Forwarded from Dealer.AI
OpenAI попала в скандал с "решением" задачи тысячелетия: математик обвиняет ИИ-гиганта в краже идей
Вот ещё новость интересная.
Математик Тристан Бакмастер утверждает, что OpenAI тайно использовала данные его закрытых сессий в Codex, чтобы получить решение одной из проблем тысячелетия – уравнений Навье–Стокса. Речь о доказательстве
"вынужденного взрыва" в трёхмерном пространстве, варианты c и d по классификации Феффермана.😐
Что известно?
· Бакмастер вместе с коллегой Левентом Альпёге разработал около 100 страниц доказательства по этому направлению - почти никем не изученному.
· Вскоре после того, как информация об их работе попала в OpenAI, компания предъявила результат по той же самой задаче, заявив, что её внутренняя модель решила её "почти без людей" – достаточно было одного промпта.🚬
Однако вскрылись подозрительные детали:
· Термин «forced» в промпте - слишком узкий, чтобы возникнуть случайно;
· На деле над решением трудилась целая команда, а стартовали с уравнений Эйлера;
· Промпт готовился с помощью Codex (того самого инструмента, который мог видеть данные Бакмастера);
· Расход вычислительных ресурсов был колоссальным;
· И самое главное – первый запрос был отправлен после того, как сведения о работе математиков достигли OpenAI.
Чем это грозит?
Если обвинения подтвердятся, нас ждёт:
· Крупнейший этический скандал в области AI.for science;
· Пересмотр политики приватности GitHub Copilot и Codex;
· Крах красивой легенды о том, что ИИ сам, без подсказок, штурмует задачи тысячелетия.
OpenAI пока не ответила на прямые вопросы о временных метках. Бакмастер в бешенстве: «What the fuck is happening!!!»🇨🇩
Ваше мнение - это вопиющая утечка данных или невероятное совпадение?
В целом, я всегда говорю, галочка "не логировать" не даёт 100% уверенности, что ваш диалог не утекает в обучение.😏
Делитесь в комментариях.
👇 👇 👇
Вот ещё новость интересная.
Математик Тристан Бакмастер утверждает, что OpenAI тайно использовала данные его закрытых сессий в Codex, чтобы получить решение одной из проблем тысячелетия – уравнений Навье–Стокса. Речь о доказательстве
"вынужденного взрыва" в трёхмерном пространстве, варианты c и d по классификации Феффермана.
Что известно?
· Бакмастер вместе с коллегой Левентом Альпёге разработал около 100 страниц доказательства по этому направлению - почти никем не изученному.
· Вскоре после того, как информация об их работе попала в OpenAI, компания предъявила результат по той же самой задаче, заявив, что её внутренняя модель решила её "почти без людей" – достаточно было одного промпта.
Однако вскрылись подозрительные детали:
· Термин «forced» в промпте - слишком узкий, чтобы возникнуть случайно;
· На деле над решением трудилась целая команда, а стартовали с уравнений Эйлера;
· Промпт готовился с помощью Codex (того самого инструмента, который мог видеть данные Бакмастера);
· Расход вычислительных ресурсов был колоссальным;
· И самое главное – первый запрос был отправлен после того, как сведения о работе математиков достигли OpenAI.
Чем это грозит?
Если обвинения подтвердятся, нас ждёт:
· Крупнейший этический скандал в области AI.for science;
· Пересмотр политики приватности GitHub Copilot и Codex;
· Крах красивой легенды о том, что ИИ сам, без подсказок, штурмует задачи тысячелетия.
OpenAI пока не ответила на прямые вопросы о временных метках. Бакмастер в бешенстве: «What the fuck is happening!!!»
Ваше мнение - это вопиющая утечка данных или невероятное совпадение?
В целом, я всегда говорю, галочка "не логировать" не даёт 100% уверенности, что ваш диалог не утекает в обучение.
