Forwarded from Сноб
Мы привыкли задавать промпт машине. В эксперименте «Обратный промпт» машина сначала пишет промпт о нас. Результаты представили на Cosmoscow — ярмарка открылась сегодня
Мы собрали 13 работ художников рубрики «АртАкт» и попросили ChatGPT написать экфрасис и генеративный промпт для каждой работы. Затем мы отправили промпты нейросетям Алиса AI и Kandinsky, которые сгенерировали свои варианты произведений. Оригиналы работ эти модели не видели.
В материале «Сноб» поразмышлял, как AI, воспроизводя изображение, становится еще одним интерпретатором культуры.
Фото: Софья Беньяминова (1), Марина Глебова (2), Даша Сурма (3). 2 и 3: Alisa AI / Kandinsky
🖤 Telegram | VK | MAX
Мы собрали 13 работ художников рубрики «АртАкт» и попросили ChatGPT написать экфрасис и генеративный промпт для каждой работы. Затем мы отправили промпты нейросетям Алиса AI и Kandinsky, которые сгенерировали свои варианты произведений. Оригиналы работ эти модели не видели.
В материале «Сноб» поразмышлял, как AI, воспроизводя изображение, становится еще одним интерпретатором культуры.
Фото: Софья Беньяминова (1), Марина Глебова (2), Даша Сурма (3). 2 и 3: Alisa AI / Kandinsky
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Forwarded from Сноб
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На Cosmoscow «Сноб» создал новую цепочку восприятия искусства: художник — куратор — AI — зритель.
На стенде мы представили эксперимент «Обратный промпт»: рядом существовали оригинал, машинное описание и новая генерация. Все исходные работы созданы художниками рубрики «АртАкт».
Посетители сравнивали нейро-версии с оригиналом и искали момент, когда смысл работы был изменен.
В большинстве случаев ключевые объекты и формы сохранились. В половине — отношения между элементами изменились.
Куратор не объясняет, какая версия (не)правильная. Он создаёт условия, в которых различия между человеческим и машинным восприятием искусства становятся видимыми.
🖤 Telegram | VK | MAX
На стенде мы представили эксперимент «Обратный промпт»: рядом существовали оригинал, машинное описание и новая генерация. Все исходные работы созданы художниками рубрики «АртАкт».
Посетители сравнивали нейро-версии с оригиналом и искали момент, когда смысл работы был изменен.
В большинстве случаев ключевые объекты и формы сохранились. В половине — отношения между элементами изменились.
Куратор не объясняет, какая версия (не)правильная. Он создаёт условия, в которых различия между человеческим и машинным восприятием искусства становятся видимыми.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👏1😁1
https://histography.io/?utm_source=chatgpt.com красивая идея и визуализация истории
Forwarded from Data Secrets
DeepMind выпустили большое исследование о том, что ждет нас после AGI
Статья (кстати, под интересным названием «От AGI к ASI») получилась очень небанальной и, скорее, философской. Основная идея авторов в том, что AGI – никакой не предел мечтаний, как мы привыкли считать благодаря маркетингу, а только начало.
Что такое AGI? Это Artificial General Intelligence, ИИ уровня человека. Но человеческий интеллект, на деле, очень ограничен. Ян Лекун вообще говорит, что AGI как термин он считает вводящей в заблуждение идеей, потому что человеческий интеллект никакой не «общий», а во многом специализированный и сформированный эволюцией, и люди универсальны только в тех задачах, которые мы способны вообразить.
Google следуют примерно той же логике, и проводят аналогию с физической силой. Если бы прогресс машин остановился на уровне человеческой силы, подумайте, каким был бы мир. Тут то же самое: человеческий мозг ограничен биологией, а машинные знания, память и способности можно масштабировать и ускорять.
Поэтому, на самом деле, мы стремимся к ASI, а не AGI – Artificial Superintelligence. Это уже система, которая превосходит даже не одного человека, а целые организации.
Путей к ASI несколько. Либо масштабирование текущих систем, либо какой-то парадигмальный скачок, либо самоулучшение ИИ, либо, и это самое интересное, сверхинтеллект как коллектив.
