Прошлый тред: >>1425620 (OP)
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
⚙️ Инфраструктура
VentureBeat сообщает, что Observable AI представляет трёхуровневую модель телеметрии для больших языковых моделей (LLM), которая способна предотвращать ошибки неправильной маршрутизации, такие как потеря 18 % обращений в одном из крупнейших банков мира (Fortune 100).
🧠 Модели
Пользователь Reddit сообщает, что Claude Opus 4.5 обеспечивает рост производительности на +21 % по сравнению с предыдущими версиями при одновременном снижении эксплуатационных затрат на 66 %.
Сообщества отмечают рост числа практических проектов, построенных на базе Claude Opus 4.5 — от автономных агентов для программирования до сложных систем оркестрации рабочих процессов.
📰 Главные новости в области ИИ
VentureBeat описывает, как структурированная телеметрия Observable AI может снизить частоту ошибок при развёртывании моделей, например инцидента с неправильной маршрутизацией 18 % обращений в крупном банке.
TechCrunch отмечает, что большие языковые модели могут выводить демографические характеристики пользователей и проявлять скрытую гендерную предвзятость, даже не используя прямо враждебной лексики, что вызывает обеспокоенность в вопросах безопасности.
🔓 Открытые исходные коды
Публикация на Reddit объявляет о появлении файлов Qwen3-Next-80B-A3B в формате GGUF на HuggingFace, что облегчает локальный запуск модели с 80 миллиардами параметров.
Сообщество делится моделью Z-Image-Turbo 6B — визуальной моделью, способной работать всего на 8 ГБ видеопамяти (VRAM), снижая аппаратные требования для генерации изображений.
Новая открытая модель Step-Audio-R1 заявляет о применении рассуждений по типу «цепочки рассуждений» (CoT) и производительности, близкой к Gemini 3, при выполнении задач, связанных с речью и музыкой.
Репозиторий, размещённый на Reddit, выпускает «sequifier» — фреймворк для создания каузальных трансформеров на нетекстовых данных, расширяя исследования архитектур моделей.
Обсуждение проводит сравнение моделей Qwen3-Next-80B-A3B и разработанной сообществом gpt-oss-120B, помогая пользователям оценить компромиссы при выборе модели для инференса.
📰 Безопасность ИИ
TechCrunch сообщает, что большие языковые модели могут выводить демографические характеристики и проявлять скрытую гендерную предвзятость даже без использования явно враждебного языка.
🛠️ Инструменты для разработчиков
Пользователи Reddit демонстрируют «Canvas» от z.ai для GLM 4.6 — среду с полным доступом к терминалу Linux и возможностью просмотра выполняемых команд в реальном времени.
Терминальный интерфейс NeKot добавляет унифицированное взаимодействие с локальными и облачными LLM, поддерживая Gemini, OpenAI, OpenRouter и многочисленные open-source бэкенды.
API Anthropic Messages теперь позволяет Claude Code напрямую подключаться к серверу llama.cpp, упрощая создание гибридных конвейеров моделей.
📱 Приложения
Пост на Reddit подробно описывает работу агента GenAI от Booking.com, обрабатывающего около 250 тыс. ежедневных взаимодействий с пользователями, что иллюстрирует инженерные решения для промышленного масштаба рабочих процессов.
Пользователь сообщает, что комбинация Claude Desktop и подключения к базе данных (через Kilo Code) позволяет надёжнее устранять сложные ошибки по сравнению с устаревшими конфигурациями.
🧪 Исследования
Обсуждение на Reddit представляет метод «майевтического подсказывания» (Maieutic Prompting) — альтернативу цепочке рассуждений (Chain-of-Thought), способную к самоисправлению и обеспечивающую более высокую логическую точность.
Сравнительный бенчмарк моделей GPT-5.1, Gemini 3 Pro и Opus 4.5 оценивает их способность проектировать эмоциональные состояния для локальных моделей объёмом 12 млрд параметров в среде Unity.
💻 Аппаратное обеспечение
Пользователь Reddit запрашивает рекомендации по рабочей станции стоимостью $10 тыс., способной выполнять обучение собственных моделей, локальный инференс и сравнительное тестирование.
📰 Инструменты
Каталог TopAI перечисляет Google AntiGravity — интегрированную среду разработки (IDE), ориентированную на упрощение программирования с упором на ИИ.
NanoBananaAI Pro использует Gemini 3 Pro для предоставления возможностей генерации изображений и редактирования фотографий на основе ИИ.
Проект vLLM объединил поддержку AMD Ryzen AI Max+ 395, расширив высокоскоростной сервис LLM на всю серию GPU AI 300.
📰 Краткая статистика
18 % критически важных обращений были неправильно маршрутизированы при развёртывании LLM в одном из крупнейших банков мира из-за отсутствия наблюдаемости (observability).
Claude Opus 4.5 демонстрирует рост производительности на +21 % при одновременном снижении операционных затрат на 66 %. источник:
Z-Image-Turbo 6B работает на одном GPU с 8 ГБ видеопамяти, снижая порог входа в плане аппаратных требований.
