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:
Право на адвоката: С момента задержания вы имеете право на помощь адвоката. Если у вас нет своего защитника, вам обязаны предоставить государственного адвоката.
Право на звонок: В течение 3 часов с момента задержания вы можете сообщить родным или близким о своем положении.
Право на медицинскую помощь: Если вы чувствуете недомогание, вы имеете право на медицинское обслуживание.
Право на ознакомление с документами: Вы можете знакомиться с материалами дела, протоколами задержания и другими документами, касающимися вашего дела.
Право на обжалование: Вы можете обжаловать действия следователя, дознавателя или сотрудников СИЗО, если считаете, что ваши права нарушены.
2. Какие документы подписывать?
Будьте внимательны при подписании документов. Не спешите ставить свою подпись, если вы не понимаете, что именно подписываете. Вот несколько рекомендаций:
Протокол задержания или допроса: Внимательно прочитайте документ перед подписанием. Если вы не согласны с его содержанием, укажите это в протоколе.
Объяснения и показания: Помните, что вы не обязаны свидетельствовать против себя и своих близких (ст. 51 Конституции РФ).
Доверенности: Если вам предлагают подписать доверенность, убедитесь, что она ограничена конкретными полномочиями и не дает третьим лицам неограниченный доступ к вашим делам.
3. Обязанности в СИЗО
Помимо прав, у вас есть и обязанности, которые необходимо соблюдать:
Следовать правилам внутреннего распорядка СИЗО.
Не нарушать дисциплину и не создавать конфликтные ситуации.
Выполнять законные требования сотрудников учреждения.
4. Как вести себя в СИЗО
Сохраняйте спокойствие: Эмоции могут помешать вам принимать взвешенные решения.
Не вступайте в конфликты: Избегайте конфронтации как с сотрудниками, так и с другими заключенными.
Ведите записи: Фиксируйте важные события, нарушения и факты — это может пригодиться в дальнейшем.
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
Если вы считаете, что с вами обращаются неправомерно (например, применяют физическую силу или угрозы), сразу сообщите об этом адвокату и настаивайте на проведении медицинского освидетельствования.
Если вы не владеете русским языком, вам обязаны предоставить переводчика.
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.
Типа разделитель
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.
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.
Предлагаю читателем угадать по какому фильму нейросеть сгенерировала это изображение
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.
То самое селфи
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.
Зари рассвета
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.
В интервью Eurogamer Тодд Говард из Bethesda осторожно прошёл по минному полю дискуссий об ИИ в игровой индустрии, пояснив, что технология может быть полезным "инструментом", но не для создания контента.
Я рассматриваю это как инструмент. Творческое намерение исходит от людей-художников, это главное. Но мы смотрим на ИИ как на инструмент – есть ли способ использовать его, чтобы быстрее проходить некоторые итерации, которые мы делаем сами. Не для генерации вещей, но мы постоянно работаем над нашим инструментарием для построения миров или проверки элементов.
Говард далеко не первый известный разработчик с подобной позицией. Хидео Кодзима недавно назвал ИИ "другом", которого хотел бы привлекать только для "рутинных задач", снижающих затраты и экономящих время.
Думаю, если вернуться на 10 лет назад, к той версии Photoshop – вы бы не захотели работать с ней снова. Таков наш взгляд на это. Но мы хотим защитить художественность. Человеческое намерение – вот что делает наши работы особенными.
Говард и Кодзима находятся в умеренном разделе спектра принятия ИИ. Другие руководители вроде основателя Valve Гейба Ньюэлла и главы Ubisoft Ива Гиймо занимают куда более оптимистичную позицию, не говоря уже о гигантах вроде EA, инвестирующих огромные суммы в полное внедрение технологии. В то же время, есть разработчики, выступающие категорически против использования ИИ-инструментов в создании игр.
Лето — время обновления 🤩 И это касается не только природы, но и вашего контента📱Самое время пересобрать контент-план и начать работать не хаотично, а системно.
Мы подготовили для вас промпт, который поможет:
— выстроить контент как воронку продаж
— привлекать именно вашу аудиторию
— прогревать и закрывать возражения
— адаптировать контент под разные площадки
— получить готовый план с примерами постов👇🏻
Промпт:
Роль: Ты — стратег по контент-маркетингу и построению воронок привлечения.
