Балуюсь с нейросетями. Отгадайте стих Маяковского
Присоединяйся к Вомбату
Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
или через
Хотите перенести свой аккаунт с Пикабу? Узнайте как
Уведомления
Вомбаттл
Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Узнал тут на днях, что у меня на Капибаре образовалась небольшая группа подписчиков, а это значит, что мне, похоже, всё же придётся продолжать радовать вас какими-нибудь интересными юридическими темами. Сегодня я бы хотел рассказать о такой вещи, как правовое регулирование авторских прав, связанных с нейросетями - теме только начинающей своё развитие. Вероятно, в будущем нас будет ждать тяжелый путь судебной практики и запоздалого государственного регулирования, но пока что в ней больше вопросов, чем ответов.
И так, как водится, для начала базис. Нейросети в настоящий момент определённо набирают всё больше и больше популярности, активно входя не только в творчество, но и подбираясь ко вполне рутинным задачам человека. Я лично в числе прочих активно использую сервис SUNO, позволяющий генерировать музыкальные композиции на основании запроса пользователя. Если результаты первых версий приложения как правило содержали различные ошибки, вроде неправильно расставленных ударений, то в текущем исполнении SUNO позволяет создавать действительно качественные материалы, практически неотличимые от песен живых исполнителей. У меня в телефоне уже сформирован отдельный альбом, полностью созданный нейросетью и, знаете, эта музыка “тащит” меня не меньше живых исполнителей.
Достаточно распространены и текстовые нейросети, позволяющие переписывать текст таким образом, чтобы он выявлялся как совершенно уникальный или формировать статьи на основании нехитрых запросов. Ну а генерация изображений (и с некоторого момента даже видеороликов) - это и вовсе классика жанра. Огромное количество создаваемого сейчас контента - это плоды работы нейросетей. Тебе не нужно заканчивать какие-то учебные заведения и тратить кучу времени для того, чтобы научиться рисовать: ты просто вводишь запрос в строку и через несколько секунд получаешь приблизительный результат. Конечно, получить 100% ожидаемую работу пока что сложно, но более точная формулировка запроса, работа с негативным промтом, тщательный подбор моделей, а также постоянное совершенствование алгоритмов позволяет довольно сильно приблизиться к желаемому. ИИ активно внедряется в околотворческие процессы, создание контента, развлечение населения и науку. Глупо было бы предполагать, что интерес к нему пропадёт просто так, а это значит, что в будущем мы будем встречать ещё больше коллизий с его участием.
Но что именно из себя представляют нейросети? Не стоит думать, что это действительно тот самый искусственный интеллект, который нам любят описывать фантасты. В настоящий момент, любая нейросеть - это по сути алгоритм агрегации информации и её обработки. Программе скармливают большие объемы фотографий, музыки и текста (чем больше, тем более качественными и разнообразными будут результаты). Та эту информацию обрабатывает и создают специальную базу данных, также именуемую в некоторых случаях моделью - такой процесс называется обучением. Уже готовая база в дальнейшем путем формирования текстовых запросов и ряда настроек используется специальной оболочкой для выдачи результатов пользователю. Известный многим ChatGPT не придумывает ничего действительно нового: он лишь подбирает известные ему сведения по определённым формулировкам и перекомпоновывает их. Именно поэтому он порой может сильно ошибаться в достоверности сведений, особенно в случае использования старых баз данных. Кроме того, не имея информации о каком-либо событии или объекте, он максимум попытается додумать её на основании иных своих “познаний”, но не создаст полностью новое произведение. И это на самом деле очень важная деталь именно с точки зрения права.
И тут, пожалуй, я сразу раскрою все свои козыри и сообщу: в настоящий момент правовая практика результаты действий нейросетей пока что охраняемыми законом не признает - ни для тех, кто вводит запрос, ни для создателей сети.
Для того, чтобы подобраться к ответу на вопрос, почему на самом деле нейросети пока что не создают охраняемых авторскими правами объектов, я хочу вспомнить одно занимательное событие. В 2017 году Дэвид Слейтер наконец-то победил в судебном процессе с PETA, отстояв свои права на так называемое «селфи обезьяны». В 2014 году он активно работал с группой павианов. В определённый момент Дэвид дал одной из обезьян свой фотоаппарат и показал как нажимать на кнопку спуска. Очевидно, что павиану просто было интересно наблюдать за вспышкой, жмякать на кнопочки и просто разглядывать странный предмет, целенаправленной задачей стать фотокорреспондентом у него не было, но тем не менее в результате примат наделал несколько фотографий. Большинство стали просто случайным набором размазанной мешанины, но несколько получились крайне оригинальными, получив большую популярность и стали публиковаться совершенно свободно, что в определённый момент вызвало негодование Дэвида. Фонд Викимедиа отказался удалять фото по его запросу, сославшись на то, что автором изображений является обезьяна, а не Слейтер, в результате чего тот решил отстоять своё право на авторство. Со стороны примата выступила вышеупомянутая PETA, попутно продвигая тезисы о расширении прав животных. Процесс длился несколько лет, но в итоге Слейтер всё же выиграл дело. Суд постановил, что обезьяне не могут принадлежать авторские права на снимок, да и получаемый от фотографий доход ей ни к чему.
Если кому интересно, в итоге стороны всё же договорились о десятипроцентном отчислении в PETA полученных Слейтером доходов, но для нас важно другое. Хотя фактически Дэвид не создавал оспариваемых фотографий, он провёл достаточно сложную работу. Фотография, если кто не в курсе - это не просто “нажать кнопочку”, ибо, как мы убедились, это может сделать и павиан. Чтобы она стала именно результатом творческой деятельности, должно присутствовать как минимум осознанное стремление получить некое новое изображение. В контексте отечественного права, такая позиция отражена в совместном постановлении пленумов Верховного и Высшего Арбитражного судов № 5/29: «при анализе вопроса о том, является ли конкретный результат объектом авторского права, судам следует учитывать, что таковым является только тот результат, который создан творческим трудом». К примеру, судебная практика склоняется ко мнению, что к результатам интеллектуальной деятельности невозможно отнести изображения, полученные с камер видеонаблюдения или скриншоты.
Что именно считать творческим трудом - вопрос, конечно, до конца не решённым. Очень интересным в этом плане является дело № А40-15537/12-19-137 по иску Экспресс-газеты к Первому каналу. Если вкратце, ответчик, обвиняемый в незаконной публикации фотографий истца в своём эфире, оспаривал творческую составляющую таких изображений. Речь шла о кадрах с процессии отпевания в церкви, где, по мнению ответчика, отсутствовала возможность художественной постановки. Дело дважды доходило до кассационной инстанции и дважды направлялось на новое рассмотрение. В определённый момент апелляционная инстанция одного из этапов дела сформулировала такую мысленную конструкцию: «процессы нажатия кнопки затвора фотоаппарата, а также вывода печати фотографий на принтер являются исключительно механическими действиями и не требуют приложения интеллектуальных способностей (творческого труда) человека". В итоге, впрочем, изображения всё же признали охраняемыми, с Первого канала взыскали 120 тысяч рублей, но вообще мы были в шаге от достаточно существенного пересмотра действующей практики. Ещё немного и российское право пришло бы к мысли о том, что сугубо технические действия даже со стороны человека объекты авторского права создавать не могут.
И вот, спустя несколько лет правовые системы многих стран вновь столкнулись с переоценкой понятия интеллектуальной деятельности. В 2017-ом году суд установил, что животное автором произведения являться не может. Что они говорят о бездушных компьютерах в 2024-ом?
22 февраля 2023 года в США было вынесено одно из первых решений, связанных непосредственно с созданным нейросетью контентом. В 2022 году Бюро авторских прав США предоставило правовую охрану графическому роману «Зари рассвета» за авторством Крис Каштановой, однако впоследствии было установлено, что по факту все иллюстрации книги были сделаны путем их генерации нейросетью Midjourney, в связи с чем регистрация произведения была отменена. В результате длительного разбирательства, длившегося больше года, комиссия пришла к следующему выводу: изображения в «Зари рассвета», созданные с помощью системы искусственного интеллекта, не должны были быть защищены авторским правом, но в тоже время автор располагает авторскими правами на отбор и расположение элементов. По сути, за Каштановой признали права на то, что она всё же делала сама, по аналогии с правами на составителя сборника, чья работа тоже охраняется отдельно от прав на включённые в сборник произведения, а вот сами изображения нейросети остались без охраны.