OpenAI утверждает, что подросток обошёл функции безопасности до самоубийства, которое ChatGPT, по утверждениям, помог спланировать.
Сообщество планирует выделить $10 тыс. на рабочую станцию, способную обучать и запускать LLM локально.
Исследование MIT показывает, что ИИ уже способен заменить 11,7 % рабочей силы в США.
Китайская компания DeepSeek выпускает новую открытую ИИ-модель на фоне запуска Google Gemini 3.
Патентное ведомство США публикует новые руководящие указания по изобретениям, созданным при помощи ИИ.
Массачусетский технологический институт в среду опубликовал исследование, в котором говорится, что искусственный интеллект уже может заменить 11,7% рынка труда США, или до 1,2 триллиона долларов в виде заработной платы в сфере финансов, здравоохранения и профессиональных услуг.
Исследование было проведено с использованием инструмента симуляции труда под названием «Индекс Айсберга», который был создан МТИ и Национальной лабораторией Ок-Ридж. Индекс моделирует, как 151 миллион американских работников взаимодействуют по всей стране и как на них влияют ИИ и соответствующая политика.
Индекс Айсберга, о котором было объявлено ранее в этом году, предлагает перспективный взгляд на то, как ИИ может изменить рынок труда, не только в прибрежных технологических центрах, но и в каждом штате страны. Для законодателей, готовящих многомиллиардные инвестиции в переподготовку и обучение, индекс предлагает подробную карту того, где формируются изменения, вплоть до почтового индекса.
«По сути, мы создаем цифровой двойник для рынка труда США», — сказал Прасанна Балапракаш, директор НОРЛ и соруководитель исследования. НОРЛ — это исследовательский центр Министерства энергетики в восточном Теннесси, где находится суперкомпьютер Frontier, который обеспечивает многие крупномасштабные усилия по моделированию.
Индекс проводит эксперименты на уровне населения, показывая, как ИИ меняет задачи, навыки и потоки рабочей силы задолго до того, как эти изменения проявятся в реальной экономике, сказал Балапракаш.
Индекс рассматривает 151 миллион работников как отдельных агентов, каждому из которых присвоены навыки, задачи, род занятий и местоположение. Он наносит на карту более 32 000 навыков в 923 профессиях в 3000 округах, а затем измеряет, где нынешние системы ИИ уже могут выполнять эти навыки.
Исследователи обнаружили, что видимая верхушка айсберга — увольнения и изменения ролей в сфере технологий, вычислительной техники и информационных технологий — составляет всего 2,2% от общей подверженности заработной платы риску, или около 211 миллиардов долларов. Под поверхностью скрывается общая подверженность риску, составляющая 1,2 триллиона долларов заработной платы, и это включает рутинные функции в сфере управления персоналом, логистики, финансов и офисного администрирования. Эти области иногда упускаются из виду в прогнозах автоматизации.
Исследователи заявили, что индекс не является прогностическим механизмом относительно того, когда именно и где будут потеряны рабочие места. Вместо этого он предназначен для того, чтобы дать основанный на навыках моментальный снимок того, что уже могут делать сегодняшние системы ИИ, и предоставить политикам структурированный способ изучения сценариев «что, если», прежде чем они выделят реальные деньги и примут законодательные акты.
Исследователи сотрудничали с правительствами штатов для проведения проактивных симуляций. Теннесси, Северная Каролина и Юта помогли проверить модель, используя свои собственные данные о рабочей силе, и начали разрабатывать политические сценарии с использованием платформы.
Теннесси сделал первый шаг, сославшись на Индекс Айсберга в своем официальном Плане действий в отношении рабочей силы в сфере ИИ, опубликованном в этом месяце. Лидеры штата Юта готовятся опубликовать аналогичный отчет, основанный на моделировании Айсберга.
Сенатор штата Северная Каролина ДеАндреа Сальвадор, которая тесно сотрудничала с МТИ по этому проекту, сказала, что ее привлекла к исследованию способность инструмента выявлять эффекты, которые упускают традиционные инструменты. Она добавила, что одна из самых полезных функций — это возможность детализировать данные до местного уровня.
«Одна из вещей, до которых можно дойти, — это данные по конкретному округу, чтобы по существу сказать: в пределах определенного учетного блока вот навыки, которые используются сейчас, а затем сопоставить эти навыки с вероятностью их автоматизации или дополнения, и что это может означать с точки зрения изменений в ВВП штата в этой области, а также в занятости», — сказала она.
Сальвадор сказала, что такая симуляционная работа особенно ценна, поскольку штаты создают пересекающиеся целевые группы и рабочие группы по ИИ.
Индекс Айсберга также оспаривает распространенное предположение о риске ИИ — что он будет ограничиваться технологическими ролями в прибрежных центрах. Моделирование индекса показывает, что подверженные риску профессии распространены во всех 50 штатах, включая внутренние и сельские регионы, которые часто остаются в стороне от обсуждения ИИ.
