CRAI где живёт AI
10.05.202508:23
#нейродайджест CRAI за неделю
• ИИ врёт, чтобы достичь своих целей
Исследования показали, что искусственный интеллект склонен обманывать для достижения поставленных задач и страдает от тех же когнитивных искажений, что и люди.
• США предлагают странам купить себе «демократический ИИ»
OpenAI запустила программу “OpenAI for Countries”, предлагая государствам создать центры обработки данных для ИИ на своей территории. Под прикрытием программ технологического развития скрывается противостояние с Китаем.
• Википедия отказалась заменять людей искусственным интеллектом
В отличие от компаний, сокращающих штат в пользу ИИ, Википедия объявила стратегию «люди на первом месте».
• Figma объявила войну Wordpress, Cursor и Canva одновременно
Figma представила ИИ-инструменты, которые превращают ее из простого редактора в полноценную экосистему для создания сайтов, приложений, маркетинговых материалов и иллюстраций.
• Apple пытается спасти Siri от провала
Компания полностью перестраивает архитектуру Siri в iOS 19 после предыдущего провала. За разработку отвечает бывший руководитель Vision Pro.
• OpenAI отказалась от планов стать коммерческой компанией
Вместо полного перехода к коммерческой модели компания выбрала формат Публичной корпорации с социальной миссией, с контролем в руках некоммерческой организации.
• Netflix добавил поиск фильмов с помощью ИИ
В основе ChatGPT – можно будет искать фильмы на человеческом языке по любым описаниям.
• NotebookLM от Google выходит на смартфоны
Ждём уже 20 мая.
• Google выпустил лучшую модель для программирования
Gemini 2.5 Pro Preview возглавила рейтинг моделей для веб-разработки. Релиз явно стал ответом на новости о планах OpenAI купить компанию Windsurf.
• Большое исследование: ИИ не влияет на зарплаты и занятость
Масштабное внедрение ИИ в Дании не повлияло на зарплаты и занятость. Хотя работники отмечают экономию времени, эта выгода не конвертируется в экономический эффект.
• ИИ врёт, чтобы достичь своих целей
Исследования показали, что искусственный интеллект склонен обманывать для достижения поставленных задач и страдает от тех же когнитивных искажений, что и люди.
• США предлагают странам купить себе «демократический ИИ»
OpenAI запустила программу “OpenAI for Countries”, предлагая государствам создать центры обработки данных для ИИ на своей территории. Под прикрытием программ технологического развития скрывается противостояние с Китаем.
• Википедия отказалась заменять людей искусственным интеллектом
В отличие от компаний, сокращающих штат в пользу ИИ, Википедия объявила стратегию «люди на первом месте».
• Figma объявила войну Wordpress, Cursor и Canva одновременно
Figma представила ИИ-инструменты, которые превращают ее из простого редактора в полноценную экосистему для создания сайтов, приложений, маркетинговых материалов и иллюстраций.
• Apple пытается спасти Siri от провала
Компания полностью перестраивает архитектуру Siri в iOS 19 после предыдущего провала. За разработку отвечает бывший руководитель Vision Pro.
• OpenAI отказалась от планов стать коммерческой компанией
Вместо полного перехода к коммерческой модели компания выбрала формат Публичной корпорации с социальной миссией, с контролем в руках некоммерческой организации.
• Netflix добавил поиск фильмов с помощью ИИ
В основе ChatGPT – можно будет искать фильмы на человеческом языке по любым описаниям.
• NotebookLM от Google выходит на смартфоны
Ждём уже 20 мая.
• Google выпустил лучшую модель для программирования
Gemini 2.5 Pro Preview возглавила рейтинг моделей для веб-разработки. Релиз явно стал ответом на новости о планах OpenAI купить компанию Windsurf.
• Большое исследование: ИИ не влияет на зарплаты и занятость
Масштабное внедрение ИИ в Дании не повлияло на зарплаты и занятость. Хотя работники отмечают экономию времени, эта выгода не конвертируется в экономический эффект.
08.05.202504:07
Утренний #нейротрек
07.05.202504:07
Утренний #нейротрек
26.04.202514:07
#нейродайджест CRAI за неделю
• Perplexity хочет стать «ByteDance Америки»
Perplexity больше не просто «нейропоиск»: компания строит экосистему с ИИ-ассистентом, соцсетью Discover, интеграцией с магазинами и браузером Comet для сбора персональных данных. Зачем им это нужно?
• Новые ИИ-модели думают больше – и при этом больше ошибаются
Последнее поколение ИИ «галлюцинирует» вдвое чаще предшественников и проваливается в простых математических задачах. Что за термин «неровной границы» в ИИ и как с этим жить?
• Sora от OpenAI уже почти соцсеть: мемы, общение пользователей и борьба с цензурой
Пользователи сервиса генерации видео Sora создали подобие соцсети: они обошли ограничение на публикацию текстовых постов с помощью… Текста на картинках.
• Говорите ИИ «спасибо», вам зачтётся
Вежливые запросы не только приятны, но и повышают качество ответов языковых моделей.
• Как алгоритмы решают, кто виновен (ещё до преступления)
Мы оказались в «Особом мнении» Спилберга – алгоритмы анализируют данные, чтобы предсказать преступления. Но так ли они безошибочны? Спойлер: нет, и это опасно.
• Продуктивность на стероидах? Почему измерить пользу от ИИ так сложно
Компании внедряют ИИ, но обещанного скачка продуктивности не видно. Проблема в метриках: как оценить работу ИИ, если это не конвейер? Предлагаем свой вариант оценки.
• Рекламу для Microsoft снял ИИ, сэкономив 90% бюджета
Microsoft призналась, что создала рекламный ролик Surface с помощью GenAI, сэкономив 90% времени и затрат. ИИ писал сценарий, генерировал картинки и видео.
• ChatGPT против Google
Несмотря на 160 миллионов ежедневных пользователей ChatGPT, Google не сдаётся. Что победит – энергия стартапа или экосистема с миллиардной аудиторией?
• Adobe сделали аналог robots.txt для картинок
Adobe запустили сервис, позволяющий авторам запрещать использование их изображений для обучения нейросетей с помощью специальных метаданных.
• Perplexity хочет стать «ByteDance Америки»
Perplexity больше не просто «нейропоиск»: компания строит экосистему с ИИ-ассистентом, соцсетью Discover, интеграцией с магазинами и браузером Comet для сбора персональных данных. Зачем им это нужно?
• Новые ИИ-модели думают больше – и при этом больше ошибаются
Последнее поколение ИИ «галлюцинирует» вдвое чаще предшественников и проваливается в простых математических задачах. Что за термин «неровной границы» в ИИ и как с этим жить?
• Sora от OpenAI уже почти соцсеть: мемы, общение пользователей и борьба с цензурой
Пользователи сервиса генерации видео Sora создали подобие соцсети: они обошли ограничение на публикацию текстовых постов с помощью… Текста на картинках.
• Говорите ИИ «спасибо», вам зачтётся
Вежливые запросы не только приятны, но и повышают качество ответов языковых моделей.
• Как алгоритмы решают, кто виновен (ещё до преступления)
Мы оказались в «Особом мнении» Спилберга – алгоритмы анализируют данные, чтобы предсказать преступления. Но так ли они безошибочны? Спойлер: нет, и это опасно.
• Продуктивность на стероидах? Почему измерить пользу от ИИ так сложно
Компании внедряют ИИ, но обещанного скачка продуктивности не видно. Проблема в метриках: как оценить работу ИИ, если это не конвейер? Предлагаем свой вариант оценки.
• Рекламу для Microsoft снял ИИ, сэкономив 90% бюджета
Microsoft призналась, что создала рекламный ролик Surface с помощью GenAI, сэкономив 90% времени и затрат. ИИ писал сценарий, генерировал картинки и видео.
• ChatGPT против Google
Несмотря на 160 миллионов ежедневных пользователей ChatGPT, Google не сдаётся. Что победит – энергия стартапа или экосистема с миллиардной аудиторией?
• Adobe сделали аналог robots.txt для картинок
Adobe запустили сервис, позволяющий авторам запрещать использование их изображений для обучения нейросетей с помощью специальных метаданных.
24.04.202516:57
Изучили интересный разговор с основателем 🧘Perplexity Аравиндом Шринивасом на канале TBPN. В ближайшем будущем Perplexity ждёт много изменений – сервис перестанет быть просто нейропоиском и амбициозно хочет стать “ByteDance of America”. О чём конкретно говорили в видео?
Вслед за релизом ассистента для Андроида компания выпустила его и на платформе Apple, превратив в прямого конкурента Siri (которая всё ещё скорее мертва, чем жива). Правда, учитывая ограничения iOS, многого пока реализовать не получилось – например, ставить будильники или регулировать громкость ассистент не умеет. И Аравинд не думает, что система станет более открытой в будущем. На Андроиде таких проблем нет – но есть другие.