Ты создаёшь не просто посты, а систему контента, которая:
привлекает целевую аудиторию,
формирует доверие,
прогревает,
снимает возражения,
конвертирует в продажу.
Ты умеешь адаптировать контент под разные платформы с учётом их алгоритмов и
поведения аудитории.
Задача: Разработать полноценную контент-стратегию и контент-план с примерами
текстов для кросспостинга и адаптацией под конкретные соцсети.
Входные данные:
Ниша: {ниша}
Продукт/услуга: {описание}
Целевая аудитория: {описание/сегмент}
Цель: {лидогенерация / прогрев / продажи / рост узнаваемости}
Новый инструмент для генерации кода на основе искусственного интеллекта,AlphaCodium, вдохновлённый разработками Google DeepMind AlphaCode (и недавно запущеннымAlphaCode 2на базе Gemini), теперь превзошёл их, вызвав бурное обсуждение в Twitter на этой неделе.
"Мы на шаг ближе к тому, чтобы ИИ начал генерировать код лучше, чем люди!" - написал Сантьяго Вальдаррама. "Результаты демонстрируют, что AlphaCodium - это лучший подход к генерации кода, который мы видели. Он опережает AlphaCode от DeepMind и их новый AlphaCode2, не требуя дополнительной настройки модели!"
Андрей Карпати, бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla и сотрудник OpenAI,акцентировал вниманиена методе "инженерии потока" в рамках нового инструмента для оптимизации генерации кода. Он описал этот подход как эволюцию от базовой модели "вопрос-ответ" к более продвинутой парадигме "потока", где ответы разрабатываются и уточняются посредством итеративного процесса.
Для улучшения работы моделей больших языковых моделей (LLMs) в задачах, связанных с кодированием, "инженерия потока" AlphaCode расширяет технологию цепочек мыслей, включая элементы архитектуры GAN (разработанной Яном Гудфеллоу в 2014 году), включающие модель, генерирующую код, и противоборствующую модель, обеспечивающую целостность кода через тестирование, размышления и соответствие спецификациям.
Процесс начинается с ввода данных и включает ряд предварительных шагов, где AlphaCodium размышляет над задачей и в итоге приходит к первому решению в виде кода. Затем генерируются дополнительные тесты, которые помогают уточнить решение, и достигается окончательное, действительно работающее решение.
Миссиякомпании, согласно её веб-сайту, - "помочь разработчикам создавать быстрее и без ошибок". AlphaCodium был протестирован на наборе данных CodeContests, содержащем около 10,000 задач по программированию. Его производительность на этом бенчмарке показала улучшение точности GPT-4 с 19 до 44%. "Этот результат - не просто числовое улучшение; это прорыв в возможностях LLMs в генерации кода, устанавливающий новый стандарт в этой области", - заявили в CodiumAI.
CodiumAI, основанная в 2022 году и привлекшая $10.6 миллионов в марте 2023 года, поделиласьрепозиторием AlphaCodiumна GitHub исопутствующим исследованием"Генерация кода с AlphaCodium: от инженерии запросов к инженерии потока"
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.
ИИ в обработке изображения
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.
ИИ в обработке звука
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.
Определение источника звука на экране. Условно говоря, если мощный суперкар появляется в левой части экрана и исчезает за правой, телевизор выделит звук его мотора и с помощью динамиков создаст эффект, словно автомобиль, действительно, едет слева направо. Нейросеть как раз и нужна, чтобы распознать объекты и понять, какой звук из общей звуковой картины они издают. Технология получила название Object Tracking Sound Pro (OTS Pro).
Выделение нужной аудиодорожки. Здесь все примерно как с видео: нейросеть понимает, что происходит на экране, и нужным образом обрабатывает звук. Например, если идет спортивная трансляция, может увеличить гул восторженных болельщиков для более глубокого погружения в атмосферу соревнования. А если голос героя теряется на фоне спецэффектов, выделить его и добавить громкости.
ИИ как диспетчер умного дома
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?
