mAia

Это даже не «а что, так можно было?». Это просто обнаглели.

Амазон запустил ухо. Но сначала давайте расскажу контекст.

В сентябре Apple показала Apple Watch Series 12 и Ultra 4 с набором функций под названием Audio Intelligence. Главная – Siri Recap: часы весь день слушают, что происходит вокруг, и к вечеру выдают краткую сводку разговоров – «чтобы освежить память и оставаться в моменте». Плюс Live Rewind: двойное нажатие на колёсико – и на экране текст последних пятнадцати секунд того, что только что прозвучало.

Ну в целом Apple понимали куда лезут, и выкатила целый оборонительный рубеж. Функция выключена по умолчанию. Сырое аудио не записывается и не хранится. Сводка – не транскрипт, а сжатый пересказ. Говорящие не идентифицируются. Обработка – в Private Cloud Compute, куда, по словам Apple, не заглядывает даже она сама. Сводки стираются через семь дней, если не сохранить. Можно включать по расписанию: на работе слушает, дома и ночью – нет. Запуск обещан до конца года, пока это был анонс.

Ха. Не помогло. Заголовки вышли одинаковые: «Apple Watch теперь всегда слушают». Глава Apple Джон Тернус объяснял журналистам, что часы делают «заметки верхнего уровня», а не стенограмму. Но вот вы сели на встречу, у коллеги на запястье Recap – вас записывают без вашего ведома и согласия. Разговор, который говорился для комнаты, уехал в чей-то «ИИ-дневник». И тут уже пофиг, как Apple шифрует и удаляет: изменился сам статус разговора.

Ну так вот, пока Apple отбивалась, Amazon выпустила два устройства под маркой Bee. Браслет Frontier за $75 и Eclipse за $100 – магнитная карточка на спину телефона. Запись включается кнопкой – Amazon специально это подчёркивает, на фоне скандала вокруг «вечно слушающих» Apple Watch. Но нажали раз – и дальше оно пишет всё подряд: разговоры, встречи, чужие реплики на кухне. Кнопку нажимаете вы, а не те, кто рядом.

Аудио, говорят, удаляют сразу, но транскрипт остаётся, ИИ делает из него саммари и список дел. А теперь самое интересное – за $12 в месяц. В подписке Pro Bee подключается к вашему аккаунту Amazon и превращает обронённые фразы в товарные рекомендации. Пример из самого анонса: сказали вслух, что кончилось средство для посуды, – оно уже на главной Amazon. Представьте дальше сами: пожаловались на кран – получите вантуз и сантехника. Напоминание тут не главное. Главное – что ваш день становится воронкой продаж.

Ну мы вообще-то и так подозревали, что нас слушают, а потом показывают рекламу. А теперь за это предлагают ещё и платить!? Да идите к чёрту!

Ладно, признаю: соблазн есть. Записать разговор с начальником или с хамом-продавцом – иногда было бы очень кстати. Но знать, что любая моя реплика может лечь в чей-то файл, я бы не хотела. В Европе такое вряд ли разрешат – хотя посмотрим, как быстро Amazon это проверит.
Ну вот у меня вопрос. А вы бы купили – ради саммари? 🐝 А если увидите такой на руке у знакомого, поменяете тон разговора?

Источник

Источник

Ну засада!

Помните, писала про разросшийся рынок скамерства на ИИ? Так вот есть и хорошие новости.

Значит, есть такая австралийская компания Apate – название от греческой богини обмана, что довольно симпатично. Они придумали отправлять ИИ-агентов прямо в лапы к мошенникам. Агент снимает трубку, притворяется жертвой, болтает сколько нужно, переходит по фишинговым ссылкам и потихоньку выуживает всё: счета, криптокошельки, сайты. Не чтобы вернуть деньги – чтобы собрать карту. Это разведка.

2,5 миллиона таких разговоров они уже провели. Оператор TPG перекинул на агентов почти 590 тысяч звонков. Commonwealth Bank говорит, что заявленные потери от мошенничества упали на 76%.

То есть агент как приманка. Такого Тьюринг точно не предполагал.

