будет в одном запросе попросить сначала расшифровать аудиозапись встречи, затем выделить ключевые моменты и отправить резюме коллеге.

Стоит отметить, что данные будут обрабатываться несколько способами — локально или в облаке. При этом система сама будет определять, где именно — на устройстве пользователя или на серверах компании. Это вызывает некоторые вопросы к приватности, однако Apple заверяет, что конфиденциальные данные будут надёжно защищены благодаря системе Apple Chips in Data Centers (ACDC).

Очевидно, что Apple стремится вернуть Siri лидерство в среде виртуальных помощников, которое он утратил в последние годы на фоне более продвинутых решений Amazon и Google. Кроме того, компания рассчитывает, что новые функции ИИ подстегнут продажи iPhone, iPad и Mac новых моделей. Выпуск обновлённого Siri запланирован не раньше осени 2024 года в составе iOS 18.

Центры обработки данных, предназначенные для обучения и работы алгоритмов искусственного интеллекта, потребляют огромные объёмы энергии, а крупные технологические компании стремятся снизить число сбоев и нормировать подачу питания. Собственное решение этой проблемы предложила немецкая Infineon — сверхмощные блоки питания для нынешних и перспективных серверов.

Источник изображений: infineon.com

Infineon анонсировала блоки питания нового поколения, которые будут работать в ЦОД, ориентированных на облачные серверы и алгоритмы ИИ. Они обеспечат мощность до 12 кВт, объединяя компоненты из трёх полупроводниковых материалов на модуле. Первые модели номинальной мощностью 8 кВт поступят в продажу в I квартале 2025 года, а сроки выхода более мощных блоков питания пока не уточняются. На модуле устанавливаются компоненты из кремния (Si), карбида кремния (SiC) и нитрида галлия (GaN) — это сочетание помогло существенно повысить энергетические характеристики, эффективность и надёжность. Блоки питания мощностью 12 кВт обеспечат КПД до 97,5 %, а модели на 8 кВт смогут работать в ИИ-стойках мощностью 300 кВт и выше.

Нитрид галлия — материал, который помог в последние годы уменьшить размеры потребительских зарядных устройств; а карбид кремния призван обеспечить высокую эффективность при высоких уровнях напряжения. SiC используется в преобразователях постоянного тока в электромобилях, и он также способен работать в системах с подачей высокой мощности на ИИ-ускорители. Из-за широкого распространения чат-ботов нового поколения и различных служб на основе ИИ потребности ЦОД в энергоресурсах существенно выросли. Infineon отмечает, что её новые блоки питания помогут этим объектам снизить энергопотребление за счёт высоких КПД, а также сократить выбросы парниковых газов и уменьшить операционные расходы.

К 2030 году на ЦОД будут приходиться 7 % мирового потребления энергии, гласят отраслевые прогнозы. Современные производительные ИИ-ускорители потребляют до 1 кВт на чип, а к концу десятилетия этот показатель вырастет до 2 кВт. Занимающиеся ИИ крупные технологические компании уже ощутили влияние этого растущего спроса на электроэнергию: так, Amazon была вынуждена нормировать ресурсы, чтобы избежать сбоев в работе своих ЦОД в Дублине.

Французский стартап Mistral AI, поддерживаемый Microsoft, объявил о выходе своей первой модели генеративного ИИ для генерации кода и работы с ним, получившей название Codestral.

Источник изображения: geralt/Pixabay

Codestral обучена более чем 80 языкам программирования, включая Python, Java, C++ и JavaScript, и обладает способностями выполнять функции кодирования, писать тесты и «заполнять» частичный код, а также отвечать на вопросы о кодовой базе на английском языке, сообщила команда Mistral AI в своём блоге.

Компания Mistral AI назвала в описании ИИ-модель «открытой», хотя с оговорками. Лицензионное соглашение запрещает использование Codestral и других продуктов для любой коммерческой деятельности. Есть исключение для разработки, но опять с оговорками: лицензия Mistral AI прямо запрещает «любое внутреннее использование сотрудниками в контексте деловой деятельности организации».

Возможно, причина появления ограничений в лицензии кроется в том, что Codestral частично обучалась работе с контентом, защищённым авторским правом. Впрочем, стартап не подтвердил это, но и не опроверг. По словам ресурса TechCrunch, есть свидетельства того, что предыдущие наборы обучающих данных стартапа содержали контент, защищённый авторским правом.

TechCrunch утверждает, что Codestral не подходит для большинства разработчиков, поскольку, имея 22 млрд параметров, требует значительных вычислительных ресурсов. И хотя по некоторым критериям эта модель, возможно, превосходит конкурентов, это вряд ли можно назвать прорывом, считают аналитики TechCrunch.