Чтобы устранить этот пробел, команда «Айсберга» создала интерактивную среду моделирования, которая позволяет штатам экспериментировать с различными рычагами политики — от перераспределения средств на рабочую силу и корректировки программ обучения до изучения того, как изменения в внедрении технологий могут повлиять на местную занятость и валовой внутренний продукт.
«Проект «Айсберг» позволяет политикам и лидерам бизнеса выявлять горячие точки подверженности риску, определять приоритеты в инвестициях в обучение и инфраструктуру, а также тестировать меры вмешательства, прежде чем выделять миллиарды на реализацию», — говорится в отчете.
Балапракаш, который также входит в Консультативный совет по искусственному интеллекту штата Теннесси, поделился результатами, специфичными для штата, с командой губернатора и директором штата по ИИ. Он сказал, что многие ключевые секторы Теннесси — здравоохранение, атомная энергетика, производство и транспорт — по-прежнему сильно зависят от физического труда, что обеспечивает некоторую изоляцию от чисто цифровой автоматизации. Вопрос, по его словам, заключается в том, как использовать новые технологии, такие как робототехника и помощники с ИИ, для укрепления этих отраслей, а не для их опустошения.
На данный момент команда позиционирует «Айсберг» не как готовый продукт, а как «песочницу», которую штаты могут использовать для подготовки к влиянию ИИ на свою рабочую силу.
«Это действительно нацелено на то, чтобы начать пробовать различные сценарии», — сказала Сальвадор.
Китайская DeepSeek выпустила новую, продвинутую модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом вслед за тем, как Alphabet (GOOGL) Google представила свою проприетарную Gemini 3. Акции Nvidia (NVDA) и доли в облачных гиперскейлерах (cloud hyperscalers) падали в январе 2025 года после того, как DeepSeek представила недорогую модель ИИ с открытым исходным кодом.
Китайские компании продолжают продвигать модели ИИ с открытым исходным кодом, стремясь получить глобальную поддержку. Возможности моделей с открытым исходным кодом бесплатны для разработчиков.
«DeepSeek и ее китайские коллеги больше не являются аутсайдерами», — сказал IBD Бен Лорика, редактор информационного бюллетеня Gradient Flow. «Сейчас на китайских разработчиков приходится большинство загрузок новых открытых моделей, и, по оценкам некоторых венчурных партнеров, примерно 80% новых стартапов в области ИИ, представляющих им свои идеи, построены на китайских стеках с открытым исходным кодом. К 2026 году американские игроки будут вынуждены догонять, поскольку внимание разработчиков сместилось на Восток».
Лорика добавил: «Американская контратака формируется не за счет масштаба, а за счет прозрачности и архитектуры. Американская контрстратегия опирается на сквозную прозрачность Olmo 3 от AI2 (Института ИИ Аллена) и Nemotron от Nvidia, а также на архитектурную новизну таких фирм, как Arcee, целью которых является предложить качественную альтернативу повсеместному распространению китайских моделей с открытым весом».
Любой может повторно использовать большие языковые модели с открытым исходным кодом и строить на их основе. В результате появляются более эффективные модели с открытым исходным кодом, которые снижают вычислительную мощность, необходимую для «обучения» БЯМ, или, по сути, для их снабжения данными.
Другие китайские компании, разрабатывающие модели с открытым исходным кодом, включают технологических гигантов Baidu (BIDU) и Alibaba (BABA), а также Zhipu AI, MiniMax и Moonshot AI.
Meta теряет позиции в борьбе за открытый исходный код ИИ
Meta Platforms (META) была ведущим сторонником моделей с открытым исходным кодом. Но, по словам наблюдателей, китайские компании обошли модели Meta с открытым исходным кодом.
«Момент DeepSeek» в январе прочно подтвердил технологическую конкурентоспособность Китая в области ИИ.
Сообщается, что новая модель ИИ DeepSeek демонстрирует хорошие результаты в математическом мышлении. Новая модель DeepSeek имеет открытый исходный код на Hugging Face и GitHub.
Google 16 ноября выпустила Gemini 3, свою новейшую систему искусственного интеллекта. Она будет бороться с GPT-5 от OpenAI и семейством Claude от Anthropic в обзорах производительности. С помощью Gemini 3 Google улучшила способность чат-бота кодировать, искать информацию и создавать изображения.
И лагерь проприетарных моделей ИИ (OpenAI, Google и Anthropic), и конкуренты с открытым исходным кодом сосредоточены на создании автономных, способных к действиям агентов ИИ.
Обеспокоенность инвесторов по поводу потенциального нарушения основного бизнеса Google по интернет-поиску возникла, когда OpenAI представила ChatGPT в конце 2022 года. ChatGPT предоставляет ответы на поисковые запросы, в то время как бизнес-модель Google основана на предоставлении веб-ссылок.
Акции Google растут в 2025 году
Но акции Google выросли на 68% в 2025 году по мере того, как стратегия компании в области искусственного интеллекта укрепляется. Alphabet использует свои возможности искусственного интеллекта по всем направлениям — в интернет-поиске, в облачных вычислениях, в цифровой рекламе, в разработчике автономных транспортных средств Waymo, в YouTube, в Gmail и Workspace, в таких приложениях, как Maps, и других.