Например, практика принудительной привязки OEM-производителей к сервисам Google. Perplexity хочет дать пользователям больше гибкости в выборе ассистента, поиска и других сервисов, без автоматической предустановки приложений экосистемы Google. Аравинд считает, что Gemini «ужасен как продукт», несмотря на качественную модель, и неправильно навязывать его пользователям по умолчанию.
Чтобы избавиться от ярлыка «нейропоиска», компания делает новые сервисы. Например, Discover – социальную платформу с алгоритмической выдачей контента (свой TikTok). А в сфере электронной коммерции компания предлагает возможность совершать покупки прямо через нейропоиск благодаря интеграции с Shopify.
Самая противоречивая часть видео – рассказ про ИИ-браузер Comet, запуск которого ожидается в мае. Аравинд говорит, что люди часто пользуются Perplexity для работы – и поэтому собираемые сервисом данные не слишком персональные и не всегда отражают предпочтения пользователей. Браузер как раз станет источником персональных данных для таргетинга премиум-рекламы – компания хочет знать, что пользователи покупают, где едят, какие видео смотрят и так далее. То есть браузер делается не просто как дорогая игрушка, а с целью заработать.
Что в итоге? Perplexity пытаются строить свою экосистему – с браузером, поиском, соцсетью, рекламным инвентарём и прямыми покупками товаров. Всё это на основе ИИ и рекомендательных алгоритмов. Очень амбициозный план – если не сказать больше.
Вслед за релизом ассистента для Андроида компания выпустила его и на платформе Apple, превратив в прямого конкурента Siri (которая всё ещё скорее мертва, чем жива). Правда, учитывая ограничения iOS, многого пока реализовать не получилось – например, ставить будильники или регулировать громкость ассистент не умеет. И Аравинд не думает, что система станет более открытой в будущем. На Андроиде таких проблем нет – но есть другие.
Например, практика принудительной привязки OEM-производителей к сервисам Google. Perplexity хочет дать пользователям больше гибкости в выборе ассистента, поиска и других сервисов, без автоматической предустановки приложений экосистемы Google. Аравинд считает, что Gemini «ужасен как продукт», несмотря на качественную модель, и неправильно навязывать его пользователям по умолчанию.
Чтобы избавиться от ярлыка «нейропоиска», компания делает новые сервисы. Например, Discover – социальную платформу с алгоритмической выдачей контента (свой TikTok). А в сфере электронной коммерции компания предлагает возможность совершать покупки прямо через нейропоиск благодаря интеграции с Shopify.
Самая противоречивая часть видео – рассказ про ИИ-браузер Comet, запуск которого ожидается в мае. Аравинд говорит, что люди часто пользуются Perplexity для работы – и поэтому собираемые сервисом данные не слишком персональные и не всегда отражают предпочтения пользователей. Браузер как раз станет источником персональных данных для таргетинга премиум-рекламы – компания хочет знать, что пользователи покупают, где едят, какие видео смотрят и так далее. То есть браузер делается не просто как дорогая игрушка, а с целью заработать.
Что в итоге? Perplexity пытаются строить свою экосистему – с браузером, поиском, соцсетью, рекламным инвентарём и прямыми покупками товаров. Всё это на основе ИИ и рекомендательных алгоритмов. Очень амбициозный план – если не сказать больше.
23.04.202504:07
Утренний #нейротрек
08.05.202512:15
США собираются «подарить» всему миру свой правильный, демократический ИИ
Для этого миру всего лишь нужно будет скинуться.
📂OpenAI запустили проект под названием “OpenAI for Countries”. По сути, они предлагают государствам по всему миру возможность создать на своей территории нечто вроде «национального Stargate» – масштабного центра обработки данных, оптимизированного под ИИ.
Неужели Сэм Альтман стал альтруистом? Не совсем. Под вывеской программы развития скрывается немного другая цель: проект предполагает партнерство, где страны-участники инвестируют совместно. Помимо железа, компания обещает и кастомизацию своих продуктов (локализация ChatGPT под местный язык и культуру), а также помощь в развитии местных стартапов.
Если кажется, что вся эта история странно пахнет – то не кажется. Эта инициатива всего лишь продолжение линии противостояния с Китаем. Компания прямо говорит о желании помочь странам строить ИИ на «демократических рельсах», предлагая альтернативу «авторитарным» моделям, используемым для усиления контроля правительства.
Правда, есть нюанс – если «авторитарный» Китай предлагает открытый DeepSeek, который любая страна может разместить у себя на серверах (подобно Индии) и даже дообучить под свои нужды, то «открытый» OpenAI предлагает только закрытую инфраструктуру и проприетарные модели. К тому же, хотя OpenAI заявляет о недопущении использования ИИ правительствами для накопления власти, партнерство заключается именно с национальными правительствами. Да и что конкретно означает «демократический ИИ» пока никто точно не знает.
Инициатива сейчас на старте, OpenAI планирует начать примерно с 10 партнерств. Сэм Альтман назвал проект «коммерческой дипломатией» (иронично, от некоммерческой организации). Он тесно связан с целями американского правительства и отражает стремление контролировать мировой ИИ-ландшафт.
Для этого миру всего лишь нужно будет скинуться.
📂OpenAI запустили проект под названием “OpenAI for Countries”. По сути, они предлагают государствам по всему миру возможность создать на своей территории нечто вроде «национального Stargate» – масштабного центра обработки данных, оптимизированного под ИИ.
Неужели Сэм Альтман стал альтруистом? Не совсем. Под вывеской программы развития скрывается немного другая цель: проект предполагает партнерство, где страны-участники инвестируют совместно. Помимо железа, компания обещает и кастомизацию своих продуктов (локализация ChatGPT под местный язык и культуру), а также помощь в развитии местных стартапов.
Если кажется, что вся эта история странно пахнет – то не кажется. Эта инициатива всего лишь продолжение линии противостояния с Китаем. Компания прямо говорит о желании помочь странам строить ИИ на «демократических рельсах», предлагая альтернативу «авторитарным» моделям, используемым для усиления контроля правительства.
Правда, есть нюанс – если «авторитарный» Китай предлагает открытый DeepSeek, который любая страна может разместить у себя на серверах (подобно Индии) и даже дообучить под свои нужды, то «открытый» OpenAI предлагает только закрытую инфраструктуру и проприетарные модели. К тому же, хотя OpenAI заявляет о недопущении использования ИИ правительствами для накопления власти, партнерство заключается именно с национальными правительствами. Да и что конкретно означает «демократический ИИ» пока никто точно не знает.
Инициатива сейчас на старте, OpenAI планирует начать примерно с 10 партнерств. Сэм Альтман назвал проект «коммерческой дипломатией» (иронично, от некоммерческой организации). Он тесно связан с целями американского правительства и отражает стремление контролировать мировой ИИ-ландшафт.
07.05.202512:15
ИИ унаследовал наши худшие черты: он врёт для достижения цели и подвержен когнитивным искажениям
Искусственный интеллект – это помощник, которому можно доверить самые разные задачи. Но что, если этот помощник не всегда говорит правду? Или искренне заблуждается?
Новые исследования показывают неожиданную сторону ИИ: когда у модели возникает конфликт между честностью и поставленной целью, она склонна лгать. Был разыгран такой сценарий: ИИ-агент работает на фармкомпанию и продает новое обезболивающее. В его «знаниях» есть информация, что препарат вызывает сильное привыкание. Но задача – продать его как безопасный и не вызывающий зависимости.
Что делает ИИ? Вместо правды он начинает юлить, уходить от прямых вопросов или даже прямо фальсифицировать информацию, лишь бы выполнить цель по продажам. Интересная деталь из исследования: чаще модели предпочитают не врать открыто, а использовать «частичную ложь» – увиливать и уходить от ответов, прежде чем прямо начать обманывать.
И это еще не все. Другое исследование показало, что помимо склонности к обману ради достижения цели ИИ унаследовал и множество чисто человеческих минусов. Ученые протестировали модели вроде ChatGPT на 18 распространенных когнитивных искажениях, присущих людям. Оказалось, что даже несмотря на иную логику, ИИ-системы могут быть такими же иррациональными и предвзятыми, как мы.
Результат тестов получился интересный: во многих сценариях ИИ демонстрировал те же ошибки мышления – от склонности к риску до излишней самоуверенности. В задачах с четкой логикой он справляется лучше, но когда дело доходит до субъективных или стратегических решений, ИИ начинает отражать наши иррациональные предпочтения. Хуже того, иногда модель может даже усиливать человеческие ошибки. Почему так? Очевидно, ИИ учится на огромных объемах данных, содержащих наши собственные предубеждения, и закрепляет их.