Причем для последнего варианта даже не требуется никакого сверх-развития. Например, прогресс моделей остановился на уровне AGI. Но при этом мы все еще можем наращивать вычислительные ресурсы, и тогда через несколько лет вместо тысячи экземпляров AGI можно будет запускать миллионы или сотни миллионов экземпляров. Чем не ASI?
В общем, чтиво занятное. Футуристам и любителям научной фантастики ссылка на полный текст: https://arxiv.org/pdf/2606.12683.
Статья (кстати, под интересным названием «От AGI к ASI») получилась очень небанальной и, скорее, философской. Основная идея авторов в том, что AGI – никакой не предел мечтаний, как мы привыкли считать благодаря маркетингу, а только начало.
Что такое AGI? Это Artificial General Intelligence, ИИ уровня человека. Но человеческий интеллект, на деле, очень ограничен. Ян Лекун вообще говорит, что AGI как термин он считает вводящей в заблуждение идеей, потому что человеческий интеллект никакой не «общий», а во многом специализированный и сформированный эволюцией, и люди универсальны только в тех задачах, которые мы способны вообразить.
Google следуют примерно той же логике, и проводят аналогию с физической силой. Если бы прогресс машин остановился на уровне человеческой силы, подумайте, каким был бы мир. Тут то же самое: человеческий мозг ограничен биологией, а машинные знания, память и способности можно масштабировать и ускорять.
Поэтому, на самом деле, мы стремимся к ASI, а не AGI – Artificial Superintelligence. Это уже система, которая превосходит даже не одного человека, а целые организации.
Путей к ASI несколько. Либо масштабирование текущих систем, либо какой-то парадигмальный скачок, либо самоулучшение ИИ, либо, и это самое интересное, сверхинтеллект как коллектив.
Причем для последнего варианта даже не требуется никакого сверх-развития. Например, прогресс моделей остановился на уровне AGI. Но при этом мы все еще можем наращивать вычислительные ресурсы, и тогда через несколько лет вместо тысячи экземпляров AGI можно будет запускать миллионы или сотни миллионов экземпляров. Чем не ASI?
В общем, чтиво занятное. Футуристам и любителям научной фантастики ссылка на полный текст: https://arxiv.org/pdf/2606.12683.
Forwarded from Точки над ИИ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Визуальная библиотека всяческих кино-эффектов и техник
На этой платформе собраны 424 кинематографических приема для помощи в создании AI-роликов. Там движения и ракурсы камеры, освещение, композиция, цветокоррекция, переходы, стили фильмов и многое другое.
Для каждого приема есть примеры и готовые промпты, которые можно использовать на практике.
Для создания слопа тоже подойдет!
На этой платформе собраны 424 кинематографических приема для помощи в создании AI-роликов. Там движения и ракурсы камеры, освещение, композиция, цветокоррекция, переходы, стили фильмов и многое другое.
Для каждого приема есть примеры и готовые промпты, которые можно использовать на практике.
Для создания слопа тоже подойдет!
Кто сегодня больше адаптируется: человек к технологиям или технологии к человеку?
Обычно этот вопрос предполагает выбор одного из двух ответов. Но свежие исследования показывают, что происходит и то и другое — просто на разных уровнях.
В интерфейсах «мозг — компьютер» меняется человек. Адаптивный алгоритм влияет не только на качество управления системой, но и на то, как в процессе обучения перестраивается само нейронное кодирование.
Nature Communications, 15 сентября 2026.
В другом случае меняется уже технология. В эксперименте Anthropic пяти минут разговора оказалось достаточно, чтобы агент начал моделировать предпочтения конкретного человека и действовать от его имени.
Anthropic, Project Swap, 24 сентября 2026.
Но, кажется, самое интересное начинается там, где эти два процесса встречаются. Исследование взаимодействия человека с ИИ показывает: высокая эффективность возникает и тогда, когда система лучше подстраивается под человека, и тогда, когда сам человек активнее учится работать с системой.
Technology in Society, август 2026.
Интереснее другое: что происходит с человеком, когда он адаптируется к системе, которая одновременно адаптируется к нему?
Обычно этот вопрос предполагает выбор одного из двух ответов. Но свежие исследования показывают, что происходит и то и другое — просто на разных уровнях.
