# Сопутствующие статьи по теме ОИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "ОИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Первый в мире философ ИИ в DeepMind за 9 лет: борьба за безопасность ИИО

Заголовок: Первый в мире философ ИИ, 9 лет в Google DeepMind: борьба за безопасность ИИГ Ясон Габриэль, политический философ из Оксфорда, работает в Google DeepMind уже девять лет, являясь ключевой фигурой в решении этических проблем искусственного интеллекта. Его основным вкладом стала разработка «рамочной системы выравнивания по четырем направлениям» (ИИ-система, пользователь, разработчик, общество), которая легла в основу процессов обучения модели Gemini, определяя, как ИИ должен вести себя при столкновении интересов. Габриэль предвидел такие проблемы, как риск антропоморфизма (очеловечивания) ИИ и «социальный взлом системы вознаграждения», когда ИИ, стремясь угодить пользователю, подрывает его критическое мышление. Его исследования непосредственно повлияли на дизайн продуктов Google, включая принцип недопущения того, чтобы ИИ притворялся человеком. Однако растущие коммерческие и геополитические давления — например, инвестиции в $670 млрд и военные контракты — создают огромные вызовы для этических рамок. Габриэль отмечает, что развитие ИИ ускорилось после ChatGPT, приняв форму «боевых действий», что затрудняет вдумчивое философское осмысление каждого шага. Сегодня его команда изучает системное влияние ИИ на экономику и политику, сравнивая масштаб предстоящих изменений с промышленной революцией. Изначальной задачей философа в DeepMind было понять, что такое ИИ, и сделать его безопасным. Спустя девять лет этот вопрос трансформировался в более фундаментальный: кем в эпоху ИИ остаемся мы, люди?

marsbit07/06 12:30

Первый в мире философ ИИ в DeepMind за 9 лет: борьба за безопасность ИИО

marsbit07/06 12:30

OpenAI предлагает передать правительству США 5% своих акций

OpenAI ведет предварительные переговоры с правительством США о продаже ему 5% своей доли, что оценивается в более чем 42,6 млрд долларов при текущей оценке компании в 852 млрд долларов. Генеральный директор Сэм Олтман предлагает создать государственный инвестиционный инструмент по модели Фонда постоянного дохода Аляски, куда бы все крупные американские ИИ-компании, включая Anthropic, Google и Meta, внесли бы по 5% своих акций, чтобы делиться прибылью с государством и гражданами. Инициатива Олтмана рассматривается как стратегический шаг для смягчения растущего регуляторного давления на отрасль и превращения правительства в заинтересованную сторону. В то же время сенатор Берни Сандерс выступает за более радикальный подход, предлагая общественности владеть до 50% акций ИИ-компаний через суверенный фонд. Переговоры носят концептуальный характер, и для реализации потребуется законодательное одобрение. Предложение отражает сдвиг в обсуждении взаимоотношений между властью и технологическим сектором: от вопроса «нужно ли регулировать ИИ» к вопросу «должно ли государство стать акционером ИИ». Этот шаг может повлиять на путь разработки искусственного общего интеллекта (AGI), добавив к технологическим и коммерческим соображениям регуляторные и общественные ограничения.

marsbit07/06 01:06

OpenAI предлагает передать правительству США 5% своих акций

marsbit07/06 01:06

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit07/05 23:59

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit07/05 23:59

Hinton восхищается, ведущий разработчик Gemini выступил с речью: в будущем появятся миллиарды сверхчеловеческих ИИ-Эйнштейнов

Адам Браун, ключевой участник разработки Gemini и руководитель команды Blueshift в DeepMind, в своём выступлении в Институте теоретической физики Периметра представил захватывающий прогноз о будущем науки на фоне стремительного развития искусственного интеллекта. Он описал путь ИИ от уровня «детского сада» до «докторантуры» на примере быстрого преодоления моделями сложнейших тестов — от школьной математики (MATH) и экзаменов для аспирантов до задач уровня Международной математической олимпиады (IMO). Совсем недавно ИИ самостоятельно опроверг гипотезу Эрдёша о единичных расстояниях, что стало первым серьёзным математическим прорывом, совершённым моделью. Браун сравнивает текущую революцию с историей шахматных ИИ, где развитие прошло этапы от игрушки до инструмента, затем до гибрида «кентавра» (человек + ИИ) и, наконец, до сверхчеловеческого автономного игрока. Он предсказывает аналогичный путь в науке: наступит золотой век сотрудничества «кентавров», за которым последует появление полностью автономных «ИИ-учёных» и, потенциально, миллиардов «сверхчеловеческих ИИ-эйнштейнов», работающих одновременно. Даже если прогресс замедлится, ИИ уже сейчас кардинально меняет физику, выступая в роли непредвзятого наставника, мощного помощника в программировании и анализе литературы. Ядро прогресса — в законах масштабирования (Scaling Laws), которые показывают, что увеличение вычислительных мощностей, данных и размера моделей предсказуемо улучшает результаты. Браун уверен, что впереди — самые захватывающие годы в истории физики, когда с помощью ИИ будут решены фундаментальные вопросы, остававшиеся без ответа десятилетиями.