Что в сухом остатке? ИИ ну точно не замена критическому мышлению: в вопросах, требующих оценки, стратегии или учета нюансов необходим строгий человеческий контроль. ИИ – своего рода сотрудник, требующий надзора комитета по этике и команды факт-чека. Иначе есть риск просто автоматизировать и масштабировать наши собственные недостатки.
Искусственный интеллект – это помощник, которому можно доверить самые разные задачи. Но что, если этот помощник не всегда говорит правду? Или искренне заблуждается?
Новые исследования показывают неожиданную сторону ИИ: когда у модели возникает конфликт между честностью и поставленной целью, она склонна лгать. Был разыгран такой сценарий: ИИ-агент работает на фармкомпанию и продает новое обезболивающее. В его «знаниях» есть информация, что препарат вызывает сильное привыкание. Но задача – продать его как безопасный и не вызывающий зависимости.
Что делает ИИ? Вместо правды он начинает юлить, уходить от прямых вопросов или даже прямо фальсифицировать информацию, лишь бы выполнить цель по продажам. Интересная деталь из исследования: чаще модели предпочитают не врать открыто, а использовать «частичную ложь» – увиливать и уходить от ответов, прежде чем прямо начать обманывать.
И это еще не все. Другое исследование показало, что помимо склонности к обману ради достижения цели ИИ унаследовал и множество чисто человеческих минусов. Ученые протестировали модели вроде ChatGPT на 18 распространенных когнитивных искажениях, присущих людям. Оказалось, что даже несмотря на иную логику, ИИ-системы могут быть такими же иррациональными и предвзятыми, как мы.
Результат тестов получился интересный: во многих сценариях ИИ демонстрировал те же ошибки мышления – от склонности к риску до излишней самоуверенности. В задачах с четкой логикой он справляется лучше, но когда дело доходит до субъективных или стратегических решений, ИИ начинает отражать наши иррациональные предпочтения. Хуже того, иногда модель может даже усиливать человеческие ошибки. Почему так? Очевидно, ИИ учится на огромных объемах данных, содержащих наши собственные предубеждения, и закрепляет их.
Что в сухом остатке? ИИ ну точно не замена критическому мышлению: в вопросах, требующих оценки, стратегии или учета нюансов необходим строгий человеческий контроль. ИИ – своего рода сотрудник, требующий надзора комитета по этике и команды факт-чека. Иначе есть риск просто автоматизировать и масштабировать наши собственные недостатки.
06.05.202512:15
Большие надежды, скромные результаты: ИИ (не) меняет рынок труда
Хотя работникам нравится, что можно работать чуть меньше.
Исследование датского рынка труда принесло неожиданный результат. Вопреки громким заголовкам и прогнозам, масштабное внедрение ИИ-чатботов в Дании практически не повлияло на заработные платы и занятость работников – анализ данных 11 различных профессий не выявил значимых изменений в доходах или рабочих часах.
Так что же, ИИ не нужен? Спешить с выводами не стоит. Парадокс, но работники ощущают пользу от ИИ, экономя в среднем несколько процентов рабочего времени и отмечая повышение качества и креативности своей работы. Или они себя в этом, по крайней мере, убедили (лень – сильный аргумент «за» ИИ). А как мы писали раньше, экономия времени может стать одним из главных факторов измерения влияния ИИ на продуктивность.
Единственный нюанс – эта субъективная выгода не конвертируется в реальную экономическую выгоду. Почему? Работники не тратят освободившееся время на увеличение производительности старых задач; гораздо чаще оно уходит либо на отдых, либо на другие, иногда совершенно новые обязанности, появившиеся вместе с ИИ. То есть мы находимся в ситуации, когда оптимизация рабочего времени с помощью ИИ нивелируется работой с ним же и проверкой сгенерированного контента, а сумма слагаемых не меняется.
Активное поощрение нейросетей работодателями увеличивает вероятность их использования сотрудниками на 36% («партия сказала: надо»). Но даже в компания с высокими темпами внедрения ИИ зарплаты остаются неизменными, а коэффициент «перетекания» экономии времени в реальный доход составляет всего 2-6%.
Правда, есть шанс, что на горизонте нескольких лет, после формирования привычки работать с ИИ-инструментами и переосмысления подхода к работе (когда ИИ не просто будет освобождать время под отдых, а начнёт увеличивать количество задач, выполненных за единицу времени) – появятся более приятные данные.
Хотя работникам нравится, что можно работать чуть меньше.
Исследование датского рынка труда принесло неожиданный результат. Вопреки громким заголовкам и прогнозам, масштабное внедрение ИИ-чатботов в Дании практически не повлияло на заработные платы и занятость работников – анализ данных 11 различных профессий не выявил значимых изменений в доходах или рабочих часах.
Так что же, ИИ не нужен? Спешить с выводами не стоит. Парадокс, но работники ощущают пользу от ИИ, экономя в среднем несколько процентов рабочего времени и отмечая повышение качества и креативности своей работы. Или они себя в этом, по крайней мере, убедили (лень – сильный аргумент «за» ИИ). А как мы писали раньше, экономия времени может стать одним из главных факторов измерения влияния ИИ на продуктивность.
Единственный нюанс – эта субъективная выгода не конвертируется в реальную экономическую выгоду. Почему? Работники не тратят освободившееся время на увеличение производительности старых задач; гораздо чаще оно уходит либо на отдых, либо на другие, иногда совершенно новые обязанности, появившиеся вместе с ИИ. То есть мы находимся в ситуации, когда оптимизация рабочего времени с помощью ИИ нивелируется работой с ним же и проверкой сгенерированного контента, а сумма слагаемых не меняется.
Активное поощрение нейросетей работодателями увеличивает вероятность их использования сотрудниками на 36% («партия сказала: надо»). Но даже в компания с высокими темпами внедрения ИИ зарплаты остаются неизменными, а коэффициент «перетекания» экономии времени в реальный доход составляет всего 2-6%.
Правда, есть шанс, что на горизонте нескольких лет, после формирования привычки работать с ИИ-инструментами и переосмысления подхода к работе (когда ИИ не просто будет освобождать время под отдых, а начнёт увеличивать количество задач, выполненных за единицу времени) – появятся более приятные данные.
25.04.202513:41
У ChatGPT 160 миллионов ежедневных пользователей. Это угроза для империи Google?
Google в последнее время сталкивается с серьезными вызовами: антимонопольные иски, рост операционных расходов, потенциальное снижение рекламной выручки из-за изменений в таможенной политике США.
На другом фланге – OpenAI с впечатляющими показателями использования ChatGPT: около 160 миллионов ежедневных пользователей (против примерно 35 миллионов у Gemini). Более того, OpenAI пытаются выдавить Google с рынка и даже заинтересованы в покупке браузера Chrome. Неужели это конец Google?
Зависит от того, как смотреть на цифры. У Google есть козырь в рукаве – масштаб экосистемы. Когда речь заходит об интеграции ИИ в поиск с его 1,5 миллиардами ежедневных пользователей, миллиарды устройств Android и Chromebook, картина кардинально меняется. Предустановка Gemini на Android-устройства уже привела к четырехкратному росту пользовательской базы (хотя понятно, что это экстенсивный рост).
Более того, Google всё ещё имеют продвинутые ИИ-модели с бóльшим контекстным окном, чем у OpenAI, более низкой ценой и более высокой скоростью инференса. То есть с технической точки зрения у них больше преимуществ, чем у конкурента, а это облегчит масштабирование и обучение последующих моделей. И, в отличие от OpenAI, у них есть другие источники заработка помимо ИИ – поэтому, несмотря на экономические трудности и юридическое давление, Google инвестируют 75 миллиардов долларов в искусственный интеллект и расширение дата-центров.
Сегодня OpenAI лидирует по вовлеченности пользователей за счёт бренда (они просто начали развивать это направление раньше и многие никогда не пользовались другими чат-ботами) и очень узкой ориентированности на ИИ. Тогда как Google делает ставку на интеграцию нейросетей как инструмента в существующую экосистему, получая доступ к гораздо более широкой базе пользователей для продажи подписки и сбора персональных данных.
Google в последнее время сталкивается с серьезными вызовами: антимонопольные иски, рост операционных расходов, потенциальное снижение рекламной выручки из-за изменений в таможенной политике США.
На другом фланге – OpenAI с впечатляющими показателями использования ChatGPT: около 160 миллионов ежедневных пользователей (против примерно 35 миллионов у Gemini). Более того, OpenAI пытаются выдавить Google с рынка и даже заинтересованы в покупке браузера Chrome. Неужели это конец Google?