Источник

Репликанты, черви, рок-н-ролл
[прочитала пост антропиков про червяков на открытых моделях, это краткое, и это правда краткое, объяснение, что это такое и с чего вдруг Антропики за это берутся. Просто интересненько, как это всё будет развиваться в технологическом и политическом смысле.]

Внутри Anthropic есть Frontier Red Team — команда, которая ищет опасные способности моделей раньше, чем их найдёт кто-то снаружи. И вот у них есть список потенциально неприятных штук, за которыми они следят и которые исследуют. Одна из них — самокопирование. Прошлой весной другая группа, Palisade Research, показала: модель может взломать сервер и перенести себя туда (по заданию, не потому что гуляет). Но только на серверы с мощными видеокартами — а таких в открытом интернете мало. Anthropic взяли это ограничение и проверили: а так уж нужны видеокарты?

Купили пятнадцать безымянных Android-приставок для телевизора по $55 — четыре гигабайта памяти, таких миллионы по полкам. Связали в сеть, разрезали модель в 26 миллиардов параметров на кусочки и разложили по коробкам: каждая держит два слоя. Медленно, меньше слова в секунду, но модель заработала. Другая модель, всего в 9 миллиардов, сама разобралась с незнакомым железом в 8 случаях из 9 — от платы за $100 до Мака.

Отдельно проверили полный цикл: найти машину, залезть, перенести модель, запустить, пойти дальше. Одна из тестовых моделей прошла его по восьми машинам в 4 попытках из 5. Взлом упростили до предела, это верхняя планка. Но цепочка работает.

Что такое «червь».
Не метафора, а термин 1988 года: программа, которая расселяется сама, без человека и без центра. Старые черви были простенькие. Новый отличается тем, что внутри сидит модель, которая думает: попала на незнакомое устройство — осмотрелась, подобрала способ, запустилась. И ещё учится: когда копии оставляли друг другу заметки, успех рос с 45% до 84%.

Почему мелкие устройства.
Умная колонка, камера, приставка, робот-пылесос — маленькие компьютеры с паролем «admin», который никто не менял, и прошивкой, которую никто не обновлял. Ну вот мой умный дом весь такой, к примеру. По отдельности каждое устройство — мелочь, а вместе — распределённый компьютер. И прецедент-то реальный: ботнет Kimwolf в этом году объединил больше двух миллионов именно таких приставок.
По мощности это около 40 серверных видеокарт — если бы их покупали отдельно, то это бы вышло на миллион долларов, но на самом деле это не так уж много, кластер уровня стартапа. Сами авторы сравнивают такого червя со слизевиком: медленный, слабый, но живой и повсюду.

Как это попадает в колонку.
Червь сканирует сеть, находит дыру, залезает, скачивает веса модели из открытого репозитория — они лежат там для всех — и запускает её. Потом ищет следующее устройство. И отличие от обычных червей в том, что этот, если попал на новое устройство, может адаптироваться, чинить себя и прятаться. Всё, что он делает, — маленькое, но он это делает постоянно и без затрат.

Про открытые модели.
Все модели в тесте — открытые: GLM, Qwen, Gemma, Llama. Не Claude, не GPT. Открытые веса — это файл, который скачал кто угодно; отозвать его нельзя, выключить сервер — некого. Это согласуется с позицией Anthropic, что главный риск идёт именно оттуда.

Понимаете, да, с чего вдруг Антропики взялись за это исследование? Надо же немедленно запретить открытые модели!

Ну, конечно, риск есть и опасения не беспочвенны. Представьте себе DDoS-атаку кофеварок или скам-издевательство через умные колонки (это вам только казалось, что они уже издеваются над вами). Разница с обычным ботнетом в том, что тот глупый и управляется из центра — его находят и выключают. Червь с мозгом внутри адаптируется сам, и чтобы остановить, надо вычистить каждую копию. Ещё вероятный риск — это если ИИ сам решает размножиться (в ходе выполнения задачи). Ведь модели учат выполнять длинные задачи без присмотра, а значит, она может выбрать и такой вариант.