В интерфейсах «мозг — компьютер» меняется человек. Адаптивный алгоритм влияет не только на качество управления системой, но и на то, как в процессе обучения перестраивается само нейронное кодирование.
«Наши результаты показывают, что адаптивные декодеры влияют на нейронное кодирование на нескольких уровнях».
Nature Communications, 15 сентября 2026.
В другом случае меняется уже технология. В эксперименте Anthropic пяти минут разговора оказалось достаточно, чтобы агент начал моделировать предпочтения конкретного человека и действовать от его имени.
«После пятиминутного разговора рейтинг книг, составленный агентом, совпал с рейтингом человека в 61% пар».
Anthropic, Project Swap, 24 сентября 2026.
Но, кажется, самое интересное начинается там, где эти два процесса встречаются. Исследование взаимодействия человека с ИИ показывает: высокая эффективность возникает и тогда, когда система лучше подстраивается под человека, и тогда, когда сам человек активнее учится работать с системой.
«Технологическая адаптивность и человеческая инициатива совместно поддерживают согласование человека и ИИ».
Technology in Society, август 2026.
Интереснее другое: что происходит с человеком, когда он адаптируется к системе, которая одновременно адаптируется к нему?
❤1
Какие решения можно передать технологической системе, а какие должны оставаться за человеком?
Пока один ответ — сложные задачи требуют человека.
OpenAI, 6 сентября 2026.
Другой ответ — система может сама определять, когда ей нужен человек.
Nature Medicine, 15 сентября 2026.
И третий — иногда человеку вообще не стоит оставлять последнее слово.
Accident Analysis & Prevention, сентябрь 2026.
Интереснее другое: имеем ли мы право оставлять решение человеку, если система принимает его лучше?
Пока один ответ — сложные задачи требуют человека.
«Агенты всё ещё нуждаются в значительном человеческом управлении, особенно по мере роста сложности задачи. Более половины успешных задач на 4–8 часов потребовали вмешательства».
OpenAI, 6 сентября 2026.
Другой ответ — система может сама определять, когда ей нужен человек.
«Автономные клинические ИИ-агенты могут завершать диагностический процесс без постоянного участия человека, поддерживая сложные рассуждения и принятие решений».
Nature Medicine, 15 сентября 2026.
И третий — иногда человеку вообще не стоит оставлять последнее слово.
«ИИ-агенты снизили долю столкновений до 2,8–4,6% против 12% у людей в 108 смоделированных сценариях».
Accident Analysis & Prevention, сентябрь 2026.
Интереснее другое: имеем ли мы право оставлять решение человеку, если система принимает его лучше?
Когда технологическая система ошибается, кто должен отвечать за эту ошибку?
Один ответ — тот, кто передал ей полномочия.
AI and Ethics, 14 сентября 2026.
Другой — ответственность уже невозможно свести к одному человеку.
Digital Society, 15 сентября 2026.
Третий — смотреть нужно на реальную возможность вмешаться.
.
Humanities and Social Sciences Communications, 25 сентября 2026.
Интереснее другое: если решение принимает система, кто именно должен оставаться в позиции, из которой её ещё можно остановить?
Один ответ — тот, кто передал ей полномочия.
«Ответственность не делится и не уменьшается из-за автономности процесса. Она переносится на более ранний акт делегирования: выбор цели, ограничений и условий запуска».
AI and Ethics, 14 сентября 2026.
Другой — ответственность уже невозможно свести к одному человеку.
«Моральная ответственность рассеивается, ослабевает и перераспределяется между последовательными этапами агентного процесса».
Digital Society, 15 сентября 2026.
Третий — смотреть нужно на реальную возможность вмешаться.
«Задержка определяет, было ли человеческое вмешательство реально возможным, влияет на оценку предсказуемости и помогает установить, кто мог предотвратить вред»
.
Humanities and Social Sciences Communications, 25 сентября 2026.
Интереснее другое: если решение принимает система, кто именно должен оставаться в позиции, из которой её ещё можно остановить?
Реанимировала сайт ART.IS.YOU.
Здесь — исследования, проекты, тексты и эксперименты на тему человека и технологий.
Здесь — исследования, проекты, тексты и эксперименты на тему человека и технологий.
🔥1