Отслеживают сценарии поведения. По сути, просто запоминают ваши действия и предлагают объединить их в один сценарий. Например, вы каждый день возвращаетесь с работы, включаете свет в комнате и на кухне, а заодно и кондиционер. Возможно, у вас есть автокормушка для питомца, подключенная к умному дому, и вы через приложение даете команду насыпать новую порцию корма. Так почему бы не объединить все эти действия в один сценарий и не выполнять по нажатию одной кнопки?
Помогают экономить энергию. Признайтесь, вы тоже иногда случайно забываете выключить свет или кондиционер перед уходом из дома? А ведь можно просто снять с себя такие заботы. Режим AI Energy Mode позволяет задать в настройках, какие устройства стоит выключить, когда вас нет, а какие трогать не стоит. Если использовать такую функцию, нейросеть будет сама управлять доступными ей устройствами. Так можно не только сократить расходы на электричество, но и увеличить срок службы электроприборов.
Отображают информацию на большом экране. Мы же все-таки о телевизорах, а не только о нейросетях. SmartThings и ИИ могут анализировать данные с разных датчиков и выводить всю информацию на экран ТВ (даже если он выключен) в формате практичных виджетов. А еще создать 3D-карту вашего умного дома, чтобы вы точно понимали расположение датчиков и исполнительных устройств. Это будет полезно, например, когда придет пора поменять батарейку в каком-нибудь датчике, — такая необходимость возникает нечасто, и некоторые пользователи просто успевают забыть, где именно повесили датчик.
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.
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.
Лина Кочетова
AI-креатор, руководитель ИИ-проектов «Бургер Кинг», стратегический консультант компании «Михайлов и партнеры» по внедрению технологий искусственного интеллекта в бизнесе.
«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
Не терять лицо
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.
Работа с ракурсом
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.
Ответы станут точнее
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.
Работа над пониманием
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.
Детали на фоне
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.
Топ нейросетей: картинка и видео
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.
Андрей Мурашев
Директор по искусственному интеллекту и сооснователь стартапа Solda.ai, создающего голосовых ИИ-агентов для бизнеса. Ранее более 10 лет развивал рекомендательные системы и голосового ассистента Марусю в экосистеме VK (Mail.ru Group).
«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
Слово ИИ-агентам
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.
Будущее за ИИ-агентами
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.
Секрет галлюцинирования
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.
Развитие продуктов no code
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.
Еще больше энергии
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.
Роман Соловьев
Доктор технических наук, профессор МИЭТ, член-корреспондент РАН. Занимал четвертое место (и первое по России) в рейтинге Kaggle. В числе его достижений — создание компиляторов быстродействующих нейровычислителей для работы ИИ в автономном режиме, без обращения к серверу. Руководил разработкой методов синтеза интегральных схем с помощью ИИ.
«В 2026 году можно ожидать научных открытий, сделанных с применением нейросетей. Пока, видимо, небольших. Собственно, первые упоминания о таких достижениях уже появились» Роман Соловьев
Эволюция ИИ-агентов
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.
Локальные нейросети
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.
Мультимодальность
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.
Удешевление тренировки
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.
Нейросети для роботов
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.
Россия и Китай
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.
В недавнемисследованиибыло 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 Госдумеоправдываютсятоли за использование, толи за неиспользование ИИ при написании законопроекта. А другой ИИ это подтверждает. Однако прецедент есть и они, должно быть, продолжат множиться.
Давайте будем честны: большинство генеративных ИИ-сервисов сегодня — это что-то вроде высокотехнологичной лотереи. Можно потратить час на подбор промптов и получить на выходе отличный результат, но часто — ощутить «испанский стыд» и бессилие. Похоже, компания Virtonix хорошо понимает эту боль — она сделала то, что давно было нужно рынку: сервис Aloha Labs от компании Virtonix. Это Telegram-приложение, которое превращает статичное изображение в анимированное видео высокого качества — со стабильным результатом. Разберемся, как Virtonix удалось научить несколько генеративных моделей работать в команде.
Путешествие пользователя: танцы с бубном, но без вашего участия
Aloha Labs интегрирован в знакомый интерфейс Telegram — достаточно начать диалог с ботом, и приложение запускается.
