Получалась картина, при которой алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, обладали полной ситуационной осведомленностью во время испытаний DARPA AlphaDogfight, которые завершились в 2020 году и передавались непосредственно в ACE. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA.
Искусственный интеллект
От компаний на премию было представлено 167 заявок. Лучшими признаны проекты «Цифровой двойник аэропорта» от Шереметьево, «Система видеоконтроля герметизации Emission Detection» от «Русского алюминия», «ML-прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур» компании «АгроТерра» и «Искусственный интеллект в свиноводстве» от «Сибагро». Также лидером ИИ стал Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий с проектом по компьютерному зрению для анализа медицинский изображений. Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз. По его словам, на волне революции больших языковых моделей ИИ не просто в разы повышает эффективность бизнес-процессов, но и полностью меняет бизнес-модели компаний. По оценке начальника управления президента России по развитию информационно-коммуникационных технологий и инфраструктуры связи Татьяны Матвеевой, хороших проектов, номинированных на премию, оказалось больше, чем победителей. Отрадно видеть, что технологии ИИ активно развиваются не только в бизнес-среде, но и в государственном управлении.
Проблемы машинного обучения Качество данных — второе по значимости препятствие для внедрения ИИ, после нехватки специалистов. Для успешных результатов алгоритмам необходимы качественные «вводные», включая размеченные и чистые данные. Неправильно заданные паттерны могут провоцировать систему делать ложные выводы: например, ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции, или осудить невиновного. На качество влияет и степень предвзятости, или bias , включая гендерные и расовые предрассудки, которым может быть подвержен человек, работающий с алгоритмом. Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач.
Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ. Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи.
ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях. Влияние на климат Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных.
Это, вероятно, означает, что система будет каким-то образом отлавливать контент, созданный ботами. Некоторые из них, как, например, «Балабоба» от того же «Яндекса», напрямую заявляют о своем экспериментальном, «подражательном» формате. Но многие эксперты всерьез уверены, что в достаточно короткий срок нейросети лишат работы журналистов, корреспондентов и даже редакторов. Первые тревожные «звоночки» уже появились: так, американский BuzzFeed уволил около 180 журналистов, заменив их на ChatGPT. Вместе с тем профессиональные журналисты предъявляют серьезные претензии к текстам, написанным чат-ботами. Отмечается, что такие материалы малоэмоциональны, часто содержат логические и даже абсурдные ошибки из-за того, что нейросеть неправильно интерпретировала тот или иной контент.
Боты не умеют мыслить метафорически.
В рамках работы Комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству намерен активно заниматься этим вопросом. Наша цель — гарантировать безопасность и защитить права граждан в эпоху развития новых технологий. Категории риска для технологий на основе искусственного интеллекта В первую очередь, чтобы минимизировать риски и обеспечить безопасность использования ИИ, необходимо разработать систему классификации технологий по степени риска. Система классификации должна включать три основные категории: Высокая.
Технологии, которые имеют высокий уровень риска, требуют запрета использования, поскольку могут привести к непоправимым для общества и экономики последствиям. Технологии, которые имеют высокий уровень риска, требуют особого внимания и контроля со стороны государства и общества. К ним относятся технологии, которые могут привести к экономическим потерям, нарушению конфиденциальности данных или другим серьёзным последствиям. Технологии с низким уровнем риска могут использоваться без особых ограничений. Маркировка контента, созданного с использованием нейросетей: защита от дипфейков и сохранение уникальности искусства Следующим шагом должна стать маркировка контента, созданного с использованием нейросетей.
Искусственный интеллект уже способен генерировать тексты, изображения, видео и аудиозаписи, что открывает новые возможности для творчества, но также создает угрозу злоупотребления. Мошенники все чаще используют дипфейки для распространения дезинформации и вымогания денежных средств. Представители искусства также выражают обеспокоенность по поводу дипфейков. Председатель Союза кинематографистов Н. Михалков считает, что дипфейки представляют «страшную опасность», и отмечает, что использование этой технологии может привести к «непредвиденным последствиям», таким как потеря уникальности и ценности работы артистов.
Для обеспечения прозрачности и доверия в цифровом пространстве необходимо разработать систему, которая будет анализировать контент и определять, создан ли он человеком или сгенерирован нейросетью. Это позволит оперативно удалять нежелательный контент и привлекать к ответственности нарушителей. Ответственность за системы искусственного интеллекта: кто и за что отвечает?
Искусственный интеллект и инклюзивное будущее. Сергей Переслегин
Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых быстроразвивающихся областей науки и техники. Новая технология искусственного интеллекта работает над редактированием человеческого ДНК. "Искусственный интеллект не может передать, к примеру, русскую душу, не может делать пока что юмор смешным, потому это тонкая вещь, в этом пока что есть граница. Разбираемся, что такое искусственный интеллект, каковы принципы его работы и насколько мы близки к появлению полностью сознательных машин. В качестве примера работы искусственного интеллекта рассмотрим функционирование платформы Яндекс-Дзен.
