Эволюция моды глазами нейросети

С днем мечты о звёздах. И пусть тормоза прогресса сгинут без следа в нашем тревожном прошлом.

Тяжелый день для веганов: доказано, что растения не только могут чувствовать боль, но и "кричать" во время стресса или опасности. Из этого материала вы узнаете, что цветы - это на самом деле уши, что газонная трава может позвать на помощь хищных насекомых, а также послушаете крики о помощи обезвоженного кактуса.

Не в этот раз, Илон

Концепция автоматизации государственного управления и ее практическое применение в сфере управления экономикой, разработанная советским академиком Глушковым, получи они одобрение правительства и финансирование, могли бы изменить развитие и судьбу страны, и повлиять на то, как выглядит и работает сейчас интернет. Некоторые считают, что, будь компьютерное "железо" в те времена помощней для обработки бигдата, это могло бы привести к другому пути развития мира и СССР.

Так вот теоретические разработки академика достали из-под сукна и хотят на их основе, вооружившись современными вычислительными мощностями, создать аналог Генплана.

С невероятной скоростью генеративный ИИ превратился в инструмент, которым может управлять даже кухарка. Этот клип я сделала Кандинским что-то примерно за час, включая генерацию картинок и монтаж, не обладая никакими специальными знаниями, в качестве текстовых описаний используя оригинальный текст Пушкина. Серьезное отличие от Миджорни, управиться с которой сразу получалось далеко не у всех, слишком сложно.
В процессе работы выяснилось, что Кандинский не понимает язык Пушкина, особенно тяжело ему пришлось с русской мифологией — ни Бабу Ягу, ни Кощея, ни ступу, ни богатырей модель не знает, на этих запросах пришлось мухлевать и описывать сцены своими словами. Избушку на курьих ножках Кандинский так и не вообразил. Также тяжело с длинными запросами с подробными описаниями - только сцены, которые можно описать одним простым предложением.
Кое-какие запросы ИИ не понимает вообще, и тогда просто мухлюет и подсовывает рандомные картинки из своей базы.
В целом круто, что инструмент так прост, довольно быстр и к тому же бесплатен, для несложных творческих и рабочих задач сгодится.

#ИИ

Неонацисты — это плохо. Но прецедент тревожный

Осторожнее с синтетическими мозгами на рабочем месте, можно и доиграться ненароком

#ИИ

Вообще мораль техкорпораций за последние пару лет упала ниже абсолютного ноля: всем вдруг стало плевать на "репутацию компании", "ценности бренда" и прочий гламур, который наводили на свои бизнесы корпорации в эпоху становления маркетинга. Попробуйте пересмотреть "Силиконовую долину", и это бросится в глаза — поступки вроде редактирования результатов поисковой выдачи или промышленного шпионажа там представляются как репутационное днище, которое может принести убытки и стоит СЕО его работы. Теперь норм, "все так делают":

Что скрывается в "черном ящике"? Какие данные позволяют ИИ выглядеть такими умными?

Редакция The Washington Post проделала титаническую работу, и проанализировала набор данных из Google’s C4, в который включены информация с 15 млн сайтов — на этом датасете обучались большие языковые модели, в том числе — Google T5 и LLaMA (на чем OpenAI обучала ChatGPT, компания скрывает).

Оценив, какое количество информации "одолжил" модели каждый сайт, редакторы WP составили рейтинг источников в каждой категории (посмотреть его можно в интерактивной инфографике на этой странице).

Оказалось, что наборе данных преобладали веб-сайты из таких отраслей, как журналистика, развлечения, разработка программного обеспечения, медицина и создание контента — по мнению WP, именно эти отрасли больше всех могут пострадать от негативного влияния нейросетей.

В ТОП-3 самых "ограбленных" сайтов попали:

№1 — Patents.google.com, который содержит описания патентов, выданных по всему миру;
№2 — Wikipedia.org
№3 — Scribd.com, цифровая библиотека, доступная только по подписке.

Упоминается также, что в числе сайтов датасета — пиратские библиотеки литературы, а 5 млн из фигурантов базы уже закрылись — их больше нет в сети.

Интересно, что материал, собранный журналистами The Washington Post, уже стал основанием для некоторых компаний подавать иски к владельцам ИИ с требованием компенсировать убытки от нарушения авторских прав.

#нейросети

Все о PR на PRexplore ➡️

Молиться, поститься, слушать радио "Радонеж"

Я всегда с собой беру.... Индийская компания Humane анонсировала компактное устройство, управляемое ИИ, воплощающее сбычу фантастических мечт о роботе-ассистенте: девайс оснащен мин-проектором, проецирующим информацию со смартфона на любую поверхость, принимать звонки, переводить устную речь на различные языки. Тут можно посмотреть устройство в действии.

#ИИ #девайсы

Нейронки создали рекламу пиццерии. Сценарий, картинки, монтаж, генерация голоса — всё взял на себя ИИ.
Реклама и должна такой быть — ужасающей

UPD: источник здесь , спасибо за него @artem_tamazov

С появлением мощных ИИ-инструментов создания графического и текстового контента резко обострилась нужда в инструментах распознавания фейков и искусственно созданной информации.

И, хотя рынок такого ПО сильно отстает в темпах развития от инструментов генеративного ИИ (по данным HSRC, мировой рынок средств обнаружения подделок в 2020 году оценивался в $3,86 млрд и будет расти на 42% до 2026 года, тогда как общий рынок ИИ к 2022 году достиг $60 млрд), на рынке уже есть работающие решения, которые помогут отличить контент, созданный человеком, от контента, созданного нейросетями (текстовые мы сами проверили на способность понимать русский язык):

AI or Not — сервис российского стартапа Optic, который позволяет быстро распознать, кем нарисована картинка — человеком или нейросетью. У сервиса есть ТГ-бот, также имиджи можно проверить в Twitter'е через хештег #aiornot, отметив в посте с картинкой @optic_xyz

ZeroGPT — сервис хорош тем, что находится в неограниченном бесплатном доступе для аудитории, а также способен выделить в тексте строки, написанные ИИ, что помогает отделить мух от котлет искусственные части текста от тех, что написаны человеком

GPT-2 Output Detector Demo — программа обучалась разоблачать уже устаревшую языковую модель GPT-2, но вполне годится для проверки небольших текстов на процент вероятности авторства нейросети.

☝️Важно помнить, что ни один из существующих сегодня инструментов не гарантирует надежность результата на 100% и довольно часто ошибаются. Поэтому перед тем, как делать выводы и принимать какие-то важные решения на основе результатов анализа, перепроверьте все еще раз, заручившись экспертной поддержкой специалиста-человека!

#нейросети #практика #smart_PR

Все о PR на PRexplore ➡️