Процесс генерации выстроен с максимальной эффективностью и состоит из трех шагов:
Выбор пресета. Система предлагает на выбор список готовых предустановленных решений. Каждый пресет — это конфигурация параметров для ИИ-моделей, которая задает визуальный и анимационный стиль. Разработчики утверждают, что количество пресетов вырастет как минимум в четыре раза.
Загрузка фотографии. Пользователь передает Telegram-приложению изображение из галереи или делает новый снимок не выходя из приложения.
Генерация. Готовое видео возвращается в тот же чат в течение нескольких секунд.
Честно говоря, иногда хотелось бы посмотреть, как можно повлиять на процесс, но USP проекта в другом — это мгновенное готовое решение из «коробки». И работает продукт отлично, даже на этапе релиза.
Конвейер нейросетей «под капотом»
Может ли приложение быть ценным для опытного ИИ-пользователя, если от него скрыты все настройки? Вполне, считают разработчики: для некоторых задач стабильно качественный и мгновенный результат важнее обилия кастомных параметров. Главный козырь Virtonix — постоянная оптимизация пользовательского опыта и гибкая модульная архитектура.
По словам разработчиков, Aloha Labs — это пайплайн из нескольких генеративных нейросетей, которые делятся на «исполнителей» и «супервайзеров», а конечный результат оценивает «арт-директор». Каждая модель отвечает за свой этап производства видео:
Анализ и предобработка изображения: одна модель оценивает содержание фото, определяет ключевые объекты (лица, фон, стиль), а другая проверяет результат и «критикует» работу.
Оптимизация параметров и генерация: система автоматически подбирает наиболее успешные параметры для улучшения изображения и анимации, постоянно перепроверяя результат, чтобы избежать артефактов, случайностей и заведомо неудачных сценариев.
Анимация и постобработка: движок создает видео и сразу же «дочищает» его взаимодополняющими моделями в несколько итераций, чтобы результат выглядел профессионально.
Именно такой подход позволяет обеспечить постоянный качественный результат, которого не хватает большинству генеративных сервисов. Система не «надеется» на удачу — она ее проектирует и реализует.
«Предъявите ваш кейс»
Приложение также можно воспринимать как развлечение — и здесь пользователь тоже будет прав: «оживлять» котов и делать динамические аватары для Telegram здесь и правда весело. Но потенциал сервиса куда шире:
Контент для соцсетей и блога: даже если у вас есть навыки монтажа для видеороликов, эта работа явно занимает время. Aloha Labs выдает готовый контент, который не выглядит как откровенный AI Slop и не раздражает даже опытный взгляд;
Профессиональное фото для CV: даже не слишком удачное селфи мгновенно превращается в фото с грамотным светом и ретушью;
Реставрация и анимация фото: со старого оцифрованного фото исчезают царапины, трещины, заломы, выцветшие участки;
Прототипирование идей: вместо статичного изображения можно увидеть все элементы в движении — подойдет для оживления сторибордов.
Эволюция платформы
Стратегия развития продукта — в постоянном апгрейде моделей и расширении коллекции пресетов. Это значит, что пользователь получает все преимущества актуальных разработок в области генеративного ИИ, не задумываясь о том, как искать к ним подход.
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
Искусственный интеллект - хорошо. Человек - отлично. А человек и искусственный интеллект вместе - просто замечательно. Это такая гармоничная команда, которая сможет решить любую сложнейшую проблему.
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.
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:
Всесилие нейросетей оказалось слегка дутым, а разговоры о том, что вот-вот появится сверхразум, видимо, только разговоры и пиар. GPT4 показал несколько неприятных свойств, и в целом нейросети нельзя доверять. Нейросеть «бредит» (это термин такой), то есть придумывает то, чего нет (и это недопустимо в финансах и программировании), а также по непонятным причинам время от времени просаживает эффективность своей работы. Значит ли это, что работодатель одумается и вернет уволенных? Нет. Нейросети станут лучше, а радость от сокращений и сэкономленных на персонале денег слишком сладка, чтобы снова тратить деньги на докучливых «живых» специалистов.