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
| «Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе | «Дзен» является примером реализации технологии специализированного искусственного интеллекта[8]. |
| «Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения | это инновационный инструмент, который наряду с технологиями хранения информации в облаке, становится одной из основ глобальной информационной безопасности. |
| Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту - 04.09.2023, ПРАЙМ | доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. |
| Война за таланты в сфере искусственного интеллекта вызывает «золотую лихорадку» | Искусственный интеллект — Каналы |
| Искусственный интеллект в медицине | Искусственный интеллект уже обработал более 11 млн исследований и ускорил анализ медицинских изображений в восемь раз. |
В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Scikit-learn предоставляет функционал, который позволяет масштабировать и кодировать данные для моделей машинного обучения, а также строить и оценивать их. Pandas помогает обрабатывать и анализировать табличные данные, а также подготавливать их для дальнейшего обучения алгоритмов. NumPy предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами, которые широко используются в анализе данных. Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Кросс-платформенность Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах.
Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них. Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса. Комьюнити разработчиков Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPython регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками. Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI В отличие от открытых решений на базе машинного обучения и нейросетей, таких как ChatGPT и Midjourney, разработать и внедрить технологии искусственного интеллекта способны только разработчики с определенным техническим бэкграундом.
Таких специалистов, например, обучают в Нетологии на курсе «Data Scientist». Помимо Python, они должны знать: Высшую математику. Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения. Английский язык.
Один технический работник с опытом в ИИ рассказал Business Insider, что в прошлом году сильно удивился звонку соучредителя и генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, который предложил ему присоединиться к компании, для другого специалиста таким же сюрпризом стало электронное письмо от Марка Цукерберга. Оба собеседника издания не смогли отказаться от такого приглашения. Таланты в области ИИ могут также рассчитывать на большие компенсационные пакеты. Компании не скупятся: по оценкам Goldman Sachs, к следующему году глобальные частные инвестиции в проекты, связанные с искусственным интеллектом, могут достичь 200 миллиардов долларов.
Какую пользу сегодня приносит искусственный интеллект? Может ли он навредить обществу? Подробные ответы на эти и многие другие вопросы журналистов дали гости Научного кафе. Модераторами дискуссии традиционно выступили Любовь Стрельникова, главный редактор журнала «Химия и жизнь», и Сергей Ивашко, пресс-секретарь химического факультета МГУ. Что сегодня вкладывают в значение термина «искусственный интеллект», объяснила д. Главное, чтобы она вела себя рационально, может, даже лучше человека». При этом активно обсуждаемые модели нейронных сетей, как ChatGPT так называемые большие языковые модели , не являются самообучаемыми. Характеризуя работу нейросетей, генерирующих тексты, заведующий лабораторией нейросетевых технологий МФТИ, генеральный директор компаний «Наносемантика» и «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов отметил, что нейросети пока не могут заменить людей творческой профессии, в том числе журналистов: «В основе работы журналиста или автора лежит мыслительный процесс, который заключается не просто в жонглировании словами, а в формировании сути и логики текста.
При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.
Сбер поделится своими наработками в сфере искусственного интеллекта со странами Африки
К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Треть россиян боится потерять работу из-за искусственного интеллекта, к такому выводу пришли в исследовательской компании BCG после недавнего опроса. В ответ компания разрабатывает методы раннего обнаружения мошеннических действий, увеличивает количество команд, работающих над безопасностью ИИ, и экспериментирует с технологиями удостоверения подлинности цифрового контента, такими как C2PA. Искусственный интеллект должен быть искусственным. Реальный интеллект должен отражать реальные представления человечества о мироздании. искусственный интеллект хорошие новости технологии старость пенсия. ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен.
Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. Получалась картина, при которой алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, обладали полной ситуационной осведомленностью во время испытаний DARPA AlphaDogfight, которые завершились в 2020 году и передавались непосредственно в ACE.
