🥦 Кто такие «ИИ-веганы» — и почему они обходят нейросети стороной?

Пока ChatGPT, Grok и прочие нейросети набирают миллионы новых пользователей, сформировался особый сегмент людей — ИИ-веганы!

>>> Это люди, которые сознательно отказываются использовать ИИ в быту, работе и даже просто в творчестве

Почему они так делают?
• большинство нейросетей обучают на контенте без оплаты авторам — для ИИ-веганов это технология эксплуатации
• дата-центры ИИ жрут огромные массы электроэнергии и воды
• для многих машинные рекомендации неубедительны, экспертнее — мнение человека.
• есть риск растерять навык самостоятельного анализа

📊 По данным исследований MIT и Microsoft Research, при работе с ИИ мозг меняет стратегию: снижается мотивация анализировать и проверять контент «на сложном уровне»

Недоверие усиливает алгоритмическая аверсия: даже доказанная точность рекомендаций не перекрывает инстинктивную веру в экспертность человека

— раскрывает свою точку зрения об ИИ-веганстве Пшинник, сооснователь онлайн-университета «Зерокодер»

Накиньте реакций, что думаете?)

👨‍💻 Как одна незаметная проблема сводит на нет все результаты?

Когда нейросеть «учится» распознавать котиков, она видит на «тренировке» тысячи картинок — с определённым освещением, ракурсом, цветом, качеством.

Но если на вход поступает фото с нестандартным освещением или в необычном антураже — результат может стать совсем неожиданным!

Всё потому что обстоятельства обучения и применения отличаются — это и есть «сдвиг домена» 🙂

Сдвиг домена — это ситуация, когда структура или распределение данных «на тесте» (в реальной жизни) сильно отличается от «тренировочных» данных.

Пример: сеть училась распознавать лица на профессиональных фото, а на практике получает селфи в плохом освещении

Соответственно и результат может быть «с галлюцинациями»! Теперь разработчики хотя бы используют дополнительные, «реалистичные» датасеты для дообучения (domain adaptation) 🤭

А вы знали о такой особенности ИИ? Ждём ваших реакций!

✍️ Как сделать текст ИИ по-настоящему человечным?

ИИ-тексты часто рисуют образ безликой и сухой информации, которой требуется «очеловечивание»:

Начнём с того, как делать не надо!
🔵 повторять однотипные конструкции
🔵 писать излишне официально и отстранённо
🔵 использовать слишком много профессионального жаргона

А теперь 10 банальных, но рабочих способов «оживить» ИИ-текст:
🔵 используйте простые слова, сокращения и риторические вопросы
🔵 фразы типа «понимаем, как это сложно» или «вы не одни в этом» помогают установить контакт
🔵 описания реальных ситуаций не запрещаются
🔵 лёгкая шутка освежает текст и располагает читателя.
🔵 сочетайте короткие и длинные фразы, меняйте ритм для естественности

Ну а самому чат-боту кидайте примеры текстов/постов, которые хотите получить на выходе!

Ставь реакцию, если было хоть немного полезно!

🗣 В Mail появился раздел для путешественников — всё важное под рукой!

Теперь ИИ в Почте Mail собирает всю информацию о путешествиях в удобный раздел «Поездки» в разделе «Покупки»

Что предлагает новый раздел?
— лента предстоящих и прошедших путешествий с билетами на транспорт и данными по отелям
— возможность покупки цифровой SIM-карты для интернета
— оплата eSIM российскими банковскими картами
— интерактивный виджет «Собрали то, что теряется» во «Входящих»

❗️Ежемесячно мы обрабатываем 10 млн писем с билетами и бронированиями. Быстрый доступ к важной информации помогает сэкономить время и сделать путешествие комфортнее❗️— Александр Суровов, руководитель продукта Mail

Как думаете, удобную штуку придумали? 👍/👎

💍 ChatGPT как астролог и нумеролог: вирусный промт месяца

В сети набирает популярность забавный тренд: пользователи просят ChatGPT «узнать» дату своей свадьбы 👇

Ты — опытный астролог, по дате рождения можешь предсказать важные события в жизни, сейчас твоя задача — предсказать дату замужества/женитьбы. Проанализируй дату рождения: [дата рождения, время, место]. Используй либо астрологию (транзиты, натальная карта, активные дома), либо нумерологию (периоды, циклы, личные годы) или обе системы вместе. Никаких размытых фраз. Дай конкретный прогноз, как опытный специалист, который умеет работать с числами и звездами.

* все предсказания — случайные или творческие ответы без реальной точности

Замужние/женатые, совпало у вас?

🤐 3 провала в ИИ и робототехнике, о которых не принято говорить

Рассказываем о 3 интересных проектах, которые не «выстрелили», но оставили важные уроки для рынка 👇

1| Robodrom
Создатели Robodrom мечтали устроить настоящие офлайн-бои гуманоидных и дистанционно управляемых роботов с видеотрансляцией для широкой аудитории.

Основан в 2012-м году в Санкт-Петербурге, получил первые инвестиции ($20 тыс.) от акселератора iDealMachine и венчурного фонда RSV Venture Partners.

💡 Причина провала: не удалось вывести проект на коммерческий уровень и привлечь внимание аудитории.

2| CartPay
Стартап разрабатывал инновационные тележки, которые могли автоматически сканировать и оплачивать товары прямо во время покупок — замена кассам самообслуживания.

Зарегистрирован в США (2014), пилоты планировались в Москве и Санкт-Петербурге. Проект получил грант в размере около $18 тысяч от Фонда малых предприятий в научной сфере.

💡 Причина провала: отсутствие достаточного финансирования для масштабирования и внедрения технологии в крупные ритейл-сети.

3| Animo
Animo разработал устройство, которое автоматически учитывало индивидуальные потребности питомцев: порции корма, контроль количества, отслеживание заболеваний через датчики.

Победитель акселерационной программы GenerationS, собирал инвестиции (более 1,2 млн рублей), запускал краудфандинг, получил признание на международных конкурсах.

💡 Причина провала: несмотря на успехи, стартап не смог удержать инвесторов и проект был заморожен в 2017-м.

Ждём ваших реакций! Делать 2-ую часть?)

🆕 Теперь ИИ гораздо точнее распознаёт русский язык!

Технический директор GigaChat Федор Минькин рассказал:

Инженеры Сбера придумали абсолютно новый подход к предобучению моделей, который делает ИИ-системы распознавания русского языка более продвинутыми

В основе — усовершенствованный трансформер HuBERT, но главное — акцент на семантических представлениях, а не просто на низкоуровневых акустических признаках 😁

Новая схема позволяет обучать модели на огромных массивах неразмеченных аудиозаписей, используя уже натренированную нейросеть как «учителя».

>>> Сбер обучил систему на 100 тысяч часов неразмеченного русского аудио и нейросети Conformer

Хотите прикол? По качеству распознавания русской речи новая модель ошибается на 50% реже, чем продвинутый Whisper от OpenAI!

Ставь лайк российским ИИ-разработкам ❤️

🔎 «Угадайка»: какой арт создал ИИ, а какой — человек?

В эпоху ИИ границы между творчеством человека и возможностями нейросетей стираются!

Мы решили проверить, можно ли отличить настоящее искусство от попыток «творить»?

Правила игры: угадай, какая работы сгенерирована нейросетью, а какая — настоящим художником.

Вызов принят? Что думаешь ты?
🔥 — ИИ слева
❤️ — ИИ справа