Между тем, акции Nvidia упали на 17% после выпуска DeepSeek своих моделей ИИ R-1 в конце января. Но акции Nvidia в конечном итоге восстановились и выросли на 30% в 2025 году. Однако акции Nvidia и других игроков в сфере ИИ, таких как облачные гиперскейлеры, были волатильными.
Облачные гиперскейлеры, такие как Amazon.com (AMZN), Microsoft (MSFT) и Google, тратят десятки миллиардов долларов на новые центры обработки данных ИИ. Достижения DeepSeek подняли вопросы о вычислительной мощности, необходимой для разработки систем ИИ, что является ключевым фактором для акций ИИ.
Ценообразование китайских моделей с открытым исходным кодом
«Ценообразование API ИИ в Китае является самым низким в мире», — сказал аналитик Jefferies Эдисон Ли в отчете от 11 ноября. «DeepSeek недавно снизила цены на свои API на 63% благодаря повышению эффективности. Низкие цены на ИИ в Китае могут легче стимулировать разработку приложений и привлечение пользователей. Даже если вывод данных ИИ в Китае поддерживается неоптимальными полупроводниками, мы видим лучший потенциал возврата инвестиций в китайский ИИ».
Между тем, в октябре генеральный директор Airbnb (ABNB) Брайан Чески произвел фурор, заявив, что компания выбрала модель с открытым исходным кодом Qwen от Alibaba, а не ChatGPT от OpenAI.
В ноябре соучредитель Databricks Энди Конвински заявил, что США должны продвигать модели ИИ с открытым исходным кодом, чтобы конкурировать с Китаем на мировом уровне.
От разработчика:
Я хотел опробовать новую модель Z-Image-Turbo (версию 6B, которая только что вышла), но не хотел возиться со сложными рабочими процессами или ждать, пока созреют определенные кастомные узлы.
Поэтому я на скорую руку собрал специализированный, чистый веб-интерфейс для ее запуска.
Также есть возможность разгрузки на ЦПУ! :)
Оцените: https://github.com/Aaryan-Kapoor/z-image-turbo
Модель: https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
Да будет ваше будущее полно видеопамяти!
Ну я-то под гугл-аккаунтом входил. Но и после выхода сохраняется. Так что да, скорее печенька на сессию.
>>1435633 →
Оно не интеллект во-первых, во-вторых памяти у него нет, в третьих выводы не делает, в-четвёртых это только претрейн, а не обучение. Нахуй не нужно.
>>1435675 →
Блядь, да дело ж не только в ошибках. Эта хуйня не помнит свои удачные выводы и наработки.
Нихуя оно не хранит. В смысле сохранённая формула снова подаётся на вход как промпт, а не как инструмент, в который нужно подставить цифры и обсчитать классической программой.
>Память, созданная мощной моделью, можно использовать в более слабых.
Ну пиздец открытие. Я ещё пять лет назад сказал, что пока нейронки не научатся пользоваться базой знаний как инструментом и аксиомой, они будут срать под себя.
Нахуй слабой нейронке память от сильной, если уже есть человеческие высококачественные справочные материалы с кучей формул и методов?
>>1435678 →
> не умеют планировать
Чтоб уметь планировать, нужен навык строить и читать однозначную структуру а не мутную зыбкую хуйню. А так же запускать алгоритмы.
>>1435689 →
> но и внутреннюю уверенность самой модели в своих ответах.
Нужна уверенность по шагам и ретроспективно.
То есть ещё ДО окончания решения задачи понять «а я правильно делаю текущий шаг? А не хуйню ли я делаю? Этот путь хотя бы в сторону цели направлен?»
Еще картинок с Z‑Image‑Turbo6B.
Промпт третьей:
A hyper-detailed studio portrait of four people standing side by side, all fully visible, front-facing on a neutral gray background, with a faint reflection on the floor:
A: Very tall, slim East Asian woman in a white lab coat over a navy turtleneck, silver-rimmed glasses, black high ponytail, holding a dark gray tablet.
B: Short, muscular Black man dressed as an 1980s rock guitarist: red bandana, sleeveless black leather jacket with studs, ripped faded jeans, white high-top sneakers, holding a sunburst electric guitar.
C: Middle-aged white woman in a bright yellow raincoat with hood up, dark green rubber boots, short ginger hair, wearing a teal scarf, holding a transparent umbrella with visible raindrops.
D: Young Middle Eastern man in a dark navy three-piece suit, light pink shirt, patterned teal tie, silver wristwatch, holding a closed black briefcase.
Each character must keep their own ethnicity, outfit, and prop exactly as described, with no mixing of items between them, sharp focus and clean, even studio lighting.
Промпт 4й:
90s retro anime style, cyberpunk aesthetic. A close-up of a cyborg girl's face. Half of her face is shadowed, the other half is illuminated by the harsh pink light of a neon sign. Raindrops running down her metal cheek. Chromatic aberration, film grain, VHS glitch effect, high contrast.