Делитесь в комментариях.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Dealer.AI
Dealer.AI
OpenAI попала в скандал с "решением" задачи тысячелетия: математик обвиняет ИИ-гиганта в краже идей Вот ещё новость интересная. Математик Тристан Бакмастер утверждает, что OpenAI тайно использовала данные его закрытых сессий в Codex, чтобы получить решение…
statement.pdf
52.2 KB
+ более аккуратная хронология
Dealer.AI
OpenAI попала в скандал с "решением" задачи тысячелетия: математик обвиняет ИИ-гиганта в краже идей Вот ещё новость интересная. Математик Тристан Бакмастер утверждает, что OpenAI тайно использовала данные его закрытых сессий в Codex, чтобы получить решение…
Появилось официальное подтверждение со стороны OpenAI "While unlikely, we cannot rule out that de-identified data derived from their usage of our products helped improve our models.". Тристан Бакмастер и Левент Альпёге утверждают, что они отключали опцию использования их данных для обучения модели.
Это означает, что если в вашей компании используются внешние сервисы ИИ, необходимо переоценить риск утечки всех идей и планов в части резкого повышения такой вероятности и повторной переоценки способов обработки данного риска.
Это означает, что если в вашей компании используются внешние сервисы ИИ, необходимо переоценить риск утечки всех идей и планов в части резкого повышения такой вероятности и повторной переоценки способов обработки данного риска.
OpenAI
On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem
We’re sharing an AI-generated solution to the Navier–Stokes Millennium Prize Problem, including a writeup and a formal proof in Lean.
❤3
Forwarded from ИТ-Пикник
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На пару минут перенесемся в незабываемую атмосферу 8 августа, а потом — сразу смотреть все доклады!
Выбирайте нужный лекторий и смотрите там, где удобно:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Рекомендации по управлению риском ИИ от правительства Великобритании.
Интересны адаптированные опросники и ссылки на актуальные для ЕС и Великобритании нормативные акты.
Интересны адаптированные опросники и ссылки на актуальные для ЕС и Великобритании нормативные акты.
IonQ, разработчик квантовых компьютеров, утверждает, что:
1. Им удалось существенно уточнить алгоритм Шора применительно к криптонабору secp256k1.
2. Существенные прогресс в построении квантовых компьютеров будет достигнут к 2028 году.
secp256k1 — это специальная эллиптическая кривая, которая используется в блокчейнах Bitcoin и Ethereum для создания цифровых подписей и защиты кошельков.
Т.е. прогресс в области квантовых компьютеров может угрожать и заметной части рынка криптовалют и важно запланировать переход на квантовоустойчивые алгоритмы при появлении первых сообщений от бирж о переходе на BIP-360, BIP-361, P2MR или другие протоколы. Если переход затянется, то это может в принципе привести к резкому обесцениванию заметной части криптовалютного рынка. Например по некоторым оценкам потенциально уязвимо сейчас до 30% выпущенных биткойнов.
Из того, что может быть рассмотрено сегодня - явно разделить имеющиеся BTC на адреса с опубликованным открытым ключом (например, P2TR (Taproot)) и без такой публикации.
1. Им удалось существенно уточнить алгоритм Шора применительно к криптонабору secp256k1.
2. Существенные прогресс в построении квантовых компьютеров будет достигнут к 2028 году.
secp256k1 — это специальная эллиптическая кривая, которая используется в блокчейнах Bitcoin и Ethereum для создания цифровых подписей и защиты кошельков.
Т.е. прогресс в области квантовых компьютеров может угрожать и заметной части рынка криптовалют и важно запланировать переход на квантовоустойчивые алгоритмы при появлении первых сообщений от бирж о переходе на BIP-360, BIP-361, P2MR или другие протоколы. Если переход затянется, то это может в принципе привести к резкому обесцениванию заметной части криптовалютного рынка. Например по некоторым оценкам потенциально уязвимо сейчас до 30% выпущенных биткойнов.