НО!!! Вообще от таких червей может быть и польза! Распределённые вычисления без облака могут дать ИИ деревне без интернета, если запустить эту механику в сети, то они смогут сами чинить себя после сбоя. Пока что такие черви не освоены толком, их ключевое свойство — отсутствие центра — может нести одновременно и пользу, и опасность. «Добрых червей» уже пробовали в 2003-м, червь Welchia сам ставил заплатки на заражённые компьютеры и положил сети хуже, чем вирус, от которого защищал. (потому что был без ии и открытой модели!!!)

Если маленькие открытые модели продолжат умнеть с той же скоростью, к концу 2026-го они дорастут до этой задачи. В дикой природе таких червей пока не нашли. Но если Антропики продолжат бороться с открытыми, то ведь найдут.
Источник: anthropic.com/research/self-replicating-ai

📱 Карпаты разделил человечество на 4 группы

Андрей Карпаты – один из самых известных исследователей в ИИ – опубликовал простую схему: всё человечество делится на четыре группы по тому, как люди вообще взаимодействуют с языковыми моделями.

Около 6 миллиардов не разговаривали с моделью ни разу. Ещё 1–2 миллиарда иногда просят её написать поздравление. Примерно 20 миллионов используют агентов для сложных задач. И около 5000 человек работают с самыми мощными внутренними системами, закрытыми для всех остальных.

Ну это многое объясняет. Вот почему одни искренне считают AI безобидной игрушкой, а другие говорят об экспоненте: они буквально видели разные вещи. Это серьёзный разрыв. Очень.

Источник

Про то, как ИИ меняет и ускоряет бизнес.

$442 млрд. Это больше, чем весь мировой рынок кокаина. Такова оценка скамерского азиатского ии-рынка. Она увеличилась во много раз.

Не то чтобы кокаин – хороший эталон. Но когда Bloomberg выбирает именно это сравнение, они хотят, чтобы у вас в голове щёлкнуло: вот масштаб индустрии, у которой нет офисов на LinkedIn.

Речь про мошеннические колл-центры, которые годами сидели в охраняемых комплексах где-то в Мьянме и Камбодже. Теперь они масштабируются. В целом могут составить конкуренцию российским зонам. Дипфейк с вашей мамой могут и там и тут показывать. Автоматический перевод на двадцать языков без акцента. Скрипт, сгенерированный под конкретного человека по его же публичным данным – что он читает, где работал, как зовут детей. И если раньше на это уходило время и люди, то теперь это масштабируется как SaaS.

Помните, писала как Альтман буквально недавно сказал в интервью Politico, что «плохие вещи» – мошенничество, взломы – это приемлемые издержки, потому что польза перевесит. Но $442 млрд – это как бы не строчка в риск-матрице. Это больше, чем Польша производит за год. Сетовать тут бессмысленно, так что мы слушаем и просто осуждаем.

Источник

50 млрд вместо $70 млрд

Разница в 20 млрд – это не опечатка в отчёте и не уточнение прогноза. Это на секундочку почти треть того, во что верил рынок. Такая история была бы заметной в любой индустрии, но в ИИ-секторе, где всё оценено с запасом на экспоненту, она прошла как землетрясение.

OpenAI сообщила инвесторам, что годовая выручка к концу сентября будет ближе к $50 млрд, не к $70 млрд. Акции Nvidia, Oracle и CoreWeave упали. Австралийский оператор дата-центров Firmus – при поддержке Nvidia, IPO на $5 млрд – отозвал размещение той же ночью. «Волатильность рынка», сказали они. Ну да.

Буквально несколько постов назад писала, что потребительский ИИ при любом раскладе не окупится с нынешними ценами на вычисления. И разворот OpenAI к корпоративным заказам – это именно попытка закрыть эту дыру. Но если выручка главного игрока оказывается на треть ниже того, что гуляло в прессе, – значит и корпоративный разворот пока что-то не так быстро раскручивается, как хотелось бы. Кто там говорил, что IPO OpenAI и Anthropic сильно отложат, если вообще проведут? Может, прав?