Обратная сторона интеллекта: истории, когда ИИ обманул всеобщие ожидания
| Дзен (контентная платформа) — Википедия | доступны поисковые возможности Яндекса и искусственного разума, а конкретно компьютерное зрение и технология обработки естественного языка. |
| Samsung заключила контракт с AMD на поставку HBM3E на сумму $3 млрд | Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. |
| Как работает алгоритм Яндекс Дзен и как его понять | Технологии - 16 октября 2023 - Новости Санкт-Петербурга - |
Три типа искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект в сфере ЖАТ: реальность или фантастика? | НПЦ «Промэлектроника»
- Искусственный интеллект увеличил надежность сети билайна
- AI: что это и как развился искусственный интеллект на текущий 2024 год - GigaChat
- Нейросетевой хайп
- Zen (recommendation system) - Wikipedia
Основная навигация
- Дата выхода процессоров на Zen 5
- Подписка на дайджест
- На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
- В Smart Engines узнали как повысить эффективность работы нейросетей
Артем Шейкин
- Комментарии
- На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал | РБК Тренды
- В чём разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science
- В России определили лидеров искусственного интеллекта
- Дзен (контентная платформа) — Википедия
- AI что значит
Очередные новости искусственного интеллекта
Затем полученные данные опроса перегнали через нейросеть, которую обучили сопоставлять личностные данные и зависимость старения от вида досуга. В итоге получилось вывести алгоритм, который может вычислить наиболее подходящее хобби для конкретного человека, чтобы отодвинуть его старение. Для этого лишь нужно забить в программу данные о себе.
По данным McKinsey , наиболее значимые технологические тенденции на рынке ИИ — прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения. Аналитическая компания Analytics Vidhya среди актуальных трендов в области ИИ и машинного обучения в 2023 г. NLP используются в создании чат-ботов, анализе огромных текстовых документов, распознавании речи, трансформации текста в речь и пр. Бизнес-практика ИИ Для бизнеса использование ИИ становится необходимостью, конкурентным преимуществом. С его помощью компании улучшают бизнес-процессы, повышают качество продукции и услуг, оптимизируют затраты и увеличивают прибыль. Сейчас решения с использованием ИИ широко применяются в ритейле, IT и финансовой сфере, логистике, производстве.
Например, XP Group с 2019 года использует машинное обучение для улучшения прогнозирования спроса, логистики и анализа ассортимента. Ритейл всегда был достаточно сильно оцифрован, сказал директор по анализу данных X5 Group Михаил Неверов. По его словам, решения принимались на основе собранных и обработанных вручную данных, а сейчас все автоматизируется с помощью ИИ. Александр Тоболь, СТО «ВКонтакте», вице-президент по технологиям и разработке VK, рассказал, что команда прикладных исследований ИИ компании сейчас работает над несколькими ключевыми решениями на базе машинного обучения. Работаем над функциями суммаризации — анализа больших объемов информации и предоставления кратких тезисов на основе, например, длинных видео. Маркетплейс Ozon применяет искусственный интеллект для модерации товаров: система автоматически изучает текст и изображения на предмет соответствия правилам и решает, допускать товар на площадку или нет. В результате модераторы смогут разбирать более сложные ситуации. На другой торговой площадке «Авито» технологии искусственного интеллекта используют на каждом этапе пользовательского пути.
Ежедневно автоматическая система с использованием ИИ проверяет 20 млн объявлений, каждое из которых должно соответствовать не только правилам платформы, но и законодательству, отметил Chief Data Officer «Авито» Андрей Рыбинцев.
Первый эксперимент включал в себя наблюдение за людьми, перемещающимися по лабиринту, чтобы понять, как они продвигаются вперед. Во втором эксперименте анализировались коммуникации между двумя людьми, участвующими в игре.
В этой игре один из участников должен был описать цвет, используя только вербальные подсказки, а другой — угадать описанный цвет. В третьем, заключительном, эксперименте система была проверена на практике, анализируя игру и стратегии шахматистов. Результаты всех этих испытаний были многообещающими: система смогла определить цели навигации в лабиринте на основе предыдущих ходов, понять коммуникативные намерения из словесных обменов и предсказать следующие ходы в шахматной партии.
Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ.
Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи. ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях. Влияние на климат Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Использование ИИ в науке Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.
В перспективе машинное обучение может активнее применяться для охраны дикой природы в малодоступных регионах и подсчете особей, понимания сложной органической химии и в исследовании темной материи.
«Вынос мозга» и «мартышкин труд»: нейросеть иллюстрирует известные крылатые выражения
Среди них были образцы живых организмов, ископаемых, а также вещества абиогенного происхождения. Что существуют «химические правила жизни», которые влияют на распространение и распределение молекул. Если мы сможем вывести эти правила, то сможем использовать их, чтобы направить наши попытки смоделировать происхождение жизни или зафиксировать слабые признаки жизни в других мирах», — пояснил автор исследования Роберт Хазен. Образцы сначала разлагали нагреванием в отсутствии кислорода пиролиз , затем подвергали химическому анализу с помощью методов газовой хроматографии и масс-спектрометрии. После обучения ИИ предложили определить по составу других известных образцов их биогенное или абиогенное происхождение.
Конечным критерием, лежащим в основании всей механики Яндекс-Дзен, является поведение пользователей. А наше поведение вовсе не безупречно. Человек не очень-то любит интеллектуально трудиться.