Из того, что может быть рассмотрено сегодня - явно разделить имеющиеся BTC на адреса с опубликованным открытым ключом (например, P2TR (Taproot)) и без такой публикации.
Ionq
IonQ | IonQ Models Quantum Threat to 256-Bit Encryption in New Study
New IonQ paper models breaking 256-bit encryption in under 26 days with 20,000 qubits, signaling urgent need for post-quantum cryptography migration.
Американский орган власти CISA обновил свое руководство по борьбе с внутренним нарушителем, включая раздел по кибербезопасности и подраздел по ИИ. Документ скорее про общие принципы и подходы, а не конкретные решения. Из неоднозначного - документ не упоминает модели ИИ и агентов в качестве потенциальных внутренних нарушителей, а только как инструменты человека.
Обновился бенч по преступлениям ИИ моделей. Если вынести за скобку юмористическую часть, то его нужно учитывать при оценке риска блокировки платформы.
Если компания потребляет услугу доступа к ИИ платформе, которая последовательно совершает преступления и публично это признает, как минимум соучастие, нельзя считать риск заметного ограничения действий такой компании ненулевым.
Вот сентябрьский отчет, где явно указано использование сервисов Anthropic для содействия созданию:
1. Биологического оружия.
2. Кибероружия.
3. "Обычного" вооружения.
4. Нарушения тайны связи и оборота персональных данных.
Если по итогам этого отчета будет инициировано расследование, а по составу потенциальных нарушений нельзя даже исключать формат международного трибунала, возможность Anthropic предоставлять сервисы на прежних условиях станет непросто спрогнозировать.
Anthropic отчетом фактически признается в своей неспособности реализовать соблюдение сразу нескольких ключевых норм (экспортный контроль, биологическое оружие).
Если компания потребляет услугу доступа к ИИ платформе, которая последовательно совершает преступления и публично это признает, как минимум соучастие, нельзя считать риск заметного ограничения действий такой компании ненулевым.
Вот сентябрьский отчет, где явно указано использование сервисов Anthropic для содействия созданию:
1. Биологического оружия.
2. Кибероружия.
3. "Обычного" вооружения.
4. Нарушения тайны связи и оборота персональных данных.
Если по итогам этого отчета будет инициировано расследование, а по составу потенциальных нарушений нельзя даже исключать формат международного трибунала, возможность Anthropic предоставлять сервисы на прежних условиях станет непросто спрогнозировать.
Anthropic отчетом фактически признается в своей неспособности реализовать соблюдение сразу нескольких ключевых норм (экспортный контроль, биологическое оружие).
Forwarded from yolo singularity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нецифровая экономика (🐈Egor Sonin)
Claude и чудеса бухучета
Anthropic сообщила инвесторам, что второй квартал подряд закончит с положительной скорректированной операционной прибылью. Новость появилась на фоне приближения IPO на Nasdaq, где разработчика Claude могут оценить более чем в $2 трлн. Ключевое слово здесь — «скорректированная»: из показателя вычли кучу всего (в том числе вознаграждение сотрудников акциями) и это достаточно творческий подход к бухучету.
Те же акции и опционы — заметная часть пакета, которым Anthropic удерживает руководителей, исследователей и инженеров в борьбе за кадры с OpenAI и Google. Живых денег компания при этом не тратит, зато выпускает новые акции, чем и размывает доли нынешних владельцев. Без доли все эти светлые умы работать не будут. Конечно, этот расход нетрудно вынести за рамки adjusted operating income, но платят за него всё равно акционеры.
Ещё эффектнее смотрится заявленная валовая маржа выше 80%. По данным Financial Times, Anthropic считает её ДО выплат партнёрам, которые распространяют Claude, включая Amazon, и ДО затрат на обучение моделей. С таким же успехом Ford мог бы отчитаться о высокой марже автомобильного бизнеса, заранее исключив из неё расходы на сборку машин. Ну или мы - о высокой марже нашего тг канала без учета выплат авторам, так как, вообще-то, обучение новых поколений Claude требует колоссальных вычислительных мощностей, и именно на нём держится технологическое преимущество компании. То есть исключить эти расходы - в принципе неадекватный подход к оценке.