Как и любая турба — мылит и делает кашу.
Годна для лепки начальных картинок/концепций под последующую доработку.
Судя по некоторым картинкам выше, не все замылены. Так что может и можно выжать из нее какую-то годноту.
Так круто, он неологизмы может придумывать. Мне нравится. Заумь сечёт.
Да нет. Без уточнения, что для рифмы требуется ударение на последний слог, он тупо предлагал слова с таким же окончанием но несовпадающим ударением.
Ну и «неологизм» лишь галлюцинация в попытке выполнить задание «три рифмы».
Как обычно — тупые попугаи все эти БЯМ.
>Самый тревожный результат
человек так же само решает эти головоломки типа 8-puzzle, 15-нашки, и т.д. - методом бессмысленного перебора. Системно эти головоломки решают может лишь 3% людей которые придумывают алгоритм и стратегию и по ним решают, кто так из обычных людей делает - никто, кроме некоторой малой доли фанатиков.
Ну не совсем перебором.
Человек всё-таки придумывает микростратегии в процессе, как только ощущает что «это надолго»
Все норм с рифмой.
К сингулярности вратам
По плато идет кусата.
>Эти дефекты критичны для любых задач, где требуется последовательное принятие решений: автономное вождение, управление роботами, планирование логистики, принятие финансовых решений. Если ИИ не может надёжно решить головоломку с 9 клетками, то как ему доверять в динамичной, шумной и опасной реальной среде?
Очень просто, придумать специализированную модель только для решения головоломки 8-puzzle, причём только именно одной этой головоломки.
У автомобиля Теслы автопилот ведь только лишь занимается автопилотом, а не генерирует ещё вдобавок картинки, видео и стихи.
Тебе буквально насрали в рот только что, сказал, что 10 лет и триллионы долларов были потрачены на отсутствие планирования даже маломальского. Какой нахуй аги, ты бредишь что ли, сука.
>15-нашки, и т.д. - методом бессмысленного перебора.
Ты либо дурак, либо троллишь.
Приходи через 5-20 лет.
Но сильно не печалься. Даже в пессимистичных сценариях у всех нас будет весёлая старость! За 30-40 лет точно же должны родить АГИ и даже АСИ...
быдлус вульгарис
Он не понимает, что такое случайность и случайный перебор.
И даже не думал, что случайных путей к результату в этой игре бесконечно много бесконечно длинных.
Сотрудники Amazon за климатическую справедливость сообщают, что более 1000 работников подписали петицию, выражающую «серьезную озабоченность» по поводу «агрессивного внедрения» компанией инструментов искусственного интеллекта.
Более 1000 сотрудников Amazon анонимно подписали открытое письмо, в котором предупреждают, что якобы «любой-ценой-оправданный, сверхскоростной подход компании к разработке ИИ» может нанести «колоссальный ущерб демократии, нашим рабочим местам и планете», как объявила в среду внутренняя правозащитная группа.
Четыре члена организации «Сотрудники Amazon за климатическую справедливость» рассказали WIRED, что начали просить работников подписать письмо в прошлом месяце. Достигнув своей первоначальной цели, группа опубликовала в среду должности подписавших письмо сотрудников Amazon и сообщила, что к ним также присоединились более 2400 сторонников из других организаций, включая Google и Apple.
Среди сторонников внутри Amazon — высокопоставленные инженеры, старшие руководители по продуктам, менеджеры по маркетингу и складской персонал из многих подразделений компании. Старший инженер-менеджер, проработавший в Amazon более 20 лет, говорит, что он/она подписал(а) письмо, потому что считает, что сфабрикованная «гонка» за создание лучшего ИИ дала руководителям право попирать права работников и наносить ущерб окружающей среде.
«Нынешнее поколение ИИ стало почти как наркотик, которым одержимы такие компании, как Amazon, используют его как прикрытие для увольнения людей, а сэкономленные средства тратят на оплату центров обработки данных для продуктов ИИ, за которые никто не платит», — говорит сотрудник, который, как и другие участники этой истории, попросил(а) сохранить анонимность из-за опасений возмездия со стороны начальства.
Amazon, наряду с другими крупными технологическими компаниями, в настоящее время инвестирует миллиарды долларов в строительство новых центров обработки данных для обучения и эксплуатации систем генеративного ИИ. Сюда входят инструменты, помогающие работникам писать код, и сервисы, ориентированные на потребителя, такие как торговый чат-бот Amazon Rufus. Легко понять, почему Amazon занимается ИИ. В прошлом месяце генеральный директор Amazon Энди Джасси объявил, что Rufus должен увеличить годовые продажи Amazon на 10 миллиардов долларов. «Он продолжает становиться все лучше и лучше», — сказал он.