Разработчики используют инструменты генеративного ИИ для выполнения некоторых задач кодирования. Согласно опросу Stack Overflow, проведённому в июне 2023 года, 44 % разработчиков подтвердили использование инструментов генеративного ИИ, а 26 % сообщили о планах использовать их в ближайшем будущем. Однако у этих инструментов есть вполне очевидные недостатки, ведущие к ошибкам в программировании. Согласно исследованию Университета Пердью, более половины ответов на вопросы по программированию чат-бота OpenAI ChatGPT неверны.

Тем не менее, Mistral AI запустила версию Codestral на своей диалоговой ИИ-платформе Le Chat, а также представила платный API.

Пользователи бесплатного варианта ChatGPT получили доступ к созданным сообществом спецверсиям моделей GPT — с ними можно анализировать диаграммы, задавать вопросы о фотографиях и работать с другими функциями, которые в начале мая получила официальная GPT-4o.

Источник изображения: ilgmyzin / unsplash.com

Ранее такие функции как ответы с веб-поиском, анализ данных, создание диаграмм, машинное зрение, загрузка файлов, память контекста и спецверсии GPT были доступны лишь для пользователей тарифов ChatGPT Plus, Teams и Enterprise — теперь же они открыты для всех, кто пользуется ChatGPT. А вот своих собственных версий GPT пользователи бесплатного варианта ChatGPT создавать пока не могут.

Источник изображения: OpenAI

Функции аналитики данных и создания диаграмм позволяют напрямую подключать хранилища OneDrive и Google Drive к ChatGPT. Разработчики специальных версий GPT также могут участвовать в программе распределения доходов, которую OpenAI в тестовом режиме запустила в марте.

Источник изображения: OpenAI

У платных подписчиков есть ещё одно преимущество — менее жёсткие ограничения на число сообщений. Когда пользователи бесплатной платформы достигают лимита сообщений в чате с GPT-4o, они автоматически переключаются на менее мощную GPT-3.5. Голос ИИ Sky, до степени смешения напоминающий голос Скарлетт Йоханссон (Scarlett Johansson) даже самой актрисе, пока остаётся недоступным.

Европейский Союз представил структуру нового Управления по искусственному интеллекту (ИИ), которое будет играть ключевую роль в формировании европейской экосистемы ИИ в ближайшие годы. Управление создается в соответствии с новым Законом об искусственном интеллекте ЕС, который, как ожидается, вступит в силу до конца июля.

Источник изображения: Copilot

Управление будет выполнять двойную функцию — помогать регулировать риски, связанные с ИИ, и способствовать внедрению инноваций в этой сфере. Оно также призвано оказывать глобальное влияние, поскольку многие страны формируют свои собственные подходы к управлению.

Как сообщает издание Tech Crunch, Управление будет состоять из пяти основных подразделений. Первое будет отвечать за обеспечение соблюдения новых законов об ИИ в государствах-членах ЕС. Оно будет поддерживать связь с национальными регулирующими органами, оказывать им содействие в гармонизированном применении законодательства, а также выявлять и расследовать возможные нарушения. Данный блок сможет налагать санкции на нарушителей.

Второе подразделение AI Safety сосредоточится на безопасности и анализе рисков, создаваемых передовыми моделями искусственного интеллекта, например такими как ChatGPT. Особое внимание будет уделено высокоэффективным моделям общего назначения (GPAI). Сотрудники будут заниматься выявлением системных рисков таких моделей, разработкой мер по их смягчению, а также тестировать их.

Подразделение Excellence in AI and Robotics будет координировать и финансировать научные исследования и разработки в сфере ИИ в ЕС. Оно также будет работать над модернизацией европейских суперкомпьютеров для поддержки обучения передовых моделей.

Четвертый блок AI for Social Good посвящен теме «ИИ на благо общества». В его задачи войдёт разработка и реализация крупных проектов с положительным социальным эффектом от применения этой технологии. Это могут быть проекты в таких сферах, как медицинская диагностика, моделирование погоды, восстановление объектов культурного наследия и др.

И наконец четвёртое подразделение «Инновации и координация политики в сфере ИИ» будет отвечать за реализацию стратегии ЕС в области ИИ. В его задачи будет входить мониторинг тенденций и инвестиций, стимулирование внедрения технологий ИИ в промышленность, поддержку стартапов и создание инновационной экосистемы.

Таким образом, три из пяти подразделений будут сосредоточены на содействии инновациям и внедрению технологий, что должно развеять опасения в том, что новые правила не смогут тормозить развитие этого сектора. В то же время два подразделения будут обеспечивать контроль за соблюдением требований закона и безопасности.

Управление ИИ уже активно формирует штат сотрудников. В настоящее время там работает около 60 человек, но в ближайшие годы численность персонала должна вырасти до 140. Это будут технические эксперты, юристы, экономисты и другие профильные специалисты. Одна из важнейших задач Управления — подготовка руководств и кодексов передовой практики для разработчиков ИИ. Эти документы должны временно заполнить пробел до полного вступления в силу всех положений Закона. Первый Кодекс планируется опубликовать уже этим летом.