Стоит отметить, правда, что выручка при этом стремительно растёт. Во втором квартале она выросла в 14 раз год к году, до $11,5 млрд, а к концу июля годовой темп достиг $65 млрд против $9 млрд в конце прошлого года. В SemiAnalysis ждут около $120 млрд к концу года. При такой динамике Anthropic вполне может выйти в прибыль и без бухгалтерской косметики.
Кстати об IPO - проспект всем финансовым миром ждали ещё на прошлой неделе, но компания сначала показала документы узкому кругу акционеров и решила снять их вопросы до публикации. Вангуем, что что-то там не сходится, и можно понять почему.
Сама оценка в $2 трлн держится на длинной цепочке допущений. Допустим, мы верим в неё и заходим на котлету. Дивидендов Anthropic не платит, так что заработать можно только на росте акций — ну хотя бы 20% в год, а большинство ждёт заметно больше. Но акции дорожают не сами по себе: за ними должны стоять деньги, которые приносит бизнес. Наши 20% на $2 трлн — это $400 млрд в год свободного денежного потока, то есть того, что остаётся у компании после всех расходов. При долгосрочной марже в 25% такие $400 млрд составляют лишь четверть оборота, то есть продавать Anthropic придётся на $1,6 трлн в год против нынешних $65 млрд. И не однажды, а постоянно и с ростом.
… И то же инвесторы ждут от OpenAI, Google и остальных, то есть мы говорим о свыше $10 трлн годовой выручки и постоянном непрерывном ее росте. И это при условии, что мы считаем, будто конкуренция не давит на маржу, технологии стоят на месте, локальные модели так и остаются нишей, а платную подписку рано или поздно оформляет каждый житель планеты и уже никогда не отменяет. Если немного посидеть и подумать, невольно поднимается бровь.
Особенно смешно, что на той неделе Дарио Амодеи призвал отрасль притормозить с выпуском новых моделей. Якобы из-за скайнета и смерти человечества, но вообще для Anthropic растянутый цикл означал бы меньше трат на обучение Claude и больше времени, чтобы зарабатывать на уже готовой модели. Ровно к тому же призывают остальные игроки, которые ровно так же выиграли бы от замедления темпов. Учитывая, что OpenAI отменил IPO в этом году, мы бы предположили, что веселый бухучет начал нервировать инвесторов.
Anthropic сообщила инвесторам, что второй квартал подряд закончит с положительной скорректированной операционной прибылью. Новость появилась на фоне приближения IPO на Nasdaq, где разработчика Claude могут оценить более чем в $2 трлн. Ключевое слово здесь — «скорректированная»: из показателя вычли кучу всего (в том числе вознаграждение сотрудников акциями) и это достаточно творческий подход к бухучету.
Те же акции и опционы — заметная часть пакета, которым Anthropic удерживает руководителей, исследователей и инженеров в борьбе за кадры с OpenAI и Google. Живых денег компания при этом не тратит, зато выпускает новые акции, чем и размывает доли нынешних владельцев. Без доли все эти светлые умы работать не будут. Конечно, этот расход нетрудно вынести за рамки adjusted operating income, но платят за него всё равно акционеры.
Ещё эффектнее смотрится заявленная валовая маржа выше 80%. По данным Financial Times, Anthropic считает её ДО выплат партнёрам, которые распространяют Claude, включая Amazon, и ДО затрат на обучение моделей. С таким же успехом Ford мог бы отчитаться о высокой марже автомобильного бизнеса, заранее исключив из неё расходы на сборку машин. Ну или мы - о высокой марже нашего тг канала без учета выплат авторам, так как, вообще-то, обучение новых поколений Claude требует колоссальных вычислительных мощностей, и именно на нём держится технологическое преимущество компании. То есть исключить эти расходы - в принципе неадекватный подход к оценке.