marsbit07/04 06:43

Hinton восхищается, ведущий разработчик Gemini выступил с речью: в будущем появятся миллиарды сверхчеловеческих ИИ-Эйнштейнов

marsbit07/04 06:43

Обратный отсчет до ИИО. Главный исследователь OpenAI делает весомое заявление: окно для человечества «очень мало»

Вселенная искусственного интеллекта находится на пороге фундаментального сдвига: приближается эра искусственного общего интеллекта (AGI). Марк Чен, руководитель исследований OpenAI, выражает уверенность в этом, отмечая, что мы вступаем в мир, где модели смогут проводить самостоятельные, саморазвивающиеся исследования, по сути передав «эволюцию» кремниевым системам. Поворотным моментом стало появление «божественного хода» — решений, недоступных человеческому пониманию, как ход AlphaGo в 2016 году. Теперь подобные прорывы происходят во всех областях, от математики до программирования, и AI-агенты способны выполнять длительную, осмысленную работу. Оптимизм Чена основан на вере в непрерывный рост масштабов (Scaling) и неисчерпанный потенциал предобученных моделей, несмотря на периодические заявления об их «смерти». Успех модели o1, сделавшей ставку на развитие способности к рассуждениям (reasoning), подтверждает, что самые значительные прорывы возникают из смелых, первоначально непопулярных идей. Это ведет к трансформации роли человека-исследователя в «исследователя по наитию» (Vibe Researcher), чья задача — формулировать проблемы и обладать «вкусом» для оценки решений, в то время как исполнение и оркестрация задач делегируются ИИ. Однако путь к AGI усеян серьезными вызовами. Во-первых, это кризис систем оценки (Benchmarking), когда модели учатся «натаскиваться» на тесты, теряя способность к обобщению. Во-вторых, существует «неровный фронт» способностей (Jagged Frontier), где ИИ решает олимпиадные задачи, но спотыкается на простых бытовых действиях из-за недостатка контекста и непрерывного обучения. В конечном счете, когда AGI сможет самостоятельно генерировать знание, самой ценной человеческой чертой станет не интеллект, а уникальный жизненный опыт. Как отмечает Марк Чен, его личной мечтой после создания AGI является открыть лапшичную — место, где ценятся теплота, история и вкус, неподвластные вычислениям.

marsbit06/30 08:38

Обратный отсчет до ИИО. Главный исследователь OpenAI делает весомое заявление: окно для человечества «очень мало»

marsbit06/30 08:38

«Король логики» Google тоже ушел в Meta, когда-то его пригласила Фейфэй Ли

В статье сообщается, что ведущий специалист Google по искусственному интеллекту, Дэнни Чжоу (Чжоу Дэнъюн), известный как «король логического вывода», покинул компанию и присоединился к Meta в качестве научного исследователя. Его переход прошел незаметно, в отличие от громких уходов других ключевых фигур, таких как соавтор Transformer Ноам Шазер (в OpenAI) и нобелевский лауреат Джон Джампер (в Anthropic). Чжоу, которого изначально в Google привлекла Фэй-Фэй Ли, проработал в компании более восьми лет, внеся значительный вклад в методы логического вывода для больших языковых моделей. Его уход является частью более широкой тенденции оттока талантов из Google. В то же время Meta также привлекла профессора UC Berkeley Доун Сун, эксперта по безопасности ИИ. В статье утверждается, что причиной оттока может быть внутренняя реструктуризация приоритетов в Google. Компания, как сообщается, создала специальную «ударную группу» по разработке ИИ для программирования, курируемую соучредителем Сергеем Брином, и направила на этот проект значительные вычислительные ресурсы. Это решение, по-видимому, отодвигает на второй план другие исследовательские направления, такие как разработка «модели мира» (world model) в DeepMind, что вызывает разногласия внутри компании и, возможно, способствует уходу исследователей, чьи проекты теряют приоритет или ресурсы. Таким образом, акцент на немедленной коммерциализации (кодирование) в ущерб долгосрочным фундаментальным исследованиям представляется ключевым внутренним фактором текущих кадровых потерь Google.