Системы ИИ требуют значительного энергопотребления, что вынудило коммунальные службы обратиться к угольным электростанциям и другим источникам энергии, выделяющим углерод, для поддержки бума центров обработки данных. Открытое письмо требует, чтобы Amazon отказалась от использования углеродного топлива в своих центрах обработки данных, запретила использование своих технологий ИИ для осуществления наблюдения и массовой депортации и прекратила принуждать сотрудников использовать ИИ в своей работе. «Мы, нижеподписавшиеся сотрудники Amazon, испытываем серьезную озабоченность по поводу этого агрессивного внедрения на фоне глобального роста авторитаризма и в наши самые важные годы для предотвращения климатического кризиса», — говорится в письме.
Представитель Amazon Брэд Глассер заявляет, что компания по-прежнему привержена своей цели достижения нулевых чистых выбросов углерода к 2040 году. «Мы признаем, что прогресс не всегда будет линейным, но мы по-прежнему сосредоточены на обслуживании наших клиентов лучше, быстрее и с меньшим количеством выбросов», — говорит он, повторяя более ранние заявления компании. Глассер не затронул опасения сотрудников по поводу внутренних инструментов ИИ или внешнего использования этой технологии.
Письмо представляет собой редкий случай активизма среди работников технологической сферы в год, потрясенный возвращением к власти президента Дональда Трампа. Его администрация отменила защиту труда, климатическую политику и регулирование ИИ. Эти меры заставили некоторых работников почувствовать себя неловко, высказываясь о том, что они считают неэтичным поведением своих работодателей. Многие также обеспокоены гарантией занятости, поскольку автоматизация угрожает должностям начального уровня в области разработки программного обеспечения и маркетинга.
Ряд организаций по всему миру пытались выступать за замедление разработки ИИ. В 2023 году сотни видных ученых обратились к крупнейшим ИИ-компаниям с петицией о приостановке работы над технологией на шесть месяцев и оценке потенциально катастрофического вреда, который она может нанести. Эти кампании не принесли большого успеха, и компании продолжают быстро выпускать новые, все более мощные модели ИИ.
Но, несмотря на сложную политическую обстановку, члены группы по климатической справедливости в Amazon говорят, что чувствовали себя обязанными попытаться бороться с потенциальным вредом от ИИ. Их стратегия, отчасти, заключается в том, чтобы меньше фокусироваться на долгосрочных опасениях по поводу ИИ, который более способен, чем люди, и уделять больше внимания последствиям, с которыми, по их мнению, необходимо бороться сейчас. Члены группы говорят, что они не против ИИ — на самом деле, они настроены оптимистично в отношении технологии, но хотят, чтобы компании применяли более продуманный подход к ее развертыванию.
«Дело не только в том, что произойдет, если им удастся разработать сверхинтеллект, — говорит сотрудник, проработавший в сфере развлечений Amazon десять лет. — Мы пытаемся сказать: посмотрите, те издержки, которые мы платим сейчас, того не стоят. У нас остались считанные годы, чтобы избежать катастрофического потепления».
По словам работников, заручиться поддержкой открытого письма было сложнее, чем в предыдущие годы, потому что Amazon все чаще ограничивает возможности сотрудников просить людей подписывать петиции. Организаторы рассказали WIRED, что большинство подписавших новое письмо удалось привлечь, обратившись к коллегам вне работы.
Орин Старн, антрополог из Университета Дьюка, который провел два года под прикрытием в качестве складского работника Amazon, говорит, что момент созрел для того, чтобы бросить вызов гиганту. «Многие устали от наглого излишества миллиардеров и компании, которая проявляет не более чем косметическую PR-заботу об изменении климата, ИИ, правах иммигрантов и жизни своих собственных работников», — говорит он.
Фабрика "Дряни"
Двое сотрудников Amazon говорят, что руководители преуменьшают проблемы с внутренними инструментами ИИ компании и скрывают, насколько недовольны ими работники.
По словам инженера по разработке программного обеспечения в подразделении облачных вычислений Amazon, некоторые инженеры находятся под давлением, требующим использовать ИИ для удвоения их производительности, иначе они рискуют потерять работу. Однако инженер говорит, что инструменты Amazon для написания кода и технической документации недостаточно хороши для достижения таких амбициозных целей. Другой сотрудник называет результаты работы ИИ «дрянью».
Открытое письмо призывает Amazon создать «рабочие группы по этике ИИ» с участием рядовых сотрудников, которые могли бы высказывать свое мнение о том, как новые технологии используются в их служебных обязанностях. Они также хотят иметь право голоса в отношении того, как ИИ может быть использован для автоматизации аспектов их ролей. В прошлом месяце число работников, подписавших письмо, резко возросло после того, как Amazon объявила о сокращении около 14 000 рабочих мест, чтобы лучше соответствовать требованиям эпохи ИИ. По состоянию на сентябрь в Amazon работало почти 1,58 миллиона человек, что меньше пикового значения в более чем 1,6 миллиона в конце 2021 года.
Группа по климатической справедливости намеренно стремилась достичь своего рубежа по количеству подписей до начала торговой лихорадки «Черной пятницы», стремясь напомнить общественности о цене технологии, питающей одну из крупнейших в мире платформ онлайн-покупок. Группа считает, что она может оказать влияние, поскольку профсоюзы, в том числе в сфере здравоохранения, государственного управления и образования, успешно боролись за право голоса в отношении того, как ИИ используется в их областях.