Мы, конечно, читаем при необходимости и серьёзные материалы, но с гораздо большим удовольствием мы будем перелистывать красивые картинки, смотреть забавные сюжеты, читать что-нибудь короткое, лёгкое и занимательное. Такой контент мы будем раскрывать гораздо чаще. С другими поведенческими показателями тут тоже будет всё в порядке: короткий текст проще дочитать до конца, и в совокупности на этот информационный «песок» — маленькие и пустые сообщения — у нас уйдёт больше времени, чем на считанные обращения к длинным и серьёзным текстам. Распознав наши предпочтения, искусственный интеллект скорректирует персональную выдачу, наполнив нашу ленту её ещё большим количеством подобных материалов. Развлекать себя станет проще, а вероятность обнаружить что-нибудь действительно стоящее будет стремиться к нулю. Некоторое раздражение по этому поводу, неизбежно присутствующее поначалу, со временем уйдёт — человек хорошо адаптируется и привыкает к любой информационной среде. Аналогичный механизм действует и в отношении авторов публикаций.
Поскольку незатейливые и короткие материалы легко находят аудиторию, именно они собирают показатели, необходимые для стабильного существования блога внутри Яндекс-Дзен. Что бы там ни думал автор, если он хочет сделать свой блог популярным, его материалы должны быть скорее развлекательными, чем серьёзными. На выходе мы получаем систему, в которую заложена тенденция понижения интеллектуального уровня публичной среды или, попросту говоря, работающую на оглупление общества. При этом, заметим, никаких специальных установок на этот счёт не предусмотрено. Нет никакой злой воли. Просто процесс полностью отдан под контроль искусственному интеллекту. Этого оказалось достаточно.
Развитие возможно лишь там, где с людьми взаимодействуют люди. Поскольку человек учитывает больше факторов, чем может быть заложено в алгоритм, имеет свои предпочтения, на основании которых корректирует обратную связь, умеет переступать через правила и нарушать предписания, взаимодействие с ним, оказывается, по определению более насыщенным. И проблемным, конечно. Визави-человек менее комфортен, чем визави-компьютер. Но эта некомфортность — тоже фактор развития. Мы пытаемся объясниться, обосновать свою точку зрения, стараемся, чтобы нас поняли, сами тратим силы на понимание, то есть предпринимаем кучу самостоятельных действий, и в результате принимаем на себя ответственность за результат.
Это позволило им смоделировать часть человеческого процесса принятия решений. Результат такого моделирования исследователи назвали "бюджетом умозаключений", который оценивает способность человека обрабатывать информацию перед принятием решения. На основе этого бюджета умозаключений модель может предсказать будущее поведение человека при столкновении с проблемой. Это позволит ученым лучше программировать системы искусственного интеллекта, давая им возможность лучше понять процессы "мышления" в различных контекстах. Например, понимая причины, стоящие за решениями пользователя, ИИ-помощник может предложить более адаптированную поддержку и предугадать будущие потребности. Многообещающие результаты метода моделирования, исследователи протестировали систему в трех различных условиях.
Ответственность за системы ИИ должна возлагаться на поставщика. Поставщик — это физическое или юридическое лицо, которое размещает систему на рынке или вводит ее в эксплуатацию. Независимо от того, кто спроектировал или разработал систему, именно поставщик должен гарантировать её соответствие всем необходимым стандартам и требованиям безопасности. Разработчики и развертыватели также должны рассматриваться как поставщики систем ИИ и, следовательно, брать на себя все соответствующие обязательства. Важно отметить, что ответственность за системы ИИ должна быть четко определена и закреплена законодательно. Это позволит создать эффективную систему контроля и надзора за разработкой, внедрением и эксплуатацией систем. Лицензирование искусственного интеллекта: необходимость и перспективы Одним из способов обеспечения безопасности и этичности использования ИИ является его лицензирование. Лицензирование ИИ предполагает выдачу разрешений на разработку, тестирование и использование систем искусственного интеллекта. Лицензии могут выдаваться государственным органом или специализированной организацией. В дальнейшем необходимо ограничивать работу с продвинутыми инструментами искусственного интеллекта без лицензии. Платить авторам контента при обучении искусственного интеллекта Все чаще возникает вопрос о защите авторских прав на контент, который используется для обучения нейросетей. В связи с этим предлагается ввести систему оплаты авторам контента, которая позволит компенсировать их труд и стимулировать создание качественного материала. Для реализации этой системы необходимо предпринять следующие шаги: Запрет на генерацию нелегального контента. Разработчикам следует запретить использовать контент, защищенный авторскими правами, без согласия правообладателя. Это поможет предотвратить нарушение прав авторов и обеспечит легальность материалов, используемых для обучения ИИ. Обязать разработчиков сообщать о материалах, используемых для обучения. Разработчики должны будут предоставлять информацию о контенте, который они используют для обучения своих систем.