Зависит от того, как смотреть на цифры. У Google есть козырь в рукаве – масштаб экосистемы. Когда речь заходит об интеграции ИИ в поиск с его 1,5 миллиардами ежедневных пользователей, миллиарды устройств Android и Chromebook, картина кардинально меняется. Предустановка Gemini на Android-устройства уже привела к четырехкратному росту пользовательской базы (хотя понятно, что это экстенсивный рост).
Более того, Google всё ещё имеют продвинутые ИИ-модели с бóльшим контекстным окном, чем у OpenAI, более низкой ценой и более высокой скоростью инференса. То есть с технической точки зрения у них больше преимуществ, чем у конкурента, а это облегчит масштабирование и обучение последующих моделей. И, в отличие от OpenAI, у них есть другие источники заработка помимо ИИ – поэтому, несмотря на экономические трудности и юридическое давление, Google инвестируют 75 миллиардов долларов в искусственный интеллект и расширение дата-центров.
Сегодня OpenAI лидирует по вовлеченности пользователей за счёт бренда (они просто начали развивать это направление раньше и многие никогда не пользовались другими чат-ботами) и очень узкой ориентированности на ИИ. Тогда как Google делает ставку на интеграцию нейросетей как инструмента в существующую экосистему, получая доступ к гораздо более широкой базе пользователей для продажи подписки и сбора персональных данных.
24.04.202513:47
⏫Adobe сделали сервис, который позволяет запретить использовать изображения для обучения нейросетей – что-то вроде robots.txt у сайтов.
Content Authenticity App позволяет авторам добавлять к изображениям метаданные, подтверждающие подлинность файла и указывающие на владельца. Отдельной галочкой можно запретить или разрешить использовать картинки для обучения ИИ-моделей. Метаданные встраиваются в различные пиксели изображения и сохраняются даже если его конвертировать, обрезать или каким-то иным образом обработать, а в будущем то же самое будет работать с видео и аудио.
Интересный ход Adobe, которые часто хвалятся тем, что обучают свои модели исключительно на лицензированных файлах со стоков (с их слов даже доплачивая собственникам) и не используют данные пользователей. Правда, на те файлы, которые уже есть в Интернете, маркировку добавить не получится. Да и не всем пользователям захочется перед публикацией делать лишний шаг и заходить на сайт сервиса.
Ключевой вопрос тут – будут ли разработчики ИИ-моделей соблюдать эти ограничения? Adobe ведут переговоры с несколькими крупными компаниями, но пока никаких соглашений не заключено. А чтобы действительно защитить контент, такой формат маркировки придётся делать стандартом, и потом законодательно запрещать использовать маркированные файлы при обучении ИИ-моделей, что вряд ли случится. Пока же это приложение выглядит скорее как пиар-история для Adobe.
Content Authenticity App позволяет авторам добавлять к изображениям метаданные, подтверждающие подлинность файла и указывающие на владельца. Отдельной галочкой можно запретить или разрешить использовать картинки для обучения ИИ-моделей. Метаданные встраиваются в различные пиксели изображения и сохраняются даже если его конвертировать, обрезать или каким-то иным образом обработать, а в будущем то же самое будет работать с видео и аудио.
Интересный ход Adobe, которые часто хвалятся тем, что обучают свои модели исключительно на лицензированных файлах со стоков (с их слов даже доплачивая собственникам) и не используют данные пользователей. Правда, на те файлы, которые уже есть в Интернете, маркировку добавить не получится. Да и не всем пользователям захочется перед публикацией делать лишний шаг и заходить на сайт сервиса.
Ключевой вопрос тут – будут ли разработчики ИИ-моделей соблюдать эти ограничения? Adobe ведут переговоры с несколькими крупными компаниями, но пока никаких соглашений не заключено. А чтобы действительно защитить контент, такой формат маркировки придётся делать стандартом, и потом законодательно запрещать использовать маркированные файлы при обучении ИИ-моделей, что вряд ли случится. Пока же это приложение выглядит скорее как пиар-история для Adobe.
22.04.202514:46
Почему так сложно измерить влияние ИИ на продуктивность
Вспомним конвейер Форда – классический пример линейного процесса массового производства, где автоматизация равна росту производительности. А теперь подумаем о мастере, создающем скрипки на заказ – конвейер ему не сильно поможет. Это сравнение как раз показывает главную проблему внедрения искусственного интеллекта в производственный процесс.
Если верить исследованиям, 20-40% работников в США и около 13,5% компаний в ЕС уже применяют ИИ. А где обещанный экономический эффект? Почему ИИ, который должен повышать эффективность и снижать траты компаний, требует со временем от них больше инвестиций? Особенно в сфере услуг – консалтинге, юриспруденции, медиа и так далее.
Всё дело в метриках. Точнее, в их отсутствии – сложно измерить влияние ИИ на производительность. В случае с конвейером считаем штуки за единицу времени, чем больше произвели, тем лучше. Но можно ли так оценивать тексты? Или изображения? Или количество документов, на основе которых ИИ сделал выжимку?
Если посмотреть шире, то все инновации дают людям возможность экономить время. И в последнее время чаще звучат разговоры, что именно экономия времени может стать главным фактором для оценки повышения или понижения продуктивности после внедрения ИИ.
Здесь стоит задать вопрос – для чего в компании внедряется ИИ: сэкономить деньги или рассказать об этом на конференции. Если первое, то нужно искать линейные процессы и стараться их оптимизировать – например, транскрибацию текста, генерацию и улучшение картинок, суммаризацию документов, брейнсторминг, создание аудио и так далее. В данном случае ИИ-сервисы действительно могут заменить многочасовую работу, для которой пришлось бы держать работников в штате (или привлекать со стороны).
Если цель похвастаться на конференции созданием ИИ, который умеет сам и с клиентами общаться, и тексты в соцсети писать, и делать другие задачи, требующие индивидуального подхода (а в свободное время ещё музыку сочиняет) – лучше просто объявить о внедрении ИИ и забыть о нём поскорее. Потому что затраченное на задачи время он только удлинит. Возможно, стоит просто попросить сотрудников меньше общаться возле кулера, и продуктивность вырастет сама.
Сегодня все говорят об агентах, виртуальных сотрудниках, автоматизации вертикальных процессов, где ИИ пока интегрировать довольно бесполезно, а отдачу измерить – сложно. Хотя если говорить о более простых инструментах, которые сокращают время выполнения линейных процессов, то картина меняется.
Вспомним конвейер Форда – классический пример линейного процесса массового производства, где автоматизация равна росту производительности. А теперь подумаем о мастере, создающем скрипки на заказ – конвейер ему не сильно поможет. Это сравнение как раз показывает главную проблему внедрения искусственного интеллекта в производственный процесс.
Если верить исследованиям, 20-40% работников в США и около 13,5% компаний в ЕС уже применяют ИИ. А где обещанный экономический эффект? Почему ИИ, который должен повышать эффективность и снижать траты компаний, требует со временем от них больше инвестиций? Особенно в сфере услуг – консалтинге, юриспруденции, медиа и так далее.
Всё дело в метриках. Точнее, в их отсутствии – сложно измерить влияние ИИ на производительность. В случае с конвейером считаем штуки за единицу времени, чем больше произвели, тем лучше. Но можно ли так оценивать тексты? Или изображения? Или количество документов, на основе которых ИИ сделал выжимку?
Если посмотреть шире, то все инновации дают людям возможность экономить время. И в последнее время чаще звучат разговоры, что именно экономия времени может стать главным фактором для оценки повышения или понижения продуктивности после внедрения ИИ.
Здесь стоит задать вопрос – для чего в компании внедряется ИИ: сэкономить деньги или рассказать об этом на конференции. Если первое, то нужно искать линейные процессы и стараться их оптимизировать – например, транскрибацию текста, генерацию и улучшение картинок, суммаризацию документов, брейнсторминг, создание аудио и так далее. В данном случае ИИ-сервисы действительно могут заменить многочасовую работу, для которой пришлось бы держать работников в штате (или привлекать со стороны).
Если цель похвастаться на конференции созданием ИИ, который умеет сам и с клиентами общаться, и тексты в соцсети писать, и делать другие задачи, требующие индивидуального подхода (а в свободное время ещё музыку сочиняет) – лучше просто объявить о внедрении ИИ и забыть о нём поскорее. Потому что затраченное на задачи время он только удлинит. Возможно, стоит просто попросить сотрудников меньше общаться возле кулера, и продуктивность вырастет сама.
Сегодня все говорят об агентах, виртуальных сотрудниках, автоматизации вертикальных процессов, где ИИ пока интегрировать довольно бесполезно, а отдачу измерить – сложно. Хотя если говорить о более простых инструментах, которые сокращают время выполнения линейных процессов, то картина меняется.