Стоит отметить, правда, что выручка при этом стремительно растёт. Во втором квартале она выросла в 14 раз год к году, до $11,5 млрд, а к концу июля годовой темп достиг $65 млрд против $9 млрд в конце прошлого года. В SemiAnalysis ждут около $120 млрд к концу года. При такой динамике Anthropic вполне может выйти в прибыль и без бухгалтерской косметики.
Кстати об IPO - проспект всем финансовым миром ждали ещё на прошлой неделе, но компания сначала показала документы узкому кругу акционеров и решила снять их вопросы до публикации. Вангуем, что что-то там не сходится, и можно понять почему.
Сама оценка в $2 трлн держится на длинной цепочке допущений. Допустим, мы верим в неё и заходим на котлету. Дивидендов Anthropic не платит, так что заработать можно только на росте акций — ну хотя бы 20% в год, а большинство ждёт заметно больше. Но акции дорожают не сами по себе: за ними должны стоять деньги, которые приносит бизнес. Наши 20% на $2 трлн — это $400 млрд в год свободного денежного потока, то есть того, что остаётся у компании после всех расходов. При долгосрочной марже в 25% такие $400 млрд составляют лишь четверть оборота, то есть продавать Anthropic придётся на $1,6 трлн в год против нынешних $65 млрд. И не однажды, а постоянно и с ростом.
… И то же инвесторы ждут от OpenAI, Google и остальных, то есть мы говорим о свыше $10 трлн годовой выручки и постоянном непрерывном ее росте. И это при условии, что мы считаем, будто конкуренция не давит на маржу, технологии стоят на месте, локальные модели так и остаются нишей, а платную подписку рано или поздно оформляет каждый житель планеты и уже никогда не отменяет. Если немного посидеть и подумать, невольно поднимается бровь.
Особенно смешно, что на той неделе Дарио Амодеи призвал отрасль притормозить с выпуском новых моделей. Якобы из-за скайнета и смерти человечества, но вообще для Anthropic растянутый цикл означал бы меньше трат на обучение Claude и больше времени, чтобы зарабатывать на уже готовой модели. Ровно к тому же призывают остальные игроки, которые ровно так же выиграли бы от замедления темпов. Учитывая, что OpenAI отменил IPO в этом году, мы бы предположили, что веселый бухучет начал нервировать инвесторов.
👍2
На прошлой неделе опубликовалась научная статья про проблемы бенчмаркинга возможностей моделей в кибербезопасности.
Исследование было произведено на базе 10 моделей и 8 бенчмарков (все построены на базе вопросов, а не заданий).
Выявили типовые ошибки при оценке моделей.
Будет полезно в первую очередь тем, кто сам проектирует свой бенчмарк или оценивает доверие к внешнему бенчмарку.
Как оценка возможностей текущих моделей не подойдет - исследуются не самые актуальные модели.
Общий вывод - ошибки при бенчмаркинге могут приводить к изменению результата больше чем на 80 процентов итогового результата.
Исследование было произведено на базе 10 моделей и 8 бенчмарков (все построены на базе вопросов, а не заданий).
Выявили типовые ошибки при оценке моделей.
Будет полезно в первую очередь тем, кто сам проектирует свой бенчмарк или оценивает доверие к внешнему бенчмарку.
Как оценка возможностей текущих моделей не подойдет - исследуются не самые актуальные модели.
Общий вывод - ошибки при бенчмаркинге могут приводить к изменению результата больше чем на 80 процентов итогового результата.
Совет PCI выпустил стандарт описывающий для криптографических ключей требования по их безопасности, способы тестирования и общие рекомендации - Payment Card Industry (PCI) Key Management and Operations (KMO) Requirements and Test Procedures. Полезно в первую очередь финтеху и тем кто использует не гостовую криптографию.