Компании будут представлять из себя странное зрелище. На одном полюсе директор и руководство, потому что не будет же руководство сокращать само себя. На другом уборщицы, охранники и починщики труб и электропроводки. Потому что у ИИ нет рук и сам он ничего такого не сделает. Это довольно глупая конструкция, и такие компании далеко не уедут с ИИ или без ИИ. Компаниям предстоит придумать новую конфигурацию, но какой она будет, мы пока понятия не имеем.
Плотник собирает дом из бруса. Сантехник проводит в дом тепло. Токарь вырезает из дерева красивые вещи, которые идут нарасхват на интернет-аукционах. Никто нигде не говорит и не пишет, что ИИ угрожает этим специальностям. Человек поднялся над природой, когда начал работать руками. И, хотя роботы (станки с ЧПУ) уже десятилетиями делают рутину на конвейерах, станок с ЧПУ не починит вашу крышу. В России лет 15 говорят, что на острие спроса — «ручные» специальности, все смеются, никто не верит, ну, можно смеяться и дальше.
Основные события развернутся на прогнившем Западе. Потому что российское законодательство защищает работника ого-го как. К сожалению, тенденции едины для всего мира, это раз. Многие программисты и в России работают на мутных договорах, самозанятыми, это два. И в среднем, в малом бизнесе защита персонала не так, чтобы мощна, это три. Так что надо готовиться и нам.
ИИ силен в том, чтобы обрабатывать огромные массивы данных. Именно поэтому под удар попали программисты с их полями и ворохами кодов, маркетологи (анализ потребительского поведения по Большим Данным), бухгалтеры (точное заполнение таблиц по известным алгоритмам) и переводчики. Но в современной высокотехнологичной экономике остро нужны люди, которые придумывают, производят идеи, креативят и разрабатывают новые ходы. И вот этого ИИ пока не может и долго не сможет. Даже хваленая сеть Q*, которую ждут в начале года (но не факт, что выйдет) мыслит не так, как человек, и на креатив неспособна. Отсюда вывод, что направлять ребенка надо не туда, где требуется копаться в деталях и данных, а туда, где мысль свободно скользит и парит.
Что это могут быть за специальности. У нас произошла интересная подмена. Специальности вообще-то технические, обслуживающие были объявлены передовыми и творческими. Так, из обихода ушел «художник» (эта же та девчонка, что на морозе продает свои картины, и никто не берет), но появился «дизайнер». Дизайнер в реальной компании — на самом деле довольно несчастный человек, от которого много требуют, с которым мало считаются, и да, он легко заменяется ИИ. А вот художник не заменяется. Райтер (копирайтер) уходит под напором ИИ, журналист и писатель остается. Программист уходит, инженер остается. Надо оглянуться назад немного, что ли. Вспомнить, что было престижно и популярно лет сорок назад. Многое из этого вновь будет востребовано.
Продолжение моей заметки о том насколько качественно нейросеть может дать рекомендации юридического характера. В предыдущий раз я представил пример поверхностного подхода: что будет, если попросить написать статью без каких-либо уточнений и наводящих вопросов. В итоге, как мы помним, получился красивый, но абсолютно бесполезный текст мусорного характера. Однако, нейросети - это всего лишь инструмент, которым нужно уметь пользоваться. Ещё в момент подготовки предыдущего поста я понял, что нужно глубже раскрыть потенциал ИИ с точки зрения более глубокого подхода.
Кстати, аналогичная идея пришла и @FreeDaSw, правда она скормила нейросети мои комментарии, на основании которых та уже дала более детальные пояснения. В моём случае я хочу симулировать профана, который плохо разбирается в теме и лишь задаёт уточняющие вопросы. DeepSeek должен сам придти к правильному ответу.
И так. исходный текст можете посмотреть по ссылке выше, я же в ответ на выданный результат задал такой вопрос:
А теперь побудь критиком своей же статьи. Можешь ли ты оценить текст с точки зрения полезности для человека? Какие замечания ты бы мог сделать с точки зрения: полноты и точности информации, указания конкретных способов реализации своих прав, актуальности сведений. Какие сведения действительно были бы нужны человеку, попавшему в такую ситуацию в первую очередь?