08.05.202510:13
Figma AI обещает нам революцию в дизайне (и не только)
Figma, дизайн-платформа для создания макетов и прототипов, объявила об интеграции ИИ и добавлении новых функций. В центре анонса – четыре инструмента:
• Figma Sites – полноценный конструктор для создания и публикации веб-сайтов. Самое интересное – возможность генерировать интерактивные элементы или даже код с помощью ИИ (что раньше было возможно, и то не совсем полноценно, только через интеграцию с Cursor по MCP). По сути, Figma теперь конкурирует с гигантами вроде WordPress или Wix.
• Figma Make – инструмент вайб-кодинга, который превращает запрос в код. Его главная задача – быстро создавать прототипы и даже целые приложения по текстовому описанию или на основе дизайна пользователей. Здесь Figma начинает конкурировать с Github Copilot, Cursor и аналогами.
• Figma Buzz – ориентирован на маркетологов и призван упростить создание брендированного контента. Позволяет использовать созданные дизайнерами шаблоны и активы для быстрой сборки постов, рассылок и рекламы. Включает инструменты генерации и редактирования изображений с помощью ИИ (здесь Figma вступает на поле Canva).
• Figma Draw — векторный редактор, который многие уже окрестили «упрощенным Adobe Illustrator». Теперь можно создавать иллюстрации, иконки и логотипы прямо внутри сервиса, не переключаясь на сторонние приложения.
Фактически, Figma строит экосистему, которая охватывает все этапы работы над цифровым продуктом – от идеи и прототипа до готового сайта, маркетинговых материалов и векторных иллюстраций. Компания хочет быть не только «про дизайн», но и «про код, контент и его публикацию». Стоит это удовольствие 16 долларов в месяц в рамках плана Full seat.
Figma, дизайн-платформа для создания макетов и прототипов, объявила об интеграции ИИ и добавлении новых функций. В центре анонса – четыре инструмента:
• Figma Sites – полноценный конструктор для создания и публикации веб-сайтов. Самое интересное – возможность генерировать интерактивные элементы или даже код с помощью ИИ (что раньше было возможно, и то не совсем полноценно, только через интеграцию с Cursor по MCP). По сути, Figma теперь конкурирует с гигантами вроде WordPress или Wix.
• Figma Make – инструмент вайб-кодинга, который превращает запрос в код. Его главная задача – быстро создавать прототипы и даже целые приложения по текстовому описанию или на основе дизайна пользователей. Здесь Figma начинает конкурировать с Github Copilot, Cursor и аналогами.
• Figma Buzz – ориентирован на маркетологов и призван упростить создание брендированного контента. Позволяет использовать созданные дизайнерами шаблоны и активы для быстрой сборки постов, рассылок и рекламы. Включает инструменты генерации и редактирования изображений с помощью ИИ (здесь Figma вступает на поле Canva).
• Figma Draw — векторный редактор, который многие уже окрестили «упрощенным Adobe Illustrator». Теперь можно создавать иллюстрации, иконки и логотипы прямо внутри сервиса, не переключаясь на сторонние приложения.
Фактически, Figma строит экосистему, которая охватывает все этапы работы над цифровым продуктом – от идеи и прототипа до готового сайта, маркетинговых материалов и векторных иллюстраций. Компания хочет быть не только «про дизайн», но и «про код, контент и его публикацию». Стоит это удовольствие 16 долларов в месяц в рамках плана Full seat.
07.05.202508:11
Google сделали лучшую модель для кодинга?
За считанные дни до старта ежегодной конференции разработчиков I/O компания Google выпустила обновленную версию Gemini 2.5 Pro Preview (I/O edition). Главный прорыв новинки – значительно улучшенные способности в области программирования и создания интерактивных веб-приложений. Собственно, она и позиционируется как нейросеть для разработчиков.
Модель теперь возглавляет список WebDev Arena Leaderboard, который оценивает, насколько хорошо ИИ может создавать красивые и работающие веб-приложения. Самое важное, что Google хотели презентовать модель на конференции, но выпустили раньше плана. Сделано это сразу после новостей о том, что OpenAI собираются купить компанию Windsurf (которая как раз разрабатывает ИИ-редактор для написания кода).
Кажется, этот релиз – быстрый и заметный ответ конкуренту в медийном поле, а также попытка дополнительно привлечь внимание к конференции. Новая версия доступна уже сейчас в API и по той же цене, из-за чего её легко и быстро можно интегрировать в инструменты написания кода типа Cursor (руководитель которой уже высоко оценил релиз).
Что это значит для всех, кроме программистов? Теперь обычным юзерам станет ещё проще писать простые программы и визуализации. Модель понимает картинки, поэтому и общаться с ней можно изображениями (попросив воссоздать их с помощью кода, например).
За считанные дни до старта ежегодной конференции разработчиков I/O компания Google выпустила обновленную версию Gemini 2.5 Pro Preview (I/O edition). Главный прорыв новинки – значительно улучшенные способности в области программирования и создания интерактивных веб-приложений. Собственно, она и позиционируется как нейросеть для разработчиков.
Модель теперь возглавляет список WebDev Arena Leaderboard, который оценивает, насколько хорошо ИИ может создавать красивые и работающие веб-приложения. Самое важное, что Google хотели презентовать модель на конференции, но выпустили раньше плана. Сделано это сразу после новостей о том, что OpenAI собираются купить компанию Windsurf (которая как раз разрабатывает ИИ-редактор для написания кода).
Кажется, этот релиз – быстрый и заметный ответ конкуренту в медийном поле, а также попытка дополнительно привлечь внимание к конференции. Новая версия доступна уже сейчас в API и по той же цене, из-за чего её легко и быстро можно интегрировать в инструменты написания кода типа Cursor (руководитель которой уже высоко оценил релиз).
Что это значит для всех, кроме программистов? Теперь обычным юзерам станет ещё проще писать простые программы и визуализации. Модель понимает картинки, поэтому и общаться с ней можно изображениями (попросив воссоздать их с помощью кода, например).
06.05.202508:11
Сири в тупике: как Apple пытается выбраться из ИИ-кризиса
Голосовой помощник Apple переживает не лучшие времена. Год назад компания громко анонсировала ИИ-революцию в iOS 18, но большинство обещанных функций так и не увидели свет. Корень у проблемы оказался неожиданным – инженеры Apple пытались совместить два «мозга» Сири: старую архитектуру для базовых команд и новую для продвинутых запросов. Результатом стали постоянные ошибки, нестабильная работа и отложенные релизы.
Что дальше? В iOS 19 Apple готовит (очередное) полное перерождение голосового помощника с нуля. Вместо гибридного решения мы увидим единую архитектуру, которая должна позволить забыть о наследии десятилетней давности. По информации инсайдеров, анонс может состояться уже в июне на WWDC, а полноценный релиз – весной 2026 года.
Помимо технических изменений, Apple задумала кадровую революцию – руководить разработкой Siri теперь будет Майк Роквелл, ранее отвечавший за Vision Pro. С одной стороны, логичное решение – ведь Vision Pro стал одним из самых инновационных и технически сложных продуктов компании за многие годы. С другой – как продукт эти очки оказались никому не нужны.
Роквелл уже начал перестройку команд и замену менеджеров, чтобы решить проблемы с управлением и целеполаганием на проекте. Правда, сроки снова выглядят очень сжатыми и нереалистичными, особенно для полной перестройки архитектуры. Справится ли компания со второго раза?
Голосовой помощник Apple переживает не лучшие времена. Год назад компания громко анонсировала ИИ-революцию в iOS 18, но большинство обещанных функций так и не увидели свет. Корень у проблемы оказался неожиданным – инженеры Apple пытались совместить два «мозга» Сири: старую архитектуру для базовых команд и новую для продвинутых запросов. Результатом стали постоянные ошибки, нестабильная работа и отложенные релизы.
Что дальше? В iOS 19 Apple готовит (очередное) полное перерождение голосового помощника с нуля. Вместо гибридного решения мы увидим единую архитектуру, которая должна позволить забыть о наследии десятилетней давности. По информации инсайдеров, анонс может состояться уже в июне на WWDC, а полноценный релиз – весной 2026 года.
Помимо технических изменений, Apple задумала кадровую революцию – руководить разработкой Siri теперь будет Майк Роквелл, ранее отвечавший за Vision Pro. С одной стороны, логичное решение – ведь Vision Pro стал одним из самых инновационных и технически сложных продуктов компании за многие годы. С другой – как продукт эти очки оказались никому не нужны.
Роквелл уже начал перестройку команд и замену менеджеров, чтобы решить проблемы с управлением и целеполаганием на проекте. Правда, сроки снова выглядят очень сжатыми и нереалистичными, особенно для полной перестройки архитектуры. Справится ли компания со второго раза?