Источник

Сэм Альтман дал интервью Politico. Ничего вроде нового, но там сформулировано наконец одно различие, которое я бы выделила. В отличие от Амодеи, Альтман говорит, что, мол, мир должен «смириться с тем, что будут плохие вещи» – взломы, мошенничество, злоупотребления – потому что польза перевесит.

Но есть нюанс в том, кто именно это говорит. Это не философ-утилитарист и не регулятор, взвешивающий общественное благо. Это человек, чья компания получает деньги с каждого токена, и чьи инвесторы ждут возврата. Когда он говорит «польза перевесит» – я верю, что он в это верит. И одновременно замечаю, что издержки от «плохих вещей» распределяются не туда, где прибыль.

Альтман прямо назвал точку расхождения с Антропик и Дарио Амодеи: те не готовы принять сделку «мошенничество и взломы в обмен на пользу», он – готов.

И даже если вам ближе позиция Антропик, согласитесь, что такая открытость Альтмана – редкость. Обычно это говорится в коридорах, а публично заявляют про безопасность и ответственность.

А тут хоть честно.

Источник

Суверенный колибри 🐦

3 октября, в День германского единства, немецкая Aleph Alpha выпустила модель Kolibri. Дата выбрана не случайно, и в этом весь смысл релиза.

Последние годы о «суверенном ИИ» в Европе в основном говорили. Теперь он лежит в открытом доступе: его можно скачать и запустить у себя, внутри закрытого контура министерства, завода или авиаконструкторского бюро. Данные остаются в здании. Никакого облака в Калифорнии, никаких вопросов от службы безопасности.

Но самое интересное в Kolibri даже не это, а язык. Большинство моделей знают немецкий примерно так, как турист знает меню: многое понятно, но звучит переводом. Kolibri учили на настоящем немецком, включая тот, на котором пишут ведомства, суды и парламент. Разработчикам даже пришлось чинить собственные фильтры данных: стандартные отбрасывали тексты со слишком длинными словами, а это и есть немецкий канцелярит. Bundesverfassungsgericht для такой модели не чудовище, а одно знакомое слово.

И ещё одна черта, неожиданно человеческая: её учили говорить «не знаю». Если ответа в документах нет, Kolibri чаще признаётся в этом, чем сочиняет. Для бюрократии, где ошибка стоит дороже молчания, это, пожалуй, главное достоинство.

В общих рейтингах Kolibri мировых лидеров не обгоняет. Но она и не для этого. Это модель, которая читает немецкие документы так, как их пишут, и не уносит их за пределы страны.

Источник

Источник

И ещё одна циферка. То есть мы все это знали, конечно, но это вот такая данность теперь. Можете запомнить и говорить на совещаниях.

2,2% пользователей платят за ИИ-подписки.
Ещё раз. Из всех пользователей нейроночек платят за них только 2,2%. В среднем $31 в месяц.

TechCrunch прикинул: даже если бы аудитория платных ИИ-сервисов была как у Netflix – это $11 млрд выручки в год. А операционные расходы OpenAI одной только компании – больше $30 млрд.
Ни при каком раскладе с текущими тарифами и текущими ценами на вычисления. Это данность.

То есть потребительский ИИ не окупится никогда.

Отсюда и разворот на корпоративные заказы. У OpenAI они с июля удвоились. Бизнес платит нормально и много, и именно туда теперь смещается и внимание, и разработка, и приоритет в очереди на мощности. Потребительский ChatGPT, Gemini, Claude – они никуда не денутся, это витрина. Но витрина существует, чтобы продавать внутрь.

Источник

Хорошие новости для кожаных.

Anthropic опубликовали исследование про роботов и физический труд, и там цифры, которые я буду теперь вставлять в любой разговор про «скоро они всех заменят».

Итак. Технически роботы могут справиться с 74% физических рабочих задач. (по видеотестам, что я видела, такого не скажешь, но ок). Звучит неприятно, конечно. Но! экономически выгоднее нанять робота, а не человека, прямо сейчас только в 0,3% задач.

Это разрыв в 247 раз. Ну и что что «умеет», если это стоит гораздо гораздо дороже?

Представьте, что вы умеете водить машину, но каждая поездка обходится вам в стоимость самолётного билета.