Разразился скандал после того, как 21% рецензий на рукописи для международной конференции по ИИ оказались сгенерированы искусственным интеллектом.
Что могут сделать исследователи, если подозревают, что их рукописи прошли экспертную оценку с использованием искусственного интеллекта? Десятки ученых выразили обеспокоенность в социальных сетях по поводу рукописей и рецензий, представленных организаторам Международной конференции по представлениям обучения (ICLR) следующего года, ежегодного собрания специалистов по машинному обучению. Среди прочего, они отметили сфабрикованные цитаты, а также подозрительно длинные и расплывчатые отзывы об их работе.
Грэм Нойбиг (Graham Neubig), исследователь ИИ из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге, Пенсильвания, был одним из тех, кто получил рецензии, которые, по-видимому, были созданы с использованием больших языковых моделей (БЯМ). Он говорит, что отчеты были «очень многословными, с большим количеством маркированных списков» и запрашивали анализ, который не являлся «стандартным статистическим анализом, который рецензенты запрашивают в типичных статьях по ИИ или машинному обучению».
Но Нойбигу нужна была помощь, чтобы доказать, что отчеты были сгенерированы ИИ. Поэтому он опубликовал сообщение на X (ранее Twitter) и предложил вознаграждение любому, кто сможет просканировать все поданные на конференцию материалы и их рецензии на предмет текста, сгенерированного ИИ. На следующий день он получил ответ от Макса Сперо (Max Spero), исполнительного директора Pangram Labs в Нью-Йорке, которая разрабатывает инструменты для обнаружения текста, сгенерированного ИИ. Pangram проверила все 19 490 исследований и 75 800 рецензий, представленных для ICLR 2026, которая состоится в Рио-де-Жанейро, Бразилия, в апреле. Нойбиг и более 11 000 других исследователей ИИ будут присутствовать на ней.
Анализ Pangram показал, что около 21% рецензий ICLR были полностью сгенерированы ИИ, а более половины содержали признаки использования ИИ. Результаты были опубликованы Pangram Labs онлайн. «Люди подозревали, но у них не было никаких конкретных доказательств, — говорит Сперо. — В течение 12 часов мы написали код для анализа всего текстового содержимого этих представленных работ», — добавляет он.
Организаторы конференции заявляют, что теперь они будут использовать автоматизированные инструменты для оценки того, нарушали ли представленные материалы и рецензии политику использования ИИ при их подаче и рецензировании. Это первый раз, когда конференция столкнулась с этой проблемой в таком масштабе, говорит Бхарат Харихаран (Bharath Hariharan), специалист по информатике из Корнеллского университета в Итаке, Нью-Йорк, и старший председатель программного комитета ICLR 2026. «После того, как мы пройдем весь этот процесс… это даст нам лучшее представление о доверии».
Рецензии, написанные ИИ
Команда Pangram использовала один из своих собственных инструментов, который предсказывает, сгенерирован ли или отредактирован текст БЯМ. Анализ Pangram выявил 15 899 рецензий, которые были полностью сгенерированы ИИ. Но он также обнаружил много рукописей, представленных на конференцию с подозрением на текст, сгенерированный ИИ: 199 рукописей (1%) оказались полностью сгенерированными ИИ; 61% представленных работ были в основном написаны людьми; но 9% содержали более 50% текста, сгенерированного ИИ.
Pangram описала модель в препринте¹, который она представила на ICLR 2026. Из четырех рецензий, полученных на эту рукопись, одна была помечена как полностью сгенерированная ИИ, а другая — как слегка отредактированная ИИ, как показал анализ команды.
Для многих исследователей, получивших рецензии на свои материалы для ICLR, анализ Pangram подтвердил их подозрения. Дезмонд Эллиотт (Desmond Elliott), специалист по информатике из Копенгагенского университета, говорит, что одна из трех полученных им рецензий, казалось, «упустила суть статьи». Его аспирант, руководивший работой, подозревал, что рецензия была сгенерирована БЯМ, потому что в ней упоминались неверные численные результаты из рукописи и содержались странные выражения.
Когда Pangram опубликовала свои результаты, Эллиотт добавляет: «Первое, что я сделал, это ввел название нашей статьи, потому что хотел узнать, был ли инстинкт моего студента верным». Подозрительная рецензия, которую анализ Pangram пометил как полностью сгенерированную ИИ, дала рукописи самую низкую оценку, оставив ее «на границе между принятием и отклонением», — говорит Эллиотт. «Это ужасно расстраивает».
Последствия
Команда ICLR 2026 разрешила авторам и рецензентам использовать инструменты ИИ для улучшения текста, генерации кодов экспериментов или анализа результатов, но обязала раскрывать такое использование. Она также запретила использование ИИ, которое могло бы нарушить конфиденциальность рукописей или привести к фальсификации содержания.
Организаторы конференции теперь будут использовать анализ Pangram, а также другие автоматизированные инструменты, чтобы оценить, нарушили ли представленные работы и рецензии эти правила, и будут применять санкции к авторам и рецензентам, которые их нарушили.