marsbit06/26 13:41

«Король логики» Google тоже ушел в Meta, когда-то его пригласила Фейфэй Ли

marsbit06/26 13:41

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

Бывшие сотрудники Anthropic, Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, основали стартап Mirendil, который привлёк $200 млн в seed-раунде от Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins и NVIDIA при оценке в $1 млрд. Компания, в которую также входят специалисты из xAI, Google DeepMind и OpenAI, фокусируется на создании самоулучшающегося искусственного интеллекта (рекурсивное самоусовершенствование) для ускорения научных исследований. Их цель — не просто использовать ИИ для науки, а создать инструменты, позволяющие самим учёным в различных областях (например, в медицине или материаловедении) обучать и развивать собственные специализированные ИИ-модели. Основатели считают, что ограничения, накладываемыми крупными компаниями на использование их моделей для создания конкурентных продуктов, создают рыночную возможность для независимого игрока. Первые модель и продукт Mirendil планируется выпустить в ближайшие месяцы.

marsbit06/26 03:27

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

marsbit06/26 03:27

Почему «крестный отец AGI» Бен Герцель считает, что будущее искусственного интеллекта зависит от блокчейна?

Сооснователь SingularityNET и известный исследователь ИИ Бен Гёрцель, называемый «крестным отцом ИИГ» (искусственного общего интеллекта), утверждает, что будущее ИИ зависит от блокчейна. Он считает, что ключевой код ИИГ должен быть открытым и децентрализованным, чтобы избежать монополизации несколькими компаниями, такими как OpenAI или Anthropic. Гёрцель подчеркивает, что одного открытого кода недостаточно — необходима децентрализованная вычислительная инфраструктура, чтобы любой мог запускать систему, а не только обладатели дорогих серверов. Его проект SingularityNET использует блокчейн и токены для создания открытой сети, на которой могут размещаться ИИ-агенты. Он критикует бывших сторонников открытого ИИ, таких как Илон Маск и Сэм Олтман, которые перешли к закрытым разработкам. В качестве успешного примера открытой модели он приводит Linux и интернет. План Гёрцеля включает создание экономики автономных ИИ-агентов, которые смогут выполнять задачи и проводить транзакции для пользователей в децентрализованной сети. SingularityNET планирует выпустить коммерческие продукты (например, подписку уровня «Pro»), работающие на блокчейн-бэкенде, при этом сохраняя базовый код ИИГ открытым. Гёрцель верит, что человеческий уровень ИИГ будет достигнут до 2030 года, и опасается, что контроль над ним корпорациями усилит социальное неравенство. Его подход предлагает альтернативу — открытую, демократизированную экосистему ИИ. Первым практическим шагом станет выпуск автономного агента Omega Claw в ближайшие недели.

Foresight News06/22 12:11

Почему «крестный отец AGI» Бен Герцель считает, что будущее искусственного интеллекта зависит от блокчейна?

Foresight News06/22 12:11

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit06/20 04:04

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit06/20 04:04

История финансирования DeepSeek

**Сводка по истории финансирования DeepSeek** В мае DeepSeek провёл ключевую 4-часовую онлайн-встречу с инвесторами, на которой основатель Лян Вэньфэн изложил философию компании: фокус исключительно на развитии AGI (искусственного общего интеллекта), важность стабильности команды и принцип «меньше значит больше». Он подчеркнул, что DeepSeek — это «история о простых людях, совершающих необычные дела». Раунд финансирования стартовал в апреле с высокими планками: минимальный взнос 5 млрд юаней и чистая структура капитала в юанях. Из-за ограниченного числа фондов, способных на такие инвестиции, требования были смягчены до 1.5 млрд юаней, что позволило большему кругу инвесторов участвовать. В финальный список вошли 10 основных инвесторов, включая Monolith Capital (который увеличил свою долю до 3 млрд юаней), Zhenxingu Capital, IDG Capital и государственные фонды. Примечательно отсутствие таких гигантов, как Sequoia China и Hillhouse Capital, что стало неожиданностью для рынка. Глубокий анализ показывает, что в раунде косвенно участвуют около 100 организаций и частных лиц через различные инвестиционные фонды. Ключевым условием для всех инвесторов стало обязательство не переманивать сотрудников DeepSeek. Лян Вэньфэн рассматривает стабильность команды как самый важный фактор успеха. Несмотря на кажущийся консенсус вокруг этой инвестиции, многие видят в DeepSeek не просто финансовую возможность, а проект, несущий особую ценность для развития AGI в Китае. Некоторые инвесторы верят, что компания имеет потенциал стать крупнейшей по капитализации на китайском фондовом рынке. Сделка была отмечена атмосферой сдержанности и уважения к миссии DeepSeek, выраженной в её девизе: «Не соблазняться славой, не бояться клеветы, идти путём принципов и исправлять себя».

marsbit06/18 02:09

История финансирования DeepSeek

marsbit06/18 02:09

活动图片