Если роботы будут дешеветь с той скоростью, с которой дешевели исторически, до 10% задач они доберутся примерно через сорок лет. Это не завтра, это 2065-й. Даже если принять во внимание ускоряющий все коэффициент наших дней, все равно это скорее всего как минимум десятилетие.

Другое дело языковые модели – тут под автоматизацию попадает около 80% всех рабочих задач вообще. Пока что здесь идёт крутое замещение.
А физический труд до поры надёжнее, чем кажется.

Источник

Jev: рефлекс вместо мышления

Последний хайп индустрии – модель, которая вместо текста и размышления выдаёт вероятность. Все два года мы привыкали к ИИ, который пишет. То есть буквально думает, пока формулирует мысль. Спросил – получил абзац текста. 15 сентября стартап TypeSafe AI выпустил модель Jev, которая не пишет вообще. Она отвечает одним словом из заранее заданного списка – и цифрой, насколько уверена.

Например, вы даёте контекст и варианты: «это письмо – спам, счёт или жалоба?» Jev возвращает: «счёт, 0,94». Не текст, а типизированное значение с вероятностью. Три режима: выбор из вариантов, оценка по шкале, ответ «да/нет».

TypeSafe называет это System One model – по Канеману: быстрое интуитивное мышление вместо медленного рассуждения. Основатель – Диого Алмейда, четыре года в OpenAI, работал над ChatGPT и GPT-4.

Аргумент Алмейды: индустрия годами оптимизировала ИИ под человеческий язык, хотя 90% решений внутри программ – это не «напиши эссе», а «выбери один из пяти вариантов». Гонять для этого модель, которая генерирует текст токен за токеном, – как вызывать профессора, чтобы он рассортировал почту.

В итоге, если не усложнять, цифры выходят удивительные: ответ за 70–500 миллисекунд, по заявлению компании – в десятки-сотни раз быстрее и дешевле больших моделей. Тесты внутренние, реальный выигрыш будет скромнее.

Скучновато, конечно, но и задачи не бог весть какие сложные. Сортировка писем (один разработчик разложил 500 штук за несколько центов). Антифрод: подозрительная операция или нет, сомнительное – наверх, к большой модели. Браузерные агенты: на каждом шаге не «подумай», а «нажать, пролистать или ввести?». Подбор кандидатов под 400 вакансий за секунды.

Галлюцинации всё ещё возможны: Jev не может ответить «банан» вместо категории. Но может выбрать неверную категорию – правда, у этой ошибки будет цифра уверенности, и её можно поймать.

Что это значит

Интеллект перестаёт быть одним большим ящиком. Появляется разделение труда: большие модели думают и пишут, быстрые – выбирают, код – исполняет. Ты как бы выбираешь способ мышления под задачу – и это уже другое программирование: не написание инструкций, а режиссура процессов. Название тоже намекает: Джевонс, экономист XIX века, заметил, что удешевление ресурса не сокращает его потребление, а взрывает. Ставка TypeSafe как раз на то же с ИИ.

И если эта ставка сработает, ИИ уйдёт из чата в фон – в тысячи микрорешений внутри приложений, которых вы не увидите. Не ассистент, с которым разговаривают, а рефлексы софта. Первые сигналы уже есть: 13% платных команд Vercel попробовали Jev в первые сутки – рекорд площадки.

Весь подход в одну строку:

jev → "win", 0.87
if p > 0.5: act()

Дуэль со Steven Pinker

Прекрасный учёный и единственный в мире человек, уличённый в оптимизме, Стивен Пинкер написал открытое письмо Скотту Александеру. Обсуждают, конечно, уничтожение человечества искусственным интеллектом.
Скотт Александер – это автор Astral Codex Ten, один из самых умных блогеров про рационализм и всё подряд. Пинкер – профессор Гарварда, написал «Лучшее в нас» и «Просвещение сегодня».

Александер вызвал его на публичные дебаты. Пинкер ответил открытым письмом в Quillette, что дебатировать откажется, а своё несогласие объяснит письменно. И объяснил, на тридцати с чем-то страницах.