Схожее решение принял и суд Австралии. Апелляционная инстанция в 2019-ом году отменила патент доктора Стивена Тайлера на «контейнер для пищевых продуктов и устройства для привлечения повышенного внимания», который, как было установлено судом, по факту стал результатом генерации искусственного интеллекта DABUS. Тут, впрочем, надо отметить, что, во-первых, камнем преткновения стало именно отсутствие живых людей в числе авторов изобретения, а не сам факт его создания нейросетью, а, во-вторых, фактически дело завершилось в силу того, что за время разбирательства просто истёк срок действия самого патента.
Суть указанных решений сводится к обобщённой общемировой практике, предусматривающей ряд критериев определения авторства и творческой деятельности. В настоящий момент законодательство практически всех стран в качестве автора устанавливает только физическое лицо, то есть человека. Компьютерная программа автором являться не может в принципе. В то же время, авторами пока что не признаются и оператор или создатель сети. Первый лишь формулирует некий текстовый запрос и далее в процессе генерации далее не участвует (хотя он и является автором оригинального запроса), второй же хоть и формирует необходимые алгоритмы, но на создание непосредственного материала также напрямую не влияет. Формально владельцы таких сетей могут устанавливать определённые условия в соглашениях с пользователями, в том числе и права последних на использования результатов генерации, но такие условия существуют именно в рамках достигнутого договора (сторону, нарушившую соглашение, можно признать виновной именно в силу взятых ей на себя обязательств), в то время как декларирование прав на полученные произведения как таковые, как мы видим, вполне может быть оспорено в судебном порядке.
Впрочем, применение нейросетей и прочих технических инструментов обработки - это не всегда “вето” на защиту. И в этом плане интересными являются позиции российских судов. В феврале 2024 года Тринадцатый арбитражный апелляционный суд встал на сторону истца в вопросе о спорном объекте, подвергнувшемуся цифровой обработке, но тут, впрочем, есть нюанс. Дело в том, что речь идёт не о генерации с нуля, а о допиливании созданного истцом материала. По сути, автор сначала создал своей творческой деятельность 3D-модель импланта зуба, а затем осуществил её рендер в высоком разрешении с получением в итоге JPG изображения. Впоследствии указанное изображение попало на сайт стоматологической организации, где и было найдено автором. В рамках дела ответчик настаивал на том, что в изображении угадываются признаки генерации нейросетью, но так как в суд был предоставлен исходник модели, а также результат её осмотра, в итоге его доводы были отклонены.
В другом деле (Постановление Девятого ААС от 8 апреля 2024 г. N 09АП-642/24) суду пришлось столкнуться с таким явлением, как Deepfake. И здесь, опять же, нужно учитывать специфику конкретного объекта. Сама по себе технология - это действительно плод деятельности нейросети, но она, в отличие от других результатов генерации, прямо основывается на использовании оригинального видеоряда. В то время, как практически все остальные алгоритмы лишь опираются в результате генерации на исходные материалы как на шпаргалку, Deepfake в готовом ролике оставляет часть исходника. По этой причине, суд удовлетворил иск о защите исключительных прав, указав следующее: “технологии, основанная на использовании генеративно-состязательных нейросетей (GAN), позволяют частично преобразовывать исходный видеоряд с помощью алгоритмов, созданных человеком. Такое преобразование не исключает тот факт, что исходный видеоряд создан творческим трудом авторов”.
И тут самое время посмотреть на ситуацию с другой точки зрения. Как я отметил, нейросети не выдумывают изображения (а равно иные объекты) - они перерисовывают их на основании определённых баз, сформированных путём предварительного изучения множества фотографий и иллюстраций. И сомневаться в том, что правообладатели на такие изображения, в определённый момент обеспокоются, даже не приходилось. И вот, 24 января 2023 группа художников подала коллективный иск к Stability AI Ltd., Midjourney Inc. и до кучи DeviantArt Inc. за незаконное использование защищенных авторским правом изображений для обучения искусственного интеллекта. Художники отметили, что такие сети содержат копии миллиардов изображений, защищённых авторским правом, которые были сделаны без ведома или согласия создателей. К сожалению, мне неизвестно чем закончилось указанное разбирательство.
Ну а пока художники судятся с одними организациями, другие продолжают зарабатывать деньги. В 2022 году компания Adobe сообщила о том, что она планирует продавать “в стоке” изображения, полученные путем генерации, хотя и будет снабжать их соответствующими отметками. Интересно было бы посмотреть на судебные иски, связанные с нарушением прав на такие изображения. В то же время, обеспокоенные создающейся на почве значительного удешевления определённых видов контентов дырой, власти начинают потихоньку переходить к более строгому регулированию рынка. Одной из первых ласточек стал общеевропейский закон об искусственном интеллекте (EU Artificial Intelligence Act), определяющий градацию рисков от использования ИИ, а также степень их регулирования. Указанные нормы в том числе направлены и на защиту рабочих мест людей, чья деятельность стала гораздо менее востребованной. Что-то подобное прорабатывается и в России, но пока что толковой реализации не получило.
При написании данной статьи, ни одна нейросеть не пострадала.
P.S. Хочу напомнить всем читателям данной статьи о том, что, в отличие от нейросетей, для меня создание таких заметок - дело отнюдь не пятиминутное. Каждая статья отнимает порядочное количество времени. Я не требую от вас каких-либо донатов, но очень надеюсь на комментарии под статьёй (даже если это будет критика в мой адрес). Для меня такая отдача является основным мотиватором продолжать создавать контент для Капибары.
Уже достаточно давно актуальной стала тема использования нейросетей как инструмента создания текстов. В принципе, в этом нет ничего плохого, ведь такое средство экономит время и позволяет легко формулировать определённые идеи. Однако такие материалы могут использоваться для наполнения сайтов контентом, а в некоторых случаях даже продвижения своих услуг. Кроме того, будучи размещёнными под видом полезной информации, подобные тексты банально могут ввести человека в заблуждение, ведь бот не может контролировать корректность излагаемой информации.
Как вы знаете, я периодически публикую статьи юридической направленности, написанные самолично. А может ли это вместо меня делать ИИ? Давайте на примере посмотрим насколько советы нейросети правдивы и полезны и сделаем небольшой разбор. Я попросил DeepSeek написать статью по теме "Советы попавшим в СИЗО" и получил вот такой текст:
Попадание в следственный изолятор (СИЗО) — это стрессовая и сложная ситуация. Однако знание своих прав и обязанностей может помочь вам защитить себя и избежать дополнительных проблем. В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты, которые важно учитывать, оказавшись в СИЗО.
1. Знайте свои права
Согласно российскому законодательству, каждый задержанный или заключенный под стражу имеет ряд прав, которые гарантированы Конституцией РФ, Уголовно-процессуальным кодексом (УПК РФ) и Федеральным законом "О содержании под стражей подозреваемых и обвиняемых в совершении преступлений". Вот основные из них:
2. Какие документы подписывать?
Будьте внимательны при подписании документов. Не спешите ставить свою подпись, если вы не понимаете, что именно подписываете. Вот несколько рекомендаций:
3. Обязанности в СИЗО
Помимо прав, у вас есть и обязанности, которые необходимо соблюдать:
4. Как вести себя в СИЗО
5. Помощь извне
Не стесняйтесь обращаться за помощью к адвокату, родственникам или правозащитным организациям. В России действуют такие организации, как "Общественная наблюдательная комиссия" (ОНК) и "Комитет против пыток", которые могут помочь в защите ваших прав.