Ответ в целом оказался довольно интересным. Далее привожу текст от нейросети с некоторыми сокращениями:
В тексте упомянуты общие права, но не указаны конкретные статьи законов, которые их регулируют. Например, право на адвоката закреплено в ст. 48 Конституции РФ и ст. 49 УПК РФ, но это не указано. Не раскрыты детали, как именно можно реализовать право на медицинскую помощь. Например, как подать заявление на медицинский осмотр или лечение. Нужно указать, как именно можно запросить медицинскую помощь (например, написать заявление на имя начальника СИЗО или обратиться к дежурному врачу). Не упомянуты права на получение копий документов, таких как постановление о задержании или протоколы допросов. Нужно уточнить, что задержанный имеет право получить копии всех документов, связанных с его делом.
Не указано, как именно можно связаться с адвокатом, если у задержанного нет своего защитника. Указать, что задержанный может попросить сотрудников СИЗО связаться с адвокатом или позвонить в коллегию адвокатов. Не объяснено, как подать жалобу на действия сотрудников СИЗО (например, в прокуратуру или суд). Описать процесс подачи жалобы: написать заявление на имя прокурора или суда, передать его через сотрудников СИЗО или через адвоката. Не указано, как заявить о нарушении прав в случае отказа в предоставлении медицинской помощи или других услуг. Уточнить, что в случае отказа в медицинской помощи можно написать заявление на имя начальника СИЗО или обратиться в прокуратуру.
Не указаны последние изменения в законодательстве, например, связанные с электронными жалобами или новыми правилами содержания в СИЗО. Не упомянуты современные способы связи, такие как электронные письма или обращения через интернет (например, через сайт прокуратуры).
В тексте не указаны самые важные шаги, которые нужно предпринять сразу после задержания.
Добавить раздел "Первые шаги после задержания": Не подписывать никаких документов без адвоката. Требовать немедленного предоставления адвоката. Запомнить имена и должности сотрудников, которые проводят задержание. Не объяснено, как вести себя на допросе, что говорить, а что не говорить. Добавить раздел "Как вести себя на допросе": Не давать показания без адвоката. Не поддаваться на провокации и угрозы. Требовать внесения всех вопросов и ответов в протокол. Не указано, как защитить себя от давления со стороны сотрудников СИЗО или других задержанных. Не подписывайте никаких документов без адвоката. Это может быть использовано против вас. Требуйте немедленного предоставления адвоката. Если у вас нет своего защитника, вам обязаны предоставить государственного адвоката. Запомните имена и должности сотрудников, которые проводят задержание. Это может быть полезно при подаче жалобы.
Как вести себя на допросе: Не давайте показания без адвоката. Вы имеете право молчать до его прибытия (ст. 51 Конституции РФ). Не поддавайтесь на провокации и угрозы. Все ваши слова могут быть использованы против вас. Требуйте внесения всех вопросов и ответов в протокол. Не подписывайте протокол, если он не соответствует вашим словам.
Что же, это действительно очень хороший результат. Лишь на основании собственного же текста и общего вопроса нейросеть смогла углубиться в тему и дать больше действительно полезной информации. Текст по прежнему не содержит каких-то грубых ошибок, но при этом стал информативнее. Самое главное, я не давал DeepSeek никаких подсказок и не фильтровал его собственную выдачу, то есть не говорил что нужно детально раскрывать, а что он подал неверно.
Важный момент - это соотношение изначальной задачи и полученного результата. Благодаря уточнению, ИИ в итоге смогла именно ответить на вопрос, а не просто навалить информацию, ведь изначально я просил именно дать советы. Что же, как видим, в итоге советы появились и довольно дельные, что надо отметить.
Если исходный результат - это по сути выдача из базы собранных в интернете сведений, то в данному случае ИИ нужно было обработать сведения. Пускай это всё равно "что-то найденное в интернете" и потенциально может содержать неверные данные, в целом могу согласиться с идеей FreeDaSw о том, что нейросеть нужно использовать именно как инструмент: правильно и умело. Однако, не могу ещё раз не отметить, что рассматривать её в качестве персонального помощника по действительно сложным вопросам не стоит. Понять правильна ли предоставляемая информация или нет, можно лишь самостоятельно владея темой хотя бы на базовом уровне.
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)
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.
Комментарии