Принятие ИИ: почему нам не хватает мотивации
TL;DRЛюди в среднем уже используют ИИ и положительно оценивают свой личный опыт работы с ним, но общество в целом чаще обеспокоено ИИ, чем воодушевлено им, особенно в вопросах занятости, безопасности и доверия.Классические модели принятия технологий (TAM, UTAUT, TPB, VAM) объясняют намерение использовать технологию прежде всего через воспринимаемую полезность и эффективность — но этот фактор не объясняет общественную настороженность.
Почему LLM никогда не пройдут тест Тьюринга в Tinder: изнанка дейтинг-аутстаффа
Пока энтузиасты мечтают об автоматизации личной жизни через LLM, а Reddit захлебывается кейсами про «я натравил питоновский скрипт на тиндер и нашел жену», я тихо наблюдаю за этим из эпицентра индустрии.Мой микробизнес — дейтинг-аутстафф. Я руками веду аккаунты мужчин и женщин, сижу в их переписках и конвертирую мэтчи в реальные свидания. И каждый раз, когда мне говорят, что генеративные модели вот-вот оставят меня без работы, я вспоминаю про реальное положение дел, спокойно допиваю своё пиво и улыбаюсь.
Ученые заменили кору мозга мышей человеческими клетками: что из этого получилось
Авторы научно-фантастических романов и рассказов время от времени обращаются к теме искусственного создания мозга. Цели могут быть самыми разными — от выращивания основы для синта до разработки биологического компьютера. Но насколько подобные идеи близки к реальности? Ученые уже довольно давно умеют получать в лаборатории человеческие нервные клетки и формировать из них небольшие трехмерные структуры — органоиды. Полноценной моделью живого органа их назвать сложно: у таких образований нет нормального кровоснабжения, связи с органами чувств и возможности управлять движениями.
Почему нельзя просто загрузить историю с фитнес-браслета в LLM и попросить оценить здоровье
Исследователи из Meta и KAIST решили проверить очевидный на первый взгляд вопрос: если дать большой языковой модели реальную историю измерений с фитнес-трекера — пульс, сон, шаги за полгода — сможет ли она разобраться в этих данных так же уверенно, как рассуждает о здоровье вообще? Результат оказался неожиданным. Модели гораздо хуже справлялись с простыми вычислениями по самим цифрам, чем с клинической интерпретацией того же ряда. GPT-4o правильно считал тренды и аномалии лишь в четверти случаев, а вот рассуждал о рисках для здоровья на основе тех же данных вдвое увереннее.
OpenAI создаст консультативную группу по математике и ИИ
OpenAI объявила о создании независимой консультативной группы, которая будет базироваться в Институте перспективных исследований (Institute for Advanced Study) в Принстоне. “Консультативная группа по математике и искусственному интеллекту” (Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence) призвана дать учёным возможность активнее участвовать в исследованиях компании, связанных с математикой.
Мечтает ли трехмерный андроид о четырехмерных овцах?
Скриншот из игры RuinerВведениеЭто статья‑дополнение к этой статье. У нее есть проблема — я утверждаю, что компьютер является математической структурой, и то, что его создавали выдающиеся математики своего времени.
История продолжений: что после действия участвует в следующем ходе
Человеку почти никогда не приходится начинать с нуля. К моменту его включения в ситуацию многое уже участвует в том, как она может продолжиться: язык сохраняет прежние различения, профессия — найденные способы решения, организация — правила и распределение работы, интерфейс — подготовленные действия. Благодаря этому следующий участник получает результаты работы, которую ему не приходится повторять.
Google DeepMind запустила DeepMind Institute — площадку для исследований развития общего искусственного интеллекта
Google DeepMind открыла
ИИ-дилемма: рост против риска для человечества. Разбираем этически неоднозначную статью экономиста Чарльза Джонса
Публикуется полный перевод статьи