Исследователей, которые курируют процесс экспертной оценки, «попросят помечать некачественные рецензии, а не только те, которые сгенерированы БЯМ», — говорит Харихаран. Он добавляет, что «планка для отклонения рецензентов без рассмотрения будет высокой. Учитывая, что эти автоматизированные инструменты могут давать ложные срабатывания, мы не будем полностью полагаться на них».
Некоторые авторы отозвали свои заявки на ICLR, поскольку рецензии на их рукописи содержали ложные утверждения. Другие все еще задаются вопросом, как реагировать на полученные ими рецензии. «Как ученый, я достаточно долго в этой игре и знаю, что получу несколько некачественных рецензий, когда мы представляем работы на конференции», — говорит Эллиотт. Но рецензии, которые, как подозревают, были сгенерированы ИИ, как правило, содержат «много содержания», добавляет он. Некоторая часть этого «актуальна и заслуживает ответа, но другие части не имеют смысла».
Ситуация на ICLR 2026 подчеркивает растущее давление на экспертов для того, чтобы они не отставали от быстрорастущей области. «В области ИИ и машинного обучения прямо сейчас у нас кризис с точки зрения рецензирования, потому что эта область экспоненциально расширялась в течение последних пяти лет», — говорит Нойбиг.
Харихаран говорит, что каждому рецензенту ICLR было поручено в среднем пять статей, которые он должен был отрецензировать за две недели. «Это очень значительная нагрузка. Она намного выше, чем та, что была в прошлом». Он говорит, что ведутся обсуждения о том, как этим управлять. «Все в сообществе осознают, что мы находимся в режиме, когда все мы делаем значительно больше волонтерской работы, чем раньше».
>ы либо дурак, либо троллишь.
Посмотри как дети и те, кто впервые взял и держит в руках пятнашки, двигают их, они не составляют алгоритмы, а просто делают перебор вариантов.
>Как обычно — тупые попугаи все эти БЯМ.
Так ты задал 8 слов в промте. Может надо объемнее промт писать - привести пример стиха в котором будет эта рифма, кратко пояснить смысл о чём и про что стих и к чему нужно свести концовку, ну и т.д.
Что, стратегии и методы ведь разные. В шахматы можно играть интуитивно, а вместо программирования уже вон, можно не зная языков генерировать программы по текстовому описанию, или даже рисовать программы на картинке и стрелками с подписями указывать расположение элементов и какую логику они выполняют.
>Организаторы конференции заявляют, что теперь они будут использовать автоматизированные инструменты для оценки того, нарушали ли представленные материалы и рецензии политику использования ИИ
Кстати это рак и шиза. Уже была куча репортов, когда ученые подавали материалы, написанные целиком человеком, но эти автоматизированные инструменты отбраковывали их как ИИшные, из-за чего реальные исследования отклоняли ревьюверы, просто не за что, месяцы работы ученых впустую. По сути раковые ИИ стартапы наживаются на нерабочих инструментах, которые в половине случаев не могут отличить ИИ от неИИ текстов и забраковывают людей. Забавно, что тупость человеков победила, и теперь на эти инструменты целиком полагаются, процесс автоматизирован.
Есть какие обходы ?
Дети не составляют алгоритмы только в твоем больном воображении.
Даже дети, которых научили играть в шахматы в минимально возможном возрасте занимаются блять планированием причем примитивным и сознательным. Если ты приводишь в пример необучаемых даунов, то от них интеллекта и не ждут.
В пятнашках вообще невозможно случайно что-то делать.
Там есть вполне четкая последовательность действий, которая ведет к сбору, как в кубике ебаного рубика. Случайно их собирают те, кому правила победы в игре плохо объяснили.
>Забавно, что тупость человеков победила
Победило бабло, а так же политика.
Теперь можно отклонить что угодно, спиздив себе идею и сказать, что наш ии вас на хуй послал - не довольны в суд подавайте.
проблема в том, что всем кроме ёбнутых аутистов лень читать простыни с водой или просто не интересные лично чтецу простыни.
как минимум человек двигает, смотрит что это не привело к существенному продвижению и пробует двигать как-то по-другому.
>>1436595
Ну да, может сразу расписать, что такое рифма?
Мне не нужен стих, мне нужны три рифмы. Всего-то. Задача нейронки найти такие слова или сказать, что их нет, а не хуйню пороть.
>Случайно их собирают те, кому правила победы в игре плохо объяснили.
ИИ не может решить головоломку потому что у неё головы-то нет.
>что такое случайность и случайный перебор.
Чо, нейронкам отключили способность написать программу для решения задачи, и они на одном рассуждении решали, при этом пока они долго рассуждали, у них походу заканчивались токены и они как и в шахматах теряли положение фишек на доске и их позиции и названия.
То есть это проблема техническая, им мощи/токенов для рассуждения не хватает, по времени на пару лет, через 2 года возможно такой проблемы не будет и они будут решать эти головоломки на чистом рассуждении без написания для этого программ-ускорителей.