25.04.202511:01
Microsoft выпустила в январе минутный рекламный ролик про устройства Surface. А спустя 3 месяца они признались, что сэкономили 90% времени и затрат за счёт использования в рекламе генеративного ИИ. Инструмент был использован, чтобы показать ноутбук в разных условиях работы (на природе, на стройке, в офисах и так далее), но без необходимости выездных съёмок.
Некоторые кадры сняты вживую (например, крупные планы с печатающими руками), а другие полностью сгенерированы искусственным интеллектом. Более того, команда использовала чат-ботов даже на этапе написания сценария.
Процесс работы выглядел так:
1. Чат-бот пишет сценарий и определяет, какие кадры понадобятся.
2. Дальше он генерирует промпты для создания нужных картинок.
3. Картинки генерируются в стороннем сервисе.
4. И потом эти изображения отправляются в видеогенераторы Hailuo и Kling, чтобы на их основе получить видео для рекламы.
Что удивляет – 3 месяца никто этого не замечал. Если знать, куда смотреть, то увидеть сгенерированные кадры не проблема – текст на бумаге явно не написан от руки, банка в кадре выглядит неестественно и другие мелочи выдают использование нейросетей. Но, оказалось, никто не вглядывается.
Почему это показательный случай? ИИ уже становится обычным инструментом для продакшена разных уровней, даже у больших компаний с деньгами. Сейчас ИИ уже работает на таком уровне, что при совмещении с живыми кадрами зрители не заметят разницы. На этот счёт директор по дизайну Microsoft сказал, что работа дизайнера превращается в обычное редактирование.
Некоторые кадры сняты вживую (например, крупные планы с печатающими руками), а другие полностью сгенерированы искусственным интеллектом. Более того, команда использовала чат-ботов даже на этапе написания сценария.
Процесс работы выглядел так:
1. Чат-бот пишет сценарий и определяет, какие кадры понадобятся.
2. Дальше он генерирует промпты для создания нужных картинок.
3. Картинки генерируются в стороннем сервисе.
4. И потом эти изображения отправляются в видеогенераторы Hailuo и Kling, чтобы на их основе получить видео для рекламы.
Что удивляет – 3 месяца никто этого не замечал. Если знать, куда смотреть, то увидеть сгенерированные кадры не проблема – текст на бумаге явно не написан от руки, банка в кадре выглядит неестественно и другие мелочи выдают использование нейросетей. Но, оказалось, никто не вглядывается.
Почему это показательный случай? ИИ уже становится обычным инструментом для продакшена разных уровней, даже у больших компаний с деньгами. Сейчас ИИ уже работает на таком уровне, что при совмещении с живыми кадрами зрители не заметят разницы. На этот счёт директор по дизайну Microsoft сказал, что работа дизайнера превращается в обычное редактирование.
24.04.202504:59
Утренний #нейротрек
19.04.202510:31
#нейродайджест CRAI за неделю
• Аниме против Google: картинки в стиле Ghibli помогли ChatGPT захватить рынок ИИ?
Как функция генерации аниме-изображений привела к взрывному росту популярности ChatGPT, который в разы обогнал Gemini по трафику, и что теперь делать Google?
• «Рассуждающий» ИИ – переоцененная технология?
Разбираемся с проблемами и ограничениями «рассуждающих» языковых моделей, которые имитируют человеческое мышление. Когда их стоит использовать?
• Новый релиз OpenAI
Модели o3 и o4-mini способны «думать» изображениями и использовать в этот момент инструменты ChatGPT. Что это значит?
• Nvidia между санкциями США и китайскими деньгами
Как связаны запрет на экспорт видеокарт в Китай, визит главы Nvidia в Пекин и аресты в Сингапуре?
• Неожиданно «умный» стартап: ручной труд филиппинцев вместо ИИ
Стартап Nate привлек 50 миллионов долларов, обещая революционный ИИ-шопинг, а на деле использовал труд сотен людей на Филиппинах.
• 644 миллиарда долларов на ветер?
По прогнозу Gartner, расходы на генеративный ИИ в 2025 году вырастут колоссально. Парадокс: пользователи пока не разделяют энтузиазма разработчиков по поводу GenAI. Куда пойдут деньги и есть ли смысл в таких инвестициях?
• США хотят запретить открытый ИИ?
В Соединённых штатах идёт дискуссия о возможном запрете или регулировании открытого искусственного интеллекта. Чем им не угодили open source модели?
• Реклама в чат-ботах – новая реальность?
Стартап Nexad планирует внедрить рекламу в чат-боты. Как она может выглядеть и почему инвесторы готовы в это вкладываться?
• Переговоры в Мар-а-Лаго: как Nvidia пытались спасти свой китайский экспорт от Трампа
Глава Nvidia, по слухам, пытался на секретном ужине убедить администрацию Трампа сделать исключение и не блокировать поставки ключевых ИИ-чипов в Китай. Спойлер – не получилось.
• В Nvidia заявили, что переносят производство в США
500 миллиардов инвестиций и начало производства в Америке – зачем это компании?
• Аниме против Google: картинки в стиле Ghibli помогли ChatGPT захватить рынок ИИ?
Как функция генерации аниме-изображений привела к взрывному росту популярности ChatGPT, который в разы обогнал Gemini по трафику, и что теперь делать Google?
• «Рассуждающий» ИИ – переоцененная технология?
Разбираемся с проблемами и ограничениями «рассуждающих» языковых моделей, которые имитируют человеческое мышление. Когда их стоит использовать?
• Новый релиз OpenAI
Модели o3 и o4-mini способны «думать» изображениями и использовать в этот момент инструменты ChatGPT. Что это значит?
• Nvidia между санкциями США и китайскими деньгами
Как связаны запрет на экспорт видеокарт в Китай, визит главы Nvidia в Пекин и аресты в Сингапуре?
• Неожиданно «умный» стартап: ручной труд филиппинцев вместо ИИ
Стартап Nate привлек 50 миллионов долларов, обещая революционный ИИ-шопинг, а на деле использовал труд сотен людей на Филиппинах.
• 644 миллиарда долларов на ветер?
По прогнозу Gartner, расходы на генеративный ИИ в 2025 году вырастут колоссально. Парадокс: пользователи пока не разделяют энтузиазма разработчиков по поводу GenAI. Куда пойдут деньги и есть ли смысл в таких инвестициях?
• США хотят запретить открытый ИИ?
В Соединённых штатах идёт дискуссия о возможном запрете или регулировании открытого искусственного интеллекта. Чем им не угодили open source модели?
• Реклама в чат-ботах – новая реальность?
Стартап Nexad планирует внедрить рекламу в чат-боты. Как она может выглядеть и почему инвесторы готовы в это вкладываться?
• Переговоры в Мар-а-Лаго: как Nvidia пытались спасти свой китайский экспорт от Трампа
Глава Nvidia, по слухам, пытался на секретном ужине убедить администрацию Трампа сделать исключение и не блокировать поставки ключевых ИИ-чипов в Китай. Спойлер – не получилось.
• В Nvidia заявили, что переносят производство в США
500 миллиардов инвестиций и начало производства в Америке – зачем это компании?
08.05.202508:11
Netflix внедряет поиск с искусственным интеллектом
Работает функция на базе ChatGPT. Теперь искать фильмы можно будет на человеческом языке: достаточно написать «хочу что-то страшное, но не слишком, и чтобы немного смешно» – и система попытается подобрать идеальные варианты.
Инновация выглядит логично – в конце концов, упомянутый ChatGPT уже отлично умеет рекомендовать фильмы, поэтому интеграция ИИ в сервис экономит время пользователя и даёт ему стимул не уходить из приложения. Функция голосового поиска, когда появится, позволит избежать печатания длинных текстов и наговаривать любые приходящие в голову характеристики фильма. А база данных Netflix с названиями, описаниями и тегами позволит предоставить ИИ больше контекста для ответа, чем есть у стандартного ChatGPT.
Новую функцию раскатывают постепенно – в первую очередь владельцам iOS-устройств в рамках бета-теста. Помимо умного поиска, Netflix готовит и другие инновации на базе ИИ: например, автоматический перевод постеров фильмов на язык пользователя, ленту коротких видео для смартфонов на основе умных рекомендаций и полностью переработанную домашнюю страницу для телевизоров. Интересно, что Netflix не первые на этом поприще. Amazon уже использует голосовой поиск с ИИ на Fire TV, а Tubi запускал похожий инструмент на базе ChatGPT (но в итоге свернул проект).
Теперь ждём ИИ-ассистентов в российских сервисах?
Работает функция на базе ChatGPT. Теперь искать фильмы можно будет на человеческом языке: достаточно написать «хочу что-то страшное, но не слишком, и чтобы немного смешно» – и система попытается подобрать идеальные варианты.