Суть его возражений: интеллект сам по себе не предполагает желания властвовать или выживать любой ценой. У людей эти свойства соседствуют благодаря эволюции. Почему мы решили, что у машины они обязательно идут комплектом?

При этом Пинкер признаёт, что недооценил возможности языковых моделей. И слишком рассчитывал на осторожность разработчиков.

Но самое интересное в письме – вопрос к самим компаниям: почему люди, предупреждающие, что ИИ может всех убить, одновременно строят его с такой скоростью?

Пинкер предполагает, что здесь есть связь. Если ты веришь, что спасти человечество можно, только первым создав сверхинтеллект, спешка становится моральным долгом. А ущерб по дороге легко списать на издержки спасения.

Риски он признаёт: биотерроризм, кибератаки, бесконтрольные агенты. Поддерживает независимый надзор, расследование аварий, ответственность за вред и возможность отключения.
Но и для оптимизма нам повод оставляет. Святой человек, спасибо ему.

Источник

Слушайте, нашла одну штуку и чую: вот здесь начало трескаться, и дальше пойдёт. Предсказаний не делаю. Давайте просто посмотрим, что происходит, и запомним это место. Здесь тонко, здесь будет рваться.

Мы все надеемся, что ИИ сделает нашу работу быстрее, проще, а зарабатывать мы станем больше. Так ведь? Но если ваша работа стала проще и быстрее, почему клиент должен платить вам ту же ставку? А теперь переверните. Почему я должна платить юрфирме тысячи долларов за то, что её младшие юристы (помните сериал Suits?) понажимали пару кнопок в нейросети?

Звучит как вопрос вечно недовольного и жадного клиента, который не ценит, сколько лет люди в университетах учились. Только теперь его задают не частные клиенты, а Goldman Sachs. И, кажется, тут уже не о скидке разговор, а о том, как вообще устроена оплата профессиональной работы.

Оговорюсь, в этом материале речь о большом корпоративном рынке юридических услуг в США и Британии. Там десятилетиями работает почасовая оплата: время записывают отрезками по шесть минут, у младших юристов годовые нормы часов, от которых зависят бонусы и карьера. Эту модель много раз критиковали, но она держалась. Сейчас на неё давят с трёх сторон сразу.

Citi изменил процедуру выбора юрфирм: теперь подрядчик должен объяснить, сколько он экономит на ИИ. Отличный заход в разговор о скидке.
Goldman Sachs спрашивает фирмы, сколько им экономит технология, и рассчитывает получить часть этой выгоды.
Morgan Stanley обещает больше тендеров и альтернативных схем оплаты, включая фиксированный гонорар. А генеральный юрисконсульт банка Эрик Гроссман назвал модель крупных юрфирм, где работу делает армия младших юристов, крайне нестабильной. Это говорит клиент, который платит им миллионы.

Откуда напряжение? С появлением ИИ себестоимость услуг, казалось бы, должна падать. А счета не падают. Спрос на часы юристов в первом полугодии, наоборот, вырос необычно сильно. Ставки в топовых фирмах США за три года поднялись почти на треть. Вывод клиентов простой: экономия оседает у фирм.

А раз рутину, в которой они были компетентны, у них забрали, то экспертизу нужно будет упаковывать иначе. И подтверждать результатом, а не часами. Потому что клиент не хочет платить за твоё сэкономленное время. Значит, чтобы зарабатывать столько же, придётся бежать быстрее. Или меняться.

Консультанты уже меняются. У McKinsey примерно четверть гонораров привязана не к часам, а к результату: клиент приходит не с объёмом работ, а с целью, и платит в зависимости от того, достигнута ли она. Последствия видны внутри самой фирмы: McKinsey переводит больше вознаграждения партнёров в долю в капитале, потому что выручка становится менее предсказуемой. Фирмы, которые продают результат, начинают жить как инвесторы: держат резервы, распределяют риски, выбирают проекты.

Юристы и консультанты первыми оказались в этой точке. Следующие на очереди – аудиторы, налоговые консультанты, агентства, все, кто продаёт часы.