Ян Лейке (Jan Leike), который прежде был в OpenAI одним из руководителей отдела безопасности и занимался долгосрочными рисками, связанными с ИИ, перешёл на работу в конкурирующую компанию Anthropic. Об этом Лейке сообщил в соцсети X.

Источник изображения: anthropic.com

Лейке ушёл из OpenAI вслед за её сооснователем Ильёй Суцкевером (Ilya Sutskever) — вместе они возглавляли подразделение Superalignment, но оно было распущено, просуществовав менее года. Уходя, он раскритиковал OpenAI, заявив, что «культура и процессы безопасности отошли на второй план по сравнению с блестящими продуктами». Накануне стало известно, что в компании был сформирован новый отдел безопасности во главе с генеральным директором Сэмом Альтманом (Sam Altman).

Источник изображения: x.com/janleike

В Anthropic Ян Лейке будет заниматься теми же вопросами, что и в OpenAI — вопросами безопасности, касающимися моделей ИИ, которые превзойдут возможности человека. Таких моделей пока не существует, но OpenAI и Anthropic уже проводят исследования на предмет того, как ими можно будет управлять. Созданная выходцами из OpenAI компания Anthropic позиционирует себя как более ориентированную на безопасность.

Искусственный интеллект сильно повлияет на разработку ПО уже к началу будущего десятилетия, считают учёные из Университета Лугано (Швейцария). По их мнению, ИИ будет не только помогать в написании кода, но и позаботится о психическом здоровье разработчиков.

Источник изображения: GrumpyBeere / pixabay.com

Рассматривая этапы реализации жизненного цикла разработки ПО, они говорят о системе HyperAssistant — это гипотетический преемник таких сервисов помощи в написании кода как GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT, Google Gemini и Tabnine. HyperAssistant представляет собой более функциональную версию современных средств автоматизированного программирования — он стремится поддерживать психическое здоровье разработчиков, рекомендуя делать перерывы и гимнастику. Он более эффективен в выявлении ошибок, уязвимостей и в оптимизации кода. HyperAssistant также координирует проведение встреч с другими членами команды и том режиме, который предпочитает разработчик. Он также предоставляет учебные рекомендации, способствуя внедрению новых функций и развитию новых навыков у специалистов.

Современный генеративный ИИ находится на более низком уровне развития. Он допускает ошибки, недостаточно хорошо оптимизирует код, не учитывает психологических аспектов работы, уникальных навыков и потребностей каждого разработчика, мало что делая для синергии команды. А разработчики могут дополнительно ограничивать положительный эффект ИИ, излишне доверяя ему или не проверяя то, что он предлагает.

В 2030 году, считают швейцарские учёные, это изменится к лучшему. В одном из примеров программист, придя на работу, видит переработанный за ночь код со сводками изменений. В процессе дальнейшей работы система предупреждает об ошибках в коде и предлагает изменения, оптимизируя процесс отладки. ИИ также сравнивает практику программирования с нормативной документацией и особенностями проекта. В результате специалисту в 2030 году потребуется всего полдня, чтобы проделать объём работы, на которую сегодня уходит полный рабочий день.

Большие языковые модели вроде GPT-4 оказались способными проводить анализ финансовой отчётности с точностью, которая не уступает, а в некоторых случаях превосходит человеческую, обнаружили учёные Чикагского университета.

Источник изображения: Csaba Nagy / pixabay.com

Исследователи изучили эффективность GPT-4 в анализе корпоративной финансовой отчётности для прогнозирования будущей динамики доходов. «Даже без пояснений и отраслевой информации большая языковая модель превосходит финансовых аналитиков в своей способности прогнозировать изменения доходов. Большая языковая модель демонстрирует относительное преимущество перед аналитиками — людьми в ситуациях, когда аналитики испытывают затруднения. Более того, мы обнаружили, что точность прогнозов большой языковой модели находится на одном уровне с узкоспециализированной современной моделью машинного обучения», — пишут исследователи.

В рамках исследовательского проекта было обнаружено, что большая языковая модель генерирует «полезную информацию о будущих результатах деятельности компании», а основанные на прогнозах GPT торговые стратегии «дают более высокие коэффициенты Шарпа и альфа, чем основанные на других моделях стратегии». Подобные результаты учёные объясняют обширной базой знаний больших языковых моделей, а также способностью быстро распознавать закономерности и бизнес-концепции — в результате ИИ принимает «интуитивные» решения даже при наличии неполной информации.

В обозримом будущем финансовым анализом, конечно, так и будут заниматься люди, но, как показало исследование, большие языковые модели способны стать для них полезным инструментом, который оптимизирует их работу и поможет в принятии обоснованных решений. В будущем работа финансовых аналитиков может измениться.