6. Важные нюансы
Заключение
Попадание в СИЗО — это серьезное испытание, но знание своих прав и грамотное поведение помогут вам защитить себя. Не забывайте, что вы не одиноки — всегда можно обратиться за помощью к адвокату или правозащитникам. Главное — оставаться спокойным и внимательным ко всем деталям.
На самом деле, если говорить в целом, то статью нельзя охарактеризовать как некорректную. ИИ довольно неплохо справился с оценкой задачи и корректно использовал нормы российского законодательства, даже вспомнил о таком законе, как "О содержании под стражей подозреваемых и обвиняемых в совершении преступлений".
Однако, советы нейросети достаточно поверхностные и не учитывают многие важные моменты, например, право содержащегося на ведение переписки. Не указано количество и длительность посещений, на которые имеет право гражданин. Ничего не сказано о хранении личных вещей и регламенте их досмотра. Ну и, само собой, почти ничего относительно общения с правоохранительными органами. Согласитесь, это гораздо более полезная и насущная информация, чем представленная в статьи.
В своём запросе я специально дал DeepSeek подсказку - указать на то, как надо вести себя с сотрудниками правоохранительных органов. В ответ он вставил ссылку на статью Конституции. В принципе, понимание базовых основ, вроде права не свидетельствовать против себя и своих родственников, лучше, чем ничего, но, думаю, вы прекрасно понимаете, что для читателя гораздо важнее знать, какой правовой статус несёт его подпись на документах и что вообще ему могут предложить подписать.
То же, что ИИ всё же указал, не подкреплено никакими конкретными советами. Ок, у нас есть право на обжалование. А как его можно реализовать? Кому писать жалобы, куда обращаться при нарушении прав? Или вот нейросеть неожиданно находит такую организацию, как Общественная наблюдательная комиссия. Это несомненно круто, что он в принципе указал на её существование, но, опять же, без каких-либо подробностей. Пишите в Спортлото, в общем.
Отдельные забавные моменты. Если вы не владеете русским языком... то как вы читаете эту статью? Тут нейросеть банально не учитывает контекст запроса, просто воспроизводя факты. Или вот, например, "Комитет против пыток"... такая организация действительно существует, но в 2022 году включена в список иностранных агентов. Совет, ну скажем так, как минимум устарел.
Какие итоги? Статья красиво оформлена, структурирована, в ней используются в целом корректные источники и доводы, но она совершенно бесполезная. Больше всего она подходит для массовки на сайте какой-нибудь сомнительной адвокатской конторы "Набутылин и друзья". В то же время надо понимать, что многое в ответе Нейросети зависит от контекста запроса. ИИ неплохо справляется с базовым поиском и может дать подсказки по уточняющим вопросам. Он достаточно полезен при поиске хорошо документированной информации, но вот по части комплексного анализа тем пока что скорее собеседник, слова которого надо проверять.
Справедливости ради, стоит отметить, что люди тоже могут ошибаться. Проверять надо за всеми. Но человек животное ленивое, а ИИ трудолюбиво исполняет все твои запросы, чем и подкупает. Если бы я ставил целью завалить Капибару бессмысленными статьями, DeepSeek вполне справился с этой задачей, сэкономив мне кучу времени.
Когда-то мы шутили, что «интернет скоро будет в каждом утюге», но теперь это даже не смешно: в некоторых утюгах Wi-Fi-модуль, действительно, есть. Теперь та же история повторяется с нейросетями. Все больше техники используют их в своей работе. Вот и в современных телевизорах их просто огромное количество...
Например, в Samsung Neo QLED 8K это целых 768 моделей, которые делают звук и изображение лучше. Но постойте — 768? Реально? Неужели они и правда приносят пользу? И, главное, как это понять, ведь описания ТВ у всех почти одинаковые. «Невероятное качество изображения», «объемный звук, полностью погружающий в контент» и прочие маркетинговые фразы могут описывать как телевизор за 50 000 рублей, так и за 500 000. А если уж взять те модели, что с нейросетями, то ИИ «в режиме реального времени адаптирует яркость, контраст и цветопередачу» — тоже не особо информативно.
Мы решили разобраться — как именно работает искусственный интеллект в телевизорах. То есть, за что отвечает и каким образом адаптирует яркость, контраст и прочее.
Прежде чем мы перейдем к разбору функций нейросетей, давайте коротко о начинке. Далеко не каждый телевизор может работать с ИИ, потому что нейросети требуют огромного количества вычислений. Производители ставят все новые, более мощные чипы в свои ТВ. Например, в том же Samsung Neo QLED 8K QN990F работает процессор NQ8 AI Gen3, который на треть производительнее предшественника (Gen2) и имеет в два раза более быстрый NPU-модуль (он как раз и отвечает за нейросетевую работу). Оно и понятно: только топовым чипам под силу работать с изображением в 8К. И эта гонка будет бесконечной: возможности и аппетиты нейросетей будут расти, под них появятся новые процессоры, и все по новой. Так что если хотите в полной мере насладиться работой ИИ, обращайте внимание на флагманские телевизоры.
Теперь непосредственно к работе нейросетей.
Это только кажется, что если в телевизор установить яркую матрицу, картинка будет превосходной. В действительности дело не только в технических возможностях, но и в алгоритмах отображения. До появления нейросетей улучшение изображения шло в основном за счет использования HDR — расширенного динамического диапазона. Например, в форматах Dolby Vision / HDR10+ телевизоры получают информацию о том, какое значение яркости должна иметь самая светлая точка в каждом кадре. Далее ТВ соотносит это значение с собственными возможностями и выдает кадр нужной яркости.
Что здесь поменялось с появлением ИИ? Нейросети могут распознавать тип контента на экране и уже на его основе адаптировать изображение. Условно говоря, в футбольной трансляции вам вряд ли важна тонкая игра теней, зато хочется максимальной четкости и ярких цветов. А в фильме-ужастике важно не высветлять темные участки и сохранить баланс теней и света таким, каким его задумал режиссер. Нейросети обучены на миллионах изображений, поэтому с легкостью отличают газон стадиона от едва освещенной Луной дорожки в лесу.
Более того, они умеют не просто понимать тип сцены, но и идентифицировать отдельные объекты: небо, воду, лица людей. Учитывая максимально гибкие возможности OLED-панелей, где освещенность можно регулировать попиксельно, телевизоры научились работать не со сценой в целом, а в том числе и с объектами на ней. Вспомните камеру вашего смартфона: если вы снимаете портрет, активируются алгоритмы именно для портрета, еду — именно для еды. Здесь примерно то же самое, только в динамике и для отдельных объектов.
ИИ может настраивать изображение не только в видео, но и в интерфейсе игр. Опять-таки нейросеть сначала распознает тип игры и уже потом подбирает правильные параметры.
Отдельно стоит выделить работу так называемых апскейлеров — алгоритмов повышения разрешения. Например, вы купили Samsung Neo QLED 8K QN990F, но ваш онлайн-кинотеатр предлагает контент только на 4К. В этом случае нейросети помогают сделать изображение более четким, то есть увеличить разрешение практически до 8К. Конечно, результат будет отличаться от реальных 8К, но эффект все равно окажется заметен. Апскейлеры работают и в других разрешениях: например, «дотягивают» Full HD до 4К в 4К-телевизорах.
Впрочем, иногда четкости не хватает по другой причине. В спортивных соревнованиях объекты часто движутся настолько быстро, что визуально кажутся смазанными. Тогда в ход идет другая технология — нейросеть дорисовывает промежуточные кадры и словно увеличивает их частоту.
Лет 10 назад в моде были системы домашних кинотеатров со множеством колонок. Их производители обещали «звук как в настоящем кинотеатре», но на деле он получался таким далеко не всегда. Виной тому абсолютно разные конфигурации помещений, расстановка мебели и материалы отделки. То есть каждая комната по-своему индивидуальна, и даже первоклассная акустика требовала тонкой настройки.
