Искусственный интеллект (ИИ) фундаментально изменил способ программирования. ИИ-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать с отладкой. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
На первый взгляд кажется, что ИИ без труда может писать код. Простые функции и скрипты часто генерируются без проблем. Но как только проект состоит из нескольких файлов и папок, возникают трудности. ИИ испытывает сложности с поддержанием согласованности и структуры в большой кодовой базе. Это может привести к таким проблемам, как отсутствующие или ошибочные связи между файлами и несогласованность в реализации функций.
ИИ-агенты испытывают трудности с правильным порядком кода. Например, они могут разместить инициализации в конце файла, что вызывает ошибки во время выполнения. Кроме того, ИИ без колебаний может определить несколько версий одного и того же класса или функции в проекте, что приводит к конфликтам и путанице.
Решением является использование AI-кодовых платформ, которые могут управлять памятью и структурой проекта. Это помогает сохранять согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может терять связь проекта и вводить нежелательные дублирования или некорректные зависимости во время программирования.
Большинство AI-платформ для кодирования работают с так называемыми инструментами, которые могут вызывать большую языковую модель. Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Также возможно подключить AI-кодового агента к IDE, такой как Visual Code. При желании можно локально запустить LLM с помощью llama или ollama и выбрать MCP сервер для интеграции. Модели можно найти на huggingface.
Для лучшего управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые следят за корректностью кода. Инструменты, такие как линтеры, проверщики типов и продвинутые средства анализа кода, помогают выявлять и исправлять ошибки на ранних этапах. Они являются важным дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения качества и стабильности.
Одна из главных причин, по которой