Инновация выглядит логично – в конце концов, упомянутый ChatGPT уже отлично умеет рекомендовать фильмы, поэтому интеграция ИИ в сервис экономит время пользователя и даёт ему стимул не уходить из приложения. Функция голосового поиска, когда появится, позволит избежать печатания длинных текстов и наговаривать любые приходящие в голову характеристики фильма. А база данных Netflix с названиями, описаниями и тегами позволит предоставить ИИ больше контекста для ответа, чем есть у стандартного ChatGPT.
Новую функцию раскатывают постепенно – в первую очередь владельцам iOS-устройств в рамках бета-теста. Помимо умного поиска, Netflix готовит и другие инновации на базе ИИ: например, автоматический перевод постеров фильмов на язык пользователя, ленту коротких видео для смартфонов на основе умных рекомендаций и полностью переработанную домашнюю страницу для телевизоров. Интересно, что Netflix не первые на этом поприще. Amazon уже использует голосовой поиск с ИИ на Fire TV, а Tubi запускал похожий инструмент на базе ChatGPT (но в итоге свернул проект).
Теперь ждём ИИ-ассистентов в российских сервисах?
07.05.202505:08
Что происходит с OpenAI? Компания отказалась от прибыли?
Компания OpenAI, создавшая ChatGPT, снова меняет курс и отказывается от планов трансформации в коммерческую стуктуру.
Изначально OpenAI была основана как некоммерческая организация в 2015 году. Однако в 2019 году компания перешла к модели “capped-profit” (прибыль с ограничением), сохранив при этом контрольный пакет у некоммерческого крыла. Недавние планы предполагали еще более глубокую реструктуризацию в чистую коммерческую компанию, что, по мнению руководства, было необходимо для привлечения «триллионов долларов».
Однако эта идея встретила сильное сопротивление. Под давлением общественности, бывших сотрудников, ученых, и после «конструктивного диалога» с Генеральными прокурорами Делавэра и Калифорнии, OpenAI отказались от своих планов. Вместо этого коммерческое подразделение будет преобразовано в Публичную корпорацию с социальной миссией (Public Benefit Corporation, PBC). Новая компания останется под надзором и контролем некоммерческой части. Такое решение призвано одновременно привлечь инвесторов (убрав лимит на их доход) и убедить регуляторов, что компания не отказывается от своей благотворительной миссии.
Какие нюансы остаются? Ключевой инвестор, Microsoft, вложивший 13,75 миллиарда долларов, пока не дал своего окончательного одобрения: компания сейчас активно обсуждает детали реструктуризации для защиты своих инвестиции. В то же время адвокаты Илона Маска, подавшего иск против компании за «предательство её первоначальной миссии», считают, что новый план «ничего не меняет» и является «явным уклонением» со стороны OpenAI.
Как ситуация выглядит сейчас? Несмотря на объявленные изменения, она пока далека от завершения. Всё ещё непонятны многие важные детали: какую именно долю некоммерческая организация получит в новой PBC и как она будет оценена, получит ли Сэм Альтман долю в капитале новой структуры, как будет выглядеть структура управления (сможет ли, например, некоммерческий совет увольнять руководителей коммерческой части).
Компания OpenAI, создавшая ChatGPT, снова меняет курс и отказывается от планов трансформации в коммерческую стуктуру.
Изначально OpenAI была основана как некоммерческая организация в 2015 году. Однако в 2019 году компания перешла к модели “capped-profit” (прибыль с ограничением), сохранив при этом контрольный пакет у некоммерческого крыла. Недавние планы предполагали еще более глубокую реструктуризацию в чистую коммерческую компанию, что, по мнению руководства, было необходимо для привлечения «триллионов долларов».
Однако эта идея встретила сильное сопротивление. Под давлением общественности, бывших сотрудников, ученых, и после «конструктивного диалога» с Генеральными прокурорами Делавэра и Калифорнии, OpenAI отказались от своих планов. Вместо этого коммерческое подразделение будет преобразовано в Публичную корпорацию с социальной миссией (Public Benefit Corporation, PBC). Новая компания останется под надзором и контролем некоммерческой части. Такое решение призвано одновременно привлечь инвесторов (убрав лимит на их доход) и убедить регуляторов, что компания не отказывается от своей благотворительной миссии.
Какие нюансы остаются? Ключевой инвестор, Microsoft, вложивший 13,75 миллиарда долларов, пока не дал своего окончательного одобрения: компания сейчас активно обсуждает детали реструктуризации для защиты своих инвестиции. В то же время адвокаты Илона Маска, подавшего иск против компании за «предательство её первоначальной миссии», считают, что новый план «ничего не меняет» и является «явным уклонением» со стороны OpenAI.
Как ситуация выглядит сейчас? Несмотря на объявленные изменения, она пока далека от завершения. Всё ещё непонятны многие важные детали: какую именно долю некоммерческая организация получит в новой PBC и как она будет оценена, получит ли Сэм Альтман долю в капитале новой структуры, как будет выглядеть структура управления (сможет ли, например, некоммерческий совет увольнять руководителей коммерческой части).
03.05.202509:12
#нейродайджест CRAI за неделю
• Яндекс «оживил» перевод видео на YouTube, добавив голосам интонации
Яндекс Браузер внедрил уникальную технологию «Живые голоса», сохраняющую оригинальные интонации при переводе англоязычных видео.
• Провал на 86 миллиардов евро: почему Европа проигрывает гонку чипов?
Амбициозный план ЕС по развитию собственного производства полупроводников European Chips Act трещит по швам. Несмотря на огромные инвестиции, Европа не смогла достичь поставленных целей и продолжает отставать от Азии и США. Как так вышло?
• 3 ИИ-функции приложения «Фото» на Айфоне, о которых все забыли
3 незаметных, но мощных ИИ-инструментах – для удаления объектов, создания персонализированных воспоминаний и умного поиска по фото на естественном языке.
• Аналог «Фотошопа» появится прямо в Gemini
Google интегрировал ИИ-инструмент для редактирования изображений словами прямо в Gemini. Можно менять прически, сеттинг, добавлять объекты, удалять водяные знаки – простыми текстовыми запросами.
• Huawei бросает перчатку США в гонке чипов: новый процессор может затмить Nvidia
Huawei разрабатывает процессор Ascend 910D, который может превзойти по мощности даже топовые чипы Nvidia. В условиях санкций США это имеет стратегическое значение для Китая.
• Шопинг с искусственным интеллектом уже здесь
Готовы доверить выбор товаров искусственному интеллекту? OpenAI и другие компании уже тестируют ИИ-ассистентов для шопинга, способных подбирать идеальные товары по запросу пользователя.
• Яндекс.Маркет с ИИ-помощником. Забываем о муках выбора?
Яндекс.Маркет внедрил умного ИИ-ассистента на базе YandexGPT 5 Pro, который понимает сложные запросы с фильтрами, уточняет детали и объясняет свой выбор товаров.
• ИИ научили понимать эмоции как человек
Учёные Сбера объединили анализ мимики, голоса и смысла речи. Эта технология уже используется в банковском секторе и открывает двери для эмпатичных чат-ботов и ассистентов будущего.
• Duolingo интегрирует ИИ и кардинально меняет изучение языков
Duolingo объявляет себя “AI-first” компанией. Большие языковые модели «оживляют» уроки, делают общение с ботами реалистичным и главное – в разы ускоряют создание новых курсов. Но есть и обратная сторона медали: сокращения и возможные компромиссы в качестве.
А также:
• Илон Маск собирает 20 миллиардов долларов на ИИ
• Suno v4.5: ИИ спел нам о своём обновлении
• Яндекс «оживил» перевод видео на YouTube, добавив голосам интонации
Яндекс Браузер внедрил уникальную технологию «Живые голоса», сохраняющую оригинальные интонации при переводе англоязычных видео.
• Провал на 86 миллиардов евро: почему Европа проигрывает гонку чипов?
Амбициозный план ЕС по развитию собственного производства полупроводников European Chips Act трещит по швам. Несмотря на огромные инвестиции, Европа не смогла достичь поставленных целей и продолжает отставать от Азии и США. Как так вышло?
• 3 ИИ-функции приложения «Фото» на Айфоне, о которых все забыли
3 незаметных, но мощных ИИ-инструментах – для удаления объектов, создания персонализированных воспоминаний и умного поиска по фото на естественном языке.
• Аналог «Фотошопа» появится прямо в Gemini
Google интегрировал ИИ-инструмент для редактирования изображений словами прямо в Gemini. Можно менять прически, сеттинг, добавлять объекты, удалять водяные знаки – простыми текстовыми запросами.
• Huawei бросает перчатку США в гонке чипов: новый процессор может затмить Nvidia
Huawei разрабатывает процессор Ascend 910D, который может превзойти по мощности даже топовые чипы Nvidia. В условиях санкций США это имеет стратегическое значение для Китая.
• Шопинг с искусственным интеллектом уже здесь
Готовы доверить выбор товаров искусственному интеллекту? OpenAI и другие компании уже тестируют ИИ-ассистентов для шопинга, способных подбирать идеальные товары по запросу пользователя.
• Яндекс.Маркет с ИИ-помощником. Забываем о муках выбора?
Яндекс.Маркет внедрил умного ИИ-ассистента на базе YandexGPT 5 Pro, который понимает сложные запросы с фильтрами, уточняет детали и объясняет свой выбор товаров.
• ИИ научили понимать эмоции как человек
Учёные Сбера объединили анализ мимики, голоса и смысла речи. Эта технология уже используется в банковском секторе и открывает двери для эмпатичных чат-ботов и ассистентов будущего.
• Duolingo интегрирует ИИ и кардинально меняет изучение языков
Duolingo объявляет себя “AI-first” компанией. Большие языковые модели «оживляют» уроки, делают общение с ботами реалистичным и главное – в разы ускоряют создание новых курсов. Но есть и обратная сторона медали: сокращения и возможные компромиссы в качестве.
А также:
• Илон Маск собирает 20 миллиардов долларов на ИИ
• Suno v4.5: ИИ спел нам о своём обновлении
25.04.202504:07
Утренний #нейротрек
23.04.202511:55
В тексте про рассуждающие модели, который случайно вышел прямо перед релизом нового поколения нейросетей от OpenAI, мы писали о минусах таких моделей. И вот, спустя какое-то время, появилось подтверждение – новое поколение бьёт рекорды в одних задачах, но сильно хуже справляется с другими.
По-прежнему не изменился тот факт, что новые функции работают впечатляюще – доступ к инструментам ChatGPT сделал работу с o3 гораздо более простой и интуитивной (подробнее можно почитать в тексте про них). Релиз приближает нас к тому дню, когда не нужно будет разбираться в стилях, промптах, настройках сервиса, версиях моделей, а достаточно просто будет описывать несколькими словами задачу и получать результат. Но пока этот момент, к сожалению, не наступил.
Свой рекорд с по привлечению пользователей картинками в стиле Гибли компания не побила, но даже здесь смогла завируситься – благодаря навыку ИИ определять место съемки практически любой цифровой фотографии (работает это за счёт того, что модель понимает фотографии, умеет их приближать, вращать, изучать, писать скрипты на Питоне и проводить поиск в Интернете, что в совокупности позволяет определить локацию).
Всё бы ничего, но пока любое усложнение модели ведёт к дополнительным проблемам. Новое поколение думающих моделей, благодаря тому, что думают больше – парадоксально и больше ошибаются. Они не справляются с величиной контекста, в случае ошибки не пытаются её исправить, а придумывают аргументы и убеждают себя в правильности ответа. o3 делает ошибки в математике, иногда обманывает и «галлюцинирует» в два раза чаще своего предшественника. Даже в финансовом анализе, где o3 лидирует среди конкурентов, точность составляет всего 48,3%.
Появился термин «неровной границы» (jagged frontier) – когда в одних задачах ИИ превосходит человека по скорости и качеству работы в десятки раз, а в других на него в принципе нельзя положиться. А вывод, как в случае с измерением продуктивности – не нужно пытаться использовать ИИ там, где от него нет толку, и проблем не будет.
По-прежнему не изменился тот факт, что новые функции работают впечатляюще – доступ к инструментам ChatGPT сделал работу с o3 гораздо более простой и интуитивной (подробнее можно почитать в тексте про них). Релиз приближает нас к тому дню, когда не нужно будет разбираться в стилях, промптах, настройках сервиса, версиях моделей, а достаточно просто будет описывать несколькими словами задачу и получать результат. Но пока этот момент, к сожалению, не наступил.
Свой рекорд с по привлечению пользователей картинками в стиле Гибли компания не побила, но даже здесь смогла завируситься – благодаря навыку ИИ определять место съемки практически любой цифровой фотографии (работает это за счёт того, что модель понимает фотографии, умеет их приближать, вращать, изучать, писать скрипты на Питоне и проводить поиск в Интернете, что в совокупности позволяет определить локацию).
Всё бы ничего, но пока любое усложнение модели ведёт к дополнительным проблемам. Новое поколение думающих моделей, благодаря тому, что думают больше – парадоксально и больше ошибаются. Они не справляются с величиной контекста, в случае ошибки не пытаются её исправить, а придумывают аргументы и убеждают себя в правильности ответа. o3 делает ошибки в математике, иногда обманывает и «галлюцинирует» в два раза чаще своего предшественника. Даже в финансовом анализе, где o3 лидирует среди конкурентов, точность составляет всего 48,3%.
Появился термин «неровной границы» (jagged frontier) – когда в одних задачах ИИ превосходит человека по скорости и качеству работы в десятки раз, а в других на него в принципе нельзя положиться. А вывод, как в случае с измерением продуктивности – не нужно пытаться использовать ИИ там, где от него нет толку, и проблем не будет.
18.04.202516:08
Nvidia и их борьба
Главный герой триллера, который разворачивается на рынке чипов для ИИ после введения администрацией Трампа тарифов – компания Nvidia, оказавшаяся между молотом американских санкций и наковальней китайского рынка.
Несмотря на якобы состоявшиеся секретные переговоры и объявленные планы о полутрилионных инвестициях в США – новая администрация внезапно запретила поставки в Китай чипов H20, созданных специально с учетом предыдущих ограничений. Результат для компании – прогнозируемые убытки в 5,5 миллиардов долларов и падение акций.
Что делает CEO Nvidia Дженсен Хуанг? То, что сделал бы любой прагматичный бизнесмен – летит в Пекин. Сразу после сокрушительного удара по бизнесу он встречается с вице-премьером Китая и руководством DeepSeek – той самой компании, из-за которой, возможно, и усилили санкции. Ведь есть подозрение, что DeepSeek тренировали свои языковые модели на чипах, которые, по идее, не должны были оказаться в Китае.
Конгресс США в это время бьет тревогу. Как запрещенные H800 попали в китайские руки? Не через Сингапур ли, где недавно арестовали несколько человек за подделку документов о конечных пользователях чипов Nvidia? Законодатели требуют от Хуанга объяснений и отчетов о всех поставках в Юго-Восточную Азию и Китай с 2020 года.
Nvidia оказалась в ловушке: с одной стороны, национальные интересы США и обязательство «следовать указаниям правительства буквально», с другой – огромный китайский рынок, который Хуанг публично называет «очень важным» для компании.
Парадокс ситуации в том, что жесткая политика США может дать обратный эффект. Вместо ослабления конкурента она толкает компании и страны к еще большему сближению с Китаем. Визит Хуанга в Пекин – яркое тому подтверждение. Бизнес идет туда, где есть возможности, а они сейчас всё чаще оказываются за пределами американской сферы влияния.
Главный герой триллера, который разворачивается на рынке чипов для ИИ после введения администрацией Трампа тарифов – компания Nvidia, оказавшаяся между молотом американских санкций и наковальней китайского рынка.
Несмотря на якобы состоявшиеся секретные переговоры и объявленные планы о полутрилионных инвестициях в США – новая администрация внезапно запретила поставки в Китай чипов H20, созданных специально с учетом предыдущих ограничений. Результат для компании – прогнозируемые убытки в 5,5 миллиардов долларов и падение акций.
Что делает CEO Nvidia Дженсен Хуанг? То, что сделал бы любой прагматичный бизнесмен – летит в Пекин. Сразу после сокрушительного удара по бизнесу он встречается с вице-премьером Китая и руководством DeepSeek – той самой компании, из-за которой, возможно, и усилили санкции. Ведь есть подозрение, что DeepSeek тренировали свои языковые модели на чипах, которые, по идее, не должны были оказаться в Китае.
Конгресс США в это время бьет тревогу. Как запрещенные H800 попали в китайские руки? Не через Сингапур ли, где недавно арестовали несколько человек за подделку документов о конечных пользователях чипов Nvidia? Законодатели требуют от Хуанга объяснений и отчетов о всех поставках в Юго-Восточную Азию и Китай с 2020 года.
Nvidia оказалась в ловушке: с одной стороны, национальные интересы США и обязательство «следовать указаниям правительства буквально», с другой – огромный китайский рынок, который Хуанг публично называет «очень важным» для компании.
Парадокс ситуации в том, что жесткая политика США может дать обратный эффект. Вместо ослабления конкурента она толкает компании и страны к еще большему сближению с Китаем. Визит Хуанга в Пекин – яркое тому подтверждение. Бизнес идет туда, где есть возможности, а они сейчас всё чаще оказываются за пределами американской сферы влияния.
Показано 1 - 24 из 113
Войдите, чтобы разблокировать больше функциональности.