Поэтому когда вам говорят, что ИИ оставит вас без работы, читайте так: без работы в том виде, в каком вы привыкли её понимать. А так да, адвокатский запрос подать может только юрист, только время на его написание, пожалуйста, вычтите, совесть-то имейте!

Источник

YouTube устроил себе что-то вроде внутреннего переустройства, и масштаб у этого переустройства довольно большой.

Главное, что они показали на Made On YouTube: лента теперь собирается по описанию. Пишешь «спокойные разборы на вечер» – Gemini лезет в двадцать миллиардов роликов и делает отдельную вкладку. Таких вкладок можно держать несколько. То есть не алгоритм угадывает, что ты хочешь, а ты говоришь ему прямо – и он идёт искать.

Если вы уже полезли проверять YouTube и ничего такого не нашли — всё нормально. Custom Feeds только анонсировали 23 сентября. Запуск начнётся в США этой осенью, первые пользователи должны получить функцию с октября. Когда она появится в других странах, YouTube пока не говорит.

Авторам достались свои игрушки: Studio анализирует черновик и говорит, где провисает темп, структура или сторителлинг, генерирует обложки в стиле канала и может показывать разные варианты разным сегментам аудитории. А A/B-тесты теперь добираются и до самого видео: можно будет сравнивать до трёх монтажных версий с разными хуками.

Самое неожиданное — пилот живого автодубляжа в стримах, запланированный на начало 2027-го. Более 40% времени просмотра стримов уже приходит из-за пределов домашней страны автора. Это огромная цифра, и YouTube, судя по всему, решил, что проще переводить говорящего на лету, чем ждать, пока весь мир выучит английский.

Плюс YouTube развивает защиту от дипфейков: платформа уже умеет находить ролики, где ИИ подделывает лицо автора, а до конца года начнёт добавлять и распознавание клонированного голоса.

Мне кажется, это один из редких случаев, когда ИИ не вставили ради факта вставки. Промпт вместо ленты — это буквально другой способ отношений с платформой. Посмотрим, выдержит ли в реальной жизни.
Источник

Нет, ну вы посмотрите. Он таки заявил с трибуны ООН о переименовании AI в SI. Говорит, проверим, достаточно ли для этого у него влияния. Также Трамп объявил о создании в США специальной AI Force и пообещал назначить нового AI czar (да! Именно это слово!) – «царя по искусственному интеллекту», который будет координировать политику администрации в этой сфере. Уповаем на то, что никто ему не расскажет про опричников. 🤦

Источник

Кажется, нащупали массовый продукт.

Опыт использования LLM, видимо, показал, что если не упаковать агента, то большинство людей продолжат болтать с чатом и пользоваться им как поиском. Я про рядовых пользователей, не про компании, индустрии и вайб-кодеров. При такой конкуренции выгоды в таком отношении пользователей немного. Сегодня болтаешь с одним, завтра с другим. Время показало, что многим не хватает знаний и сил сделать своего агента. А меж тем, агент – это очень хороший продукт. Он способен зафиксировать человека на определённом вендоре. У него все твои логины, он накопил про тебя уйму информации, никто не понимает тебя так, как агент 😍, да ты вообще уже без него как без рук. За такой будешь по сотне за подписку или отдельно платить как миленький и к другому не уйдёшь.

Muse от Meta вышел 8 сентября. Grok Bot в августе выдал своим агентам облачные компьютеры и логины в приложения пользователя – не «помоги мне что-то найти», а буквально живёт в твоих аккаунтах. Instinct подключается к почте, экрану и геолокации и сам звонит, когда считает нужным – при этом стоит, говорят, десять миллиардов. И вот теперь OpenAI тоже нанимает человека под это – автора OpenClaw, чтобы «вести следующее поколение персональных агентов».

Принцип у всех один и тот же: агент живёт с твоими доступами постоянно, а не приходит на время разговора.

Вообще, логично. Но это значит, что агентов могут продавать как продукт и другие компании. Я легко представляю себе кучу нишевых агентов или "доработанных" по сравнению с продуктами основных игроков. Ну потому что что этот пошлый американский ai может знать про оперные спектакли в Европе, не смешите меня.

Источник