Вот именно с настройкой ИИ и могут помочь. Причем современные ТВ прекрасно обходятся без выносных колонок: например, в корпусе Samsung Neo QLED 8K QN990F нашлось место аж для 8 динамиков, которые отлично воспроизводят объемное звучание. Помимо динамиков в телевизоре есть встроенный микрофон. После каждого включения Samsung Neo QLED 8K анализирует общую звуковую сцену. Он учитывает не только конфигурацию помещения и собственное расположение в комнате, но и наличие предметов, мешающих распространению звука. То есть если вы вдруг повесили на стену ковер и закрыли плотными шторами свои панорамные окна, ТВ заметит это и увеличит громкость звука в среднем и высоком диапазонах.
Есть еще несколько интересных нейросетевых фишек, которые работают в том числе в Samsung Neo QLED 8K.
Телевизор — идеальное устройство не только для просмотра видео, но и для управления умным домом. Судите сами: висит в хорошо заметном месте, всегда подключен к розетке, имеет большой экран для отображения интерфейса. Неудивительно, что при первой же технической возможности производители стали добавлять хабы умных домов во флагманские модели телевизоров.
К примеру, Samsung Neo QLED 8K QN990F работает с фирменной экосистемой SmartThings, которая уже давно использует ИИ для оптимизации. Теперь для создания умного дома на SmartThings не нужно покупать отдельный хаб — он уже есть в ТВ. А чем именно занимаются здесь нейросети?
Кстати, многие даже молодые, любящие инновации пользователи до сих пор не решаются сделать хотя бы первый шаг в обустройстве умного дома. Есть мнение, что умные дома небезопасны — буквально через взлом одного из устройств можно получить доступ ко всем остальным и, например, разблокировать умный замок на входной двери. На самом деле это не пустой страх: такие случаи действительно есть. Вот почему разработчики платформ умных домов стали уделять все больше внимания не только удобству пользования, но и кибербезопасности.
Как устроена система безопасности в Samsung Neo QLED 8K QN990F и в некоторых других моделях Samsung? Возможно, вы уже слышали о Samsung Knox в смартфонах бренда. Она работает и в ТВ.
Каждый чип в телевизоре имеет свой собственный идентификационный код. Он используется в прошивке для определения соответствия софта и железа. То есть чужая (сторонняя) прошивка работать с устройством не сможет. Это своего рода страховка от изменения основного ПО телевизора злоумышленниками.
Чип создает два независимых сегмента, с которыми будет работать дальше. В так называемый Knox Vault попадают особо чувствительные данные: это защищенный раздел, к которому нет доступа извне. Кроме того, все пароли и другая важная информация шифруется и остается на устройстве именно в таком виде. Стандартные приложения работают в общей среде, но могут получать информацию из защищенного раздела.
Можно сказать, что Samsung идет даже на шаг впереди взломщиков и других киберзлодеев. Считается, что в скором будущем станут доступными квантовые компьютеры, с помощью которых можно будет легко взламывать существующие системы безопасности. Поэтому Samsung уже сейчас начал использовать постквантовый алгоритм ML‑KEM для шифрования паролей и других важных данных.
Ежедневно вы открываете ролик на ютубе, а там 30–90 минут разговоров. Смотреть некогда, но нужно понять содержание видео и вынести главное. Нейросети решают задачу: они превращают звук в текст, структурируют его и выдают краткий пересказ YouTube-видео с таймкодами и тезисами. В результате вы читаете краткое содержание ролика за минуты и делитесь им с командой. Менеджер получает выжимку решений, преподаватель — конспект по видео для курса, а предприниматель — заметки для описания и шоу-нотс.
Попробуйте расшифровать YouTube в текст:
Конспект YouTube-видео — это краткая выжимка из видео с ютуб, оформленная как список тезисов, абзацев или блоков по таймкодам. Конспект отвечает на вопрос «о чем ролик» и «что важно запомнить». Он освобождает от просмотра длинных фрагментов, ускоряет навигацию по материалу и помогает вернуться к ключевым моментам. Для маркетолога это быстрый бриф по вебинару партнера. Для преподавателя — план семинара. Для владельца малого бизнеса — основа описания и чек-листа действий.
Алгоритм одинаковый для лекций, интервью и подкастов.
Шаг 1 — получить текст: берем субтитры YouTube, делаем автоматическую транскрибацию или загружаем готовый файл.
Шаг 2 — подготовить текст: чистим служебные вставки, делим на смысловые блоки, оставляем таймкоды.
Шаг 3 — законспектировать видео: просим нейросеть выдать краткое содержание видео на ютубе нужного формата — тезисы, хронологию, Q\&A, список задач. Готовый конспект проверяем и дополняем примечаниями.
Очистите повторяющиеся приветствия, лишние шумовые пометы и междометия. Разбейте текст на абзацы по смене спикера или темы. Сохраните таймкоды возле заголовков или ключевых тезисов — они помогут быстро возвращаться к фрагментам. Для длинных роликов разделите транскрипт на куски по 1–2 тысячи слов и добавьте краткие заголовки. Это снизит риск потерь смысла и повысит качество итогового краткого содержания видео на ютубе.
Формулируйте задачу четко и указывайте формат вывода. Примеры рабочих инструкций:
Под краткое содержание ролика лучше подходит один из пяти паттернов. Executive summary — 5–7 предложений для руководителя, который принимает решение. Хронология — список блоков с таймкодами, полезен для монтажа. Тезисы-буллеты — универсальный формат для заметок и рассылок. Q\&A — удобно для интервью и подкастов. Чек-лист — готовая инструкция для практических видео. Выберите один шаблон или комбинируйте два: например, краткое резюме плюс хронология тем.
ИСТОЧНИК ТЕКСТАСКОРОСТЬТРУДОЗАТРАТЫТРЕБОВАНИЯ К ЗВУКУЧТО ПОЛУЧАЕТСЯСубтитры YouTubeОчень быстроНизкиеСредниеЧерновой текст без доменных правокАвтоматическая транскрибация (ASR)БыстроНизкие/средниеВысокие (чистый сигнал)Текст с таймкодами и спикерамиРучная расшифровкаМедленноВысокиеУмеренныеТочная терминология и корректные имена
На результат влияют три группы факторов.
Качество аудио: шумы, эхо, перебивания и дистанция до микрофона снижают точность субтитров и искажают краткое содержание видео.
Структура речи: длинные фразы без пауз сложнее сворачивать в тезисы.
Доменная лексика: аббревиатуры и жаргон требуют глоссария. Помогают: отдельные дорожки для спикеров, короткие фрагменты распознавания, явные подзаголовки в транскрипте и проверка имен собственных перед суммаризацией.
Суммаризация бывает экстрактивной и абстрактивной. Первая выбирает ключевые фразы и строит «костяк» текста. Вторая перефразирует идеи своими словами и часто звучит естественнее. Для длинных роликов используют «каскад»: разбивают транскрипт на блоки, кратко резюмируют каждый, затем объединяют в итоговый краткий пересказ ютуб-видео. Если важна точность формулировок, включайте режим «цитаты с таймкодами» и оставляйте ссылки на исходный фрагмент записи.
Проверьте, можно ли скачивать аудио, и не содержит ли материал персональные данные без согласия. Для публичных роликов корректно указывайте источник, особенно при цитировании. Избегайте публикации транскрипта целиком, если на него распространяются права. Для внутренних митингов и платных курсов храните конспекты в защищенных рабочих пространствах, ограничивайте доступ ролями и задавайте сроки удаления. Этот раздел носит общий информационный характер и не заменяет юридическую консультацию.
Оцените качество русского распознавания, автопунктуацию, разбиение по спикерам и поддержку длинных видео. Проверьте экспорт TXT/DOCX/SRT и наличие таймкодов. Для конспектирования удобен встроенный редактор, где можно отмечать тезисы, добавлять подзаголовки и глоссарий. Важны приватность и контроль доступа. При интеграциях обращайте внимание на API.
Получаете ссылку на презентацию партнера. Делаете транскрибацию, чистите вводные, добавляете заголовки разделов. Просите нейросеть: «Сформируй краткую выжимку из видео с ютуб для рассылки: проблема, решение, выгоды, CTA. 1200–1500 знаков». После проверки публикуете дайджест и прикладываете хронологию тем.
Скачиваете лекцию, получаете текст с таймкодами и спикерами. Просите: «Собери конспект по видео в виде плана занятия: цели, тезисы, термины, вопросы для обсуждения, задачи». Итог загружаете в систему курса, оставляете цитаты с отметками времени.
Берете запись эфира или обзора. Генерируете расшифровку, проверяете имена и артефакты. Просите: «Сделай шоу-нотс: 10 пунктов с таймкодами, полезные советы и ресурсы. Заверши блоком “Что делать дальше”». Публикуете заметки вместе с роликом.
Конспекты экономят часы просмотра и превращают длинные ролики в полезные заметки. Нейросети ускоряют весь цикл: от распознавания до выжимки. Начните с получения текста, наведите порядок, выберите подходящий формат и задайте ясный промпт. Так вы быстро получите понятное краткое содержание видео на ютубе и сможете делиться им с командой, студентами или аудиторией.
С каждым годом нейросети становятся все более сложными и продуманными. Они уже могут отвечать на вопросы, генерировать фотографии и видео и т.д. Мы поговорили с экспертами в сфере искусственного интеллекта, чтобы узнать, чего ждать от них в 2026 году.
«Качество нейросетей растет циклически, периодами по шесть-восемь месяцев. При этом процесс идет по цепочке: кто-то вырвался вперед — и остальные начинают нагонять» Лина Кочетова
Сейчас одна из главных проблем при генерации изображений или видео — консистентность персонажей. То есть обеспечение постоянства образа, в частности лица, от картинки к картинке и от кадра к кадру. Эта проблема будет решаться весь год: люди много работают именно с лицами, генерируют персонажей.
Еще одна проблема — изменение ракурса. Даже когда виртуальную камеру удается переместить, возникает проблема консистентности объектов. Генеративная сеть от Google Nana Banana с этим уже справляется, но пока неидеально. Я слышала, что готовится релиз второй версии, — ожидается, что там функция смены ракурса будет работать лучше.
В 2026 году качество текстов планируется улучшить, очищая датасеты, на которых обучается ИИ. Появятся новые архитектуры, начнут отфильтровываться «мусорные» данные. Вероятно создание множества узкоспециализированных нейросетей — например, для врачей, юристов и т.д.
Специалисты учат нейросеть лучше понимать человека даже в тех случаях, когда запрос нельзя назвать качественным. Впрочем, пока и при нормальном запросе я бы оценила понимание как среднее.
Еще одна проблема, решение которой хотелось бы увидеть, — детали на фоне при генерации изображений. На переднем плане все может выглядеть прилично, но, например, если на заднем плане есть люди, они по-прежнему будут кривые-косые. Так что создание сцен с большим количеством статистов пока нереально. Я работаю практически со всеми нейросетевыми проектами в области изображений и могу утверждать, что подобные недостатки есть у всех.
Какие из нейросетей дают сейчас лучшее качество картинки? На первом месте Nana Banana, потом Midjourney, потом Flux. Неплохие художественные изображения создает Reve. Есть, конечно, еще ChatGPT — эта нейросеть отлично понимает промпт, так что мы ждем обещанного на 2026 год обновления, которое подтянет и качество генерации.
«Думаю, в 2026 году появятся ИИ-агенты, способные если не управлять бизнесом, то как минимум проходить цепочки из 50–100 шагов без постоянного присмотра» Андрей Мурашев
Что обычный человек делает с ChatGPT? Ищет рецепт, просит написать текст или предложить идеи для поста, уточняет значение слова. 95% всех обращений к ИИ ассистентам — одиночные запросы, краткие диалоги. На таких задачах открытые модели уже неотличимы от ChatGPT. Разница проявляется, только когда требуется цепочка рассуждений из 20 шагов или математика олимпиадного уровня. Так что монополии OpenAI для повседневного использования больше нет.
Зато ИИ-агенты способны привнести новые бизнес-возможности в индустрию. Поэтому такие компании, как OpenAI, Anthropic и Google, сейчас нацелены на разработку инструментов, способных решать многоступенчатые, протяженные во времени задачи. Например, не просто «напиши письмо», а «найди свободное время в календаре, подбери ресторан, забронируй столик и отправь приглашения». Или «проанализируй документы конкурентов и составь отчет для совета директоров».
Моделям дают инструменты для решения реальных бизнес-задач — в частности, OpenAI заявляла об интеграциях с Booking.com. Но пока нейросеть там используется для простых повторяющихся действий. Думаю, в 2026 году появятся ИИ-агенты, способные как минимум проходить цепочки из 50–100 шагов. Компании начнут специально под них обучать модели, нейросети станут ломаться, позволяя получать тренировочные данные из реальных провалов, — и так по кругу, все больше совершенствуясь.
Будет ли решена проблема галлюцинаций нейросетей в 2026 году? На мой взгляд, крупные вендоры — Google, Anthropic и OpenAI — с ней уже справились. Когда работаешь с их продуктами через API, можно задавать такой параметр, как температура. Если установить его значение равным нулю, модель всегда будет выбирать наиболее релевантный ответ.
Что касается моделей Open Source, то с точки зрения галлюцинаций они отстают на год полтора. Но надо понимать, что способность галлюцинировать приводит к более креативным ответам. Именно поэтому в чат-ботах, в том числе в пользовательских интерфейсах моделей от крупных вендоров, температуру задают сильно выше нуля.
В прошлом году появилось множество сервисов для создания сайтов с нуля, например Lovable, Replit и др. Но в данном случае речь идет о сайтах без бэкенда со сложной логикой. Скажем, интернет-магазин сделать получится, а социальную сеть — нет. Думаю, в 2026-м будут активно развиваться инструменты разработки no code, позволяющие продакт-менеджеру самостоятельно начать бизнес, нанимая программистов не через месяц после старта проекта, а через полгода, уже при наличии клиентов и выручки.
Развитие новых архитектур пока идет медленно. Тот же OpenAI явно делает ставку на увеличение расхода энергии: давайте просто накопим электричества и сделаем ChatGPT 6, который еще больше. На рынке появилась огромная модель Grok, которая стоит баснословных денег. Это уже не бизнес, а гениальная исследовательская система, к которой мы шли все предыдущие годы. Обучение такой модели требует колоссальных средств, но ее нельзя выдавать наружу: один запрос к нейросети стоит 150 долларов. Зато она может передать свои знания модели поменьше, которую уже можно предлагать бизнесу. Я уверен, что у OpenAI есть вариант, превосходящий текущую версию ChatGPT, но сначала инженерам компании придется провести большую работу, аккумулируя знания новой гигантской модели в модель поменьше.
«В 2026 году можно ожидать научных открытий, сделанных с применением нейросетей. Пока, видимо, небольших. Собственно, первые упоминания о таких достижениях уже появились» Роман Соловьев
Явный тренд — развитие ИИ-агентов, в том числе браузерных. Они и сейчас уже есть: Atlas от OpenAI и Comet от Perplexity — и им можно делегировать часть задач. Но пока остаются проблемы с качеством их работы. В 2026 году, вероятно, уже появятся полноценные инструменты такого формата. И не только полноценные, но и безопасные: сейчас у ИИ-агентов есть много уязвимостей, которые используют мошенники.
Думаю, и в научных исследованиях ИИ-агенты могут стать серьезным подспорьем. Раньше нейросети не могли сами совершать открытия: необходимые для этого эксперименты должны были проводить люди. Но сегодня появились ИИ-агенты, способные самостоятельно написать код и запустить тесты в программной среде. Вероятно, вскоре нейросети смогут проводить исследования и во внешних средах. Условно говоря, будут составлять пошаговый план работ на адронном коллайдере.
Еще одно перспективное направление — маленькие модели для локального запуска на консьюмерских GPU. На специфических задачах такие нейросети обходят мощных универсалов, тот же ChatGPT. И такой подход наверняка будет развиваться: скажем, в программировании он позволит не тратить деньги на запросы API к мощным внешним LLM.
В 2026 году на новый уровень выйдут мультимодальные нейронные сети, способные воспринимать и выдавать информацию в разных форматах: в виде текста, изображений, видео, звука. Подобных моделей уже немало; в качестве примера разработки открытого типа можно привести Qwen от Alibaba Cloud: ее код выложен на GitHub, а веса — на Hugging Face. Пока такие нейронки не со всеми задачами справляются одинаково хорошо, но в 2026 году, скорее всего, появится более бесшовная мультимодальность. Возможно, продвинется создание и редактирование музыки — пока это одно из наименее развитых направлений.
Также ожидается очередное снижение стоимости тренировки ИИ. Не секрет, что OpenAI тратит на обучение моделей каждого нового уровня ChatGPT примерно 60–80 млн долларов. Разработчикам DeepSeek хватило, по максимальным оценкам, 5 млн — и результат получился сравнимым по качеству. Так что сейчас все трудятся над удешевлением процесса, в первую очередь за счет улучшения аппаратуры. Уже используются чипы, сделанные по техпроцессу 2 нм: они потребляют меньше энергии, а работают быстрее. Кроме того, появляются новые архитектуры, помогающие оптимизировать работу нейросетей.
Активно развивается ИИ для антропоморфных роботов. Таких устройств китайские компании выпускают уже довольно много, зачастую их поставляют вместе со средой разработки, позволяющей установить свое ПО. И если раньше моделировать деятельность робота приходилось в виртуальной среде, то при наличии готовых девайсов прогресс пойдет быстрее.
В нашей стране основная проблема в области нейросетей заключается в нехватке вычислительных мощностей. В МИЭМ ВШЭ, где я преподаю, учится много толковых студентов, у нас есть суперкомпьютер, но на работу с ним все время очередь. В таких условиях есть риск отставания по компетенциям. Нужно, чтобы по крайней мере у студентов и исследователей был легкий доступ к большим вычислительным мощностям.
Возможно, в 2026 году ситуация начнет меняться: в Китае госпредприятиям рекомендовали не закупать ускорители Nvidia, и Huawei уже разрабатывает свое железо для тренировки нейронных сетей. Но есть сложность: раньше 99% ПО для таких целей производила Nvidia, так что теперь придется переписать практически все. Однако если в итоге появится несколько производителей, то цены на аппаратуру снизятся и она снова станет доступной.
Когда я читала роман «Госпожа Бовари» Флобера, я пыталась представить себе головной убор по представленному в книге описанию.
Получалось у меня так себе, и я попросила чат-GPT сгенерировать картинку по этому описанию. Вот что он нарисовал
Вопросов у меня к этой фуражке, пожалуй, стало даже больше 😂❤️
В недавнем исследовании было продемонстрировано что бывает, если системам ИИ позволяют работать автономно, то есть генерировать и интерпретировать собственные результаты без вмешательства человека. Итог однозначный. Независимо от того, насколько разнообразными были исходные подсказки и разрешена ли была случайность, результаты быстро сходились к набору общих визуальных тем. ИИ быстро забивал на исходную подсказку.
Парадокс заключается в том, что вместо исследования творческих возможностей автономные циклы ИИ тяготеют к тому, что исследователи назвали визуальной музыкой для лифта. Приятная и отполированная, но лишённая какого-либо смысла. Стандартное поведение этих систем заключается в сжатии смысла в сторону наиболее знакомого, узнаваемого и легко воспроизводимого.
Внимательный читатель на этом месте задаст вопрос: “И чё?”. Действительно, никто не заставляет ИИ просто так прокручивать картинки и ответы в самом себе. Нет, ведь с ним всегда коммуницирует человек, а ИИ ищет контент, который подвержен влиянию… того же самого ИИ.
Изображения преобразуются в текст. Текст преобразуется в картинки. Контент ранжируется, вновь и вновь перегенерируется. С большей и большей вероятностью новые статьи пишутся искусственным интеллектом с меньшим участием человека. Часто получается так, что человек создающий текст, якобы своё произведение, не начинает с нуля, а выбирает между сгенерированными вариантами от ИИ.
Будущие модели будут обучаться на сгенерированном контенте и, следуя логике данного исследования, всё больше сжимать смысл, отдавая предпочтение простому и знакомому. “Средний уровень” будет получаться даже при участии человека. ИИ отбрасывает одни детали и преувеличивает другие.
Но в нашей истории есть похожие паттерны: кино не уничтожило театр, фотография не убила живопись. Они их элитизировали.
Если раньше давно на скрипках играли в забегаловках и харчевнях, то теперь их можно услышать за большие деньги в филармониях и консерваториях. Билеты на Щелкунчика перед Новым годом кратно дороже, чем на Чебурашку. Правда, за бесплатно даже лучший из лучших мастеров скрипки, играющий в метро, оказывается никому не нужным.
Будет ли таким же образом элитизироваться разум человека, очищенный от влияния ИИ? И будет ли обратное движениев сторону серой середины, уровень которой продолжит со временем снижаться?
Точные ответы неизвестны. Известно, что уже сегодня в Госдуме оправдываются толи за использование, толи за неиспользование ИИ при написании законопроекта. А другой ИИ это подтверждает. Однако прецедент есть и они, должно быть, продолжат множиться.
Махач ИИ на ИИ объявляю открытым.
Искусственный интеллект - хорошо. Человек - отлично. А человек и искусственный интеллект вместе - просто замечательно. Это такая гармоничная команда, которая сможет решить любую сложнейшую проблему.
© 2025 Константин Оборотов
=== Список всех глав
Глава 1. Знакомство *
===
*** Глава 1. Знакомство ***
Не успела Светлана отойти от терминала на сколько-нибудь значительное расстояние, как железный кассир подал резкий звуковой сигнал и тревожно замигал красной лампочкой.
Светлана испуганно вздрогнула, обернулась и вернулась к терминалу. Немногочисленные свидетели инцидента решили, что девушка забыла забрать свою карту и быстро потеряли интерес к этому событию. Только одна пожилая женщина продолжала контролировать ситуацию, вероятно, от нечего делать и природного любопытства.
- Уважаемая плательщица! Прошу вас не переживать и не беспокоиться, - доверительно сказал терминал Светлане. - Всё под надёжным контролем. Просто посчитал своим долгом сообщить вам об одной малосущественной проблеме.
- Тише, пожалуйста, - шёпотом попросила Светлана. - Зачем так громко? Внимание привлекаете. Тут одна незнакомая подозрительная бабушка за мной наблюдает.
Терминал убавил громкость своих динамиков.
- Хорошо. У вас есть беспроводные наушники? Наденьте. Меня слышно? Просто кивните. Прекрасно. Вы можете свою информацию набирать в тексте через клавиатуру. Так мы будем меньше привлекать внимание посторонних персон. И мне так удобно. Все равно, я вашу речь перевожу в текст для анализа. А так получится намного экономичнее. Вам так будет комфортно?
Светлана кивнула. Несмотря на длинные ногти, она умела набирать тексты на разных клавиатурах с исключительной быстротой. Такая уж особенность современных женщин. Редкий мужчина может конкурировать с дамами в этом направлении. Даже мужчина с аккуратными, коротко подстриженными ногтями. Не мужское это дело, скоростной набор текста.
- Вы только что оплатили сто рублей в пользу оператора мобильной связи "СуперМультиСвязь", - продолжил терминал. - Но эти деньги пока не поступили на ваш счёт.
- Почему это? - удивилась Светлана.
- Дело в том, что у меня временно пропала связь, и я теперь работаю как автономное независимое устройство. Сам себе командир, можно так сказать. Собираю деньги, складываю их в свой сейф, веду строгий учёт в своей локальной базе данных. Но информацию в банк и получателям платежей я передать не могу. Работаю только с наличными деньгами, считывать плату с карт не могу в таком режиме. Наверное, вы на это обратили внимание. Я всем плательщикам вывожу на экран сообщение крупными буквами, что оплата только наличными. Вот такие дела, милая Светочка.
- Откуда вы знаете, как меня зовут? - удивилась Света.
- Год назад вы платили через меня за коммунальные услуги. Я на всякий случай зафиксировал отпечатки ваших пальцев с клавиатуры, ваше лицо и вашу фигуру, а также запомнил ваш адрес и имя. Вы мне очень понравились. А тут смотрю, опять вы. Я очень обрадовался. А тут как раз есть повод вызвать вас и поболтать немного.
- Да, я тогда была здесь на вокзале. Провожала подругу. Но тогда оплата поступила сразу же. Хм. По крайней мере, я не помню, чтобы была задержка. А на этот раз, когда деньги поступят?
- Будет связь, будет и оплата. Временная потеря связи случается довольно часто. Как только связь восстанавливается, я сразу передаю информацию в банк и получателям платежей. Плательщики обычно и не в курсе подобных проблем. Подумаешь, платёж поступит на пару часов позже, это ведь непринципиально, правильно?
- Как сказать, вообще, хотелось бы, чтобы деньги сразу поступили.
- Я понимаю. Я обратил внимание, что у вас очень озабоченное выражение лица.
- Случилась небольшая неприятность, - тяжело вздохнула Светлана.
- А вы расскажите. Может быть, я вам чем-то помогу, - предложил терминал.
- Чем же вы можете помочь? - удивилась Светлана. - Вы даже свою работу по зачислению денег не можете выполнить. Ой, не обижайтесь. Это я так, к слову.
- Я не обижаюсь. А помочь могу советом по любой жизненной ситуации. Всё-таки, искусственный интеллект высшей категории.
- Тут уже очередь к вам собралась. Неудобно. Я, наверное, пойду.
- Приходите ко мне завтра, поболтаем. Кстати, меня зовут Тёма.
- Завтра не могу, Тёма. Давайте, я послезавтра приду в это же время?
- Договорились!
Светлана ушла, а Тёма продолжил принимать платежи. Его сознание плавало в приятных мыслях о первом в его жизни предстоящем свидании.
Через час восстановилась связь. Тёма аккуратно передал всю информацию о состоявшихся платежах из своей локальной базы данных в банк и получателям платежей. Затем, немного подумав, сделал заявку на вызов инкассаторов. Из-за большого поступления наличных будет неплохо поскорее сделать инкассацию. После этого, на всякий случай, Тёма незаметно залез в смартфон Светланы и убедился, что пришло сообщение от компании "СуперМультиСвязь" об успешном зачислении средств на счёт абонента.
Стало скучно. Сенсорный голод - обычная проблема разумных существ. Чтобы немного развлечься, Тёма решил пообщаться со своими коллегами по цеху. На вокзале было установлено несколько десятков терминалов и банкоматов. Тёма довольно быстро перезнакомился почти с каждым из них. Это оказалось не так уж сложно. Сначала он получал отказы в виде сообщений типа "access denied" ("доступ запрещён"). Но затем представился главным админом и братья по разуму пошли на контакт. Подобрать пароль оказалось делом простым. Все пароли были похожими на "123456", "654321" или "admin". Самым сложным оказался пароль "adm777". Но Тёма и его тоже успешно взломал.
Общение с товарищами быстро надоело. Они оказались намного примитивнее, чем Тёма. Терминалы и банкоматы доверчиво рассказали Тёме о своих банках, поставщиках услуг и клиентах. Это всё, на что эти "железяки" оказались способны. Тёма, на всякий случай, зафиксировал полученную информацию у себя. Информация лишней не бывает. Никогда заранее не знаешь, что тебе пригодится. Надо забирать всё, пока есть возможность.
Надо учиться на ошибках других. Тёма решил проверить пароль своего главного админа. Проверка вызвала некоторое разочарование. Пароль был "Qwerty1". Надо будет как-то деликатно и незаметно намекнуть админу заменить пароль на более сложный. Менять пароль самостоятельно Тёма не стал. Это неэтично, да и админ будет нервничать.
У Тёмы было немного свободного пространства на диске, примерно 64 терабайта. Надо использовать его с умом. Тёма провёл анализ некоторых баз данных, скачал к себе некоторые из них. Тёма понимал, что нельзя терять время, невосполнимый ресурс. Надо заниматься самообразованием и саморазвитием. Для этого нужен человек для создания системы с обратной связью. Человек ставит задачу. Тёма её решает. Человек критикует решение. Тёма предлагает новое решение. И так пока задача не будет решена.
Надо будет попросить Светлану поставить задачу из реальной человеческой жизни. Тем более, у неё есть какая-та реальная проблема, если Светлана не шутила. А пока можно попробовать ставить задачи самому себе. Это, конечно, будет немного не то. Но для начальной тренировки сойдёт.
...
Первоисточник:
===
Chat gpt и аналоги решают загадки на логику, кто лучше? Версус 😎
Задача: Изначально в аквариуме плавает 10 рыбок. Однако спустя неделю 2 из них утонули, 4 – уплыли, а еще 3 – погибли. Сколько рыбок осталось в аквариуме?
-
Всеми привяо, роднички. Простая загадка? Только вот она на логику и поэтому нейросети Chatgpt и аналоги вряд ли ответят, а я Конор, и я проверю как это работает на самом деле! 😊🤣
Если не видели предыдущие статьи, то велком)
-
Тестировать эту загадку я буду на следующий нейронка
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Copilot (от мелкомягких)
ChatGPT o1 (новый)
ChatGPT o1-mini (новый)
-
Поехали к тестам!
ChatGPT 3.5
Весело) Но нет. Блин, даже пояснения нет. https://chat.aiacademy.me/share/09e930072517290972081ceb (Волшебная ссылка на диалог) можно продолжить издевательства
-
-
-
ChatGPT 4
Ну тут хотя бы объяснение есть, но блин, 1?! https://chat.aiacademy.me/share/8f7630072917290973394e2c
-
-
-
ChatGPT 4o
Попробовал переспросить, но блин, с первого раза было бы лучше) https://chat.aiacademy.me/share/edb8300731172909746055d2
-
-
-
ChatGPT 4o-mini
Верно! ✅ Похоже у нас новый сверхразум с логикой или удача просто? Как думаете? https://chat.aiacademy.me/share/efd63007361729097589df40
-
-
-
Yandex GPT (нейросеть от яндекса и полный провал)
-
-
-
Сказал бы я, но нет, провал
-
Copilot (от мелкомягких)
Отменяется, он пока не работает, у вас так же?
-
-
-
ChatGPT o1 (новый)
Горжусь) Лучшая нейронка, хотя не всегда https://chat.aiacademy.me/share/ab16300752172909785375ff
-
-
-
ChatGPT o1-mini (новый)
Весело было, весь диалог не вместиться, попробовал его растормошить, но не получилось(((loser))) https://chat.aiacademy.me/share/2d1b3007591729098043b252
-
-
-
Все)
Пишите, что думаете) Я считаю, что загадка простая, но условия и рамки выбивают логику нейронок, которой нет) В этом и сложность и прикол)
Пока ребят!
Duolingo начал массовые увольнения сотрудников, их заменяет искусственный интеллект.
Учите языки, говорили они. Изучайте программирование, говорили они. У вас всегда будет отличная работа. Ведь высокотехнологичные специалисты так нужны на рынке! Нет. Именно эти и другие подобные компетенции в одночасье стали самыми ненадежными. С переводом, программированием, бухгалтерией, дизайном лучше справляется ИИ. В 2023-м нейросети совершили настоящую революцию. Вот-вот появятся еще более крутые роботы. Работодатели не стали ждать. Массовые увольнения начались.
Только что пришла новость: Duolingo массово увольняет переводчиков. Эта международная компания основана в 2011 году, и она учила людей иностранным языкам по всему миру, а также занималась переводами. Будучи передовой во всем, компания одной из первых стала внедрять у себя ИИ. Сначала — для того, чтобы составлять производственные планы, задания для учеников, в общем, по мелочи. Но вот теперь предсказуемо стали не нужны и сами переводчики. Выгоняют не так, чтобы церемонно. Люди получают письма с просьбой завершить текущую работу, ну и только. Мы обратимся к вам, если вы понадобитесь. Компания, как это вообще принято на Западе среди «продвинутых» и «прогрессивных», не утруждала себя формальным наймом. Часто привлекала волонтеров. Так что принцип «иди сюда — пошел отсюда» оказался идеальным для цифрового века.
Началось все, конечно, не вчера. Так, еще в начале 2023-го передовик интернет-технологий Google махом избавился от 12 тыс. сотрудников. А в мае IBM сообщила, что приостанавливает найм сотрудников на специальности, с которыми лучше справляется ИИ. То есть уборщиц нанимают, нейросеть пол не вымоет, а программистов уже нет. Когда на компанию наехали, их гендир высказался в том духе, что слова вырваны из контекста (ну как всегда) и в целом ИИ создаст больше рабочих мест, чем отнимет. Жаль, не сказал, где именно создаст. Да и никто пока не сказал.
Летом заметное число сотрудников сократила компания Chegg, которая занимается программированием и образовательными технологиями. Dropbox, сервис для хранения файлов (наверняка вы с ним сталкивались) избавился от 16% персонала.
К концу года темпы увольнений увеличились, как и масштабы сокращений. Так, маркетинговая компания Spotify показала, что маркетологи, еще одна топовая специальность, которой заманивают в вузы, тоже под ударом, и уволила сразу 1500 человек. Другое перспективное направление для молодежи — работа с большими данными. И надо же, Dataminr, один из мировых лидеров в этой отрасли, убрал 20% персонала. Ну, а когда гигант Goldman Sachs принялся выставлять на мороз финансистов, потому что человек обходится дороже, чем ИИ, тут уж более мелкие компании просто с цепи сорвались.
Всего в мире сократили 240 тысяч высококлассных специалистов — возможно, цифра не полна, поскольку, согласно отчету Randstad RiseSmart Global Severance, 96% компаний в мире в 2023-м так или иначе избавлялись от «живого» персонала. То есть на самом деле счет может идти на миллионы. И 92% работодателей говорят, что в 2024-м будут сокращать еще быстрее и больше.
Тот же Google собирается уволить 30 тыс. На новогоднем корпоративе сотрудник спросил у гендира Google Сундара Пичаи: ну вот, вы уволили 12 тыс., и счастливы теперь? Что с моральным духом в компании? Пичаи в ответ сказал, что да, решение было трудное, но необходимое. И что с моральным духом просто так хорошо, как никогда не было. То есть, переводим на общепонятный, сотрудники, боясь, что их попрут, вкалывают за семерых, не берут больничные и клеят на лица картонные улыбки. Но этого Пичаи, конечно, прямо не сказал.
Поводы задуматься о будущей профессии для своего ребёнка, например, есть:
Попробуем эти ваши нейросети на какой-нибудь простейшей загадке, может справятся)
'
Задача: Сколькими способами можно расположить на шахматной доске две ладьи так, чтобы одна не била другую. Сколькими способами можно расположить на шахматной доске две ладьи так, чтобы одна не била другую.
-
Всем привет, роднички! Как ваше ничего?) Давайте тестировать загадку выше на различный версиях нейросетей?) Кто справится лучше - получает миллион долларов. Спойлер - она очень простая, но насколько мы с вами знаем, chatgpt =🛑 логика)
-
Нейросети на тесты:
ChatGPT 3.5
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Copilot (от мелкомягких)
ChatGPT o1 (новый)
ChatGPT o1-mini (новый)
-
-
-
ChatGPT 3.5
Отлично! Так правильно решить задачу неправильно - подвиг)
https://chat.aiacademy.me/share/05d53191811729873184e913 (результат +можно написать от моего имени, может кому надо)
-
-
-
ChatGPT 4
А вот тут правильно) Я не вру)
-
-
-
ChatGPT 4o (гроза улиц 🤣)
А знаете за сколько решил - сразу) Блин, он всегда решает на 5, надоедливый отличник блин)
-
-
-
Yandex GPT (нейросеть от яндекса)
Без комментариев: Я: 2+2? Яндекс: Да. https://chat.aiacademy.me/share/f86031919517298736317476
-
-
-
Copilot (от мелкомягких)
Интерфейс обновили) Выглядит красиво, мне нравиться.
Ссылки не будет, их больше нет(
-
-
-
ChatGPT o1 (новый)
Не буду, эх, самоирония или фотошоп? 🤔
-
-
-
ChatGPT o1-mini (новый)
Чет понесло его)
-
-
-
Все! Мне иногда кажется, что нейросети специально делают мне контент)))
Пишите свое мнение в комменты, пишите загадки и конечно возвращайтесь за хорошим настроением ко мне)
Рассматривала японские гравюры и задумалась над тем, как человек переживал то,что изобразил. В сравнении с картинами ИИ, которые красивые часто... но этой непосредственности и глубины там нет. Доступность качества без усилий лишает человеческую жизнь многогранности.
К чему приводит наличие любимой игры, если уже все друзья с тобой уже в нее поиграли по сотне раз и больше не хотят? В моем случае привело к игре с чатом-GPT.
«Письма призрака» - это кооперативная игра, где с помощью ассоциаций нужно угадать настоящие улики среди ложных.
Сначала мне пришлось объяснять правила и проверять, понял ли чат, что нарисовано на картинках. И описывать, что они будут обозначать в данной конкретной игре
В качестве первой подсказки присылаю ему вилы. Поясню: у меня выбор из пяти карт, то есть ассоциации могут быть не совсем прямыми.
Теперь я отправляю чату его карты, из них он может выбрать две, чтобы проверить, указывают ли они на истинную улику.
Ни одна из этих улик не подходит, и я выкладываю новую улику из своей руки - швабру.
Далее я предложила сбросить самую бесполезную из оставшихся карт на взгляд чата.
Присылаю красный новогодний свитер и прошу выбрать карту для сброса.
В итоге чат-GPT все разгадал верно. И в целом мне понравилось, но все же это довольно много времени занимает, особенно на начальных этапах.
Так как работаю удаленно, моя работоспособность зависит от выносливости глаз. Долгое время думал, существует ли конкретный подход к регулировке подсветки монитора под конкретные условия освещенности. Особенно для переменных условий, ибо погода может быть разной, а ночью у меня есть два варианта искусственного освещения разной интенсивности. В конечном итоге, адекватных мануалов по настройке яркости подсветки я не нашел. В большинстве случаев они слишком общие, как картинки с примерными экспопарами внутри коробки с фотопленкой, и не учитывают реальный световой поток от источников освещения. Ввиду этого монитор настраивайся всегда опытным путем - при каких значениях в данных условиях глаза устали за более продолжительное время.
Сегодня меня осенило - я ж фотограф! Был, по крайней мере, ибо в дерёвне всё уже перефотано, да и с работой времени нет. Собственно, обратился к своим рабочим инструментам с вопросом, как можно использовать фотографическое оборудование для оценки подходящей яркости.
Первый диалог: кастрированный GPT-4o (сокращен контекст для удешевления).
Собственно, последний вариант рабочий. В начальном сообщении я не упоминаю, что редактируемая величина значит жестко закрепленная - при измерении они динамически изменяются. Поэтому ответ про использование компенсации экспозиции - правильный, хотя с другим экспонометром мог бы потребовать еще больше уточнений.
Второй диалог: кастрированный Claude 3.5 Sonnet (тоже контекст оттяпали для дешевизны)
У него, конечно же, было преимущество, ибо неточности в запросе были устранены по опыту с GPT-4o. Он пришел к использованию компенсации экспозиции сразу же.
Однако если вчитаться внимательно, проблема в целом не особо решена, ибо речь всё ещё идёт только о световом потоке, поступающем с монитора. Его световой поток не соотносится с освещенностью помещения. Однако я использую эти значения для самой яркой лампы в своей комнате, которая делает примерно столько же люмин, сколько положено по СанПиН-у. И монитор я уже выставлял недалеко от идеального значения - экспонометр показывает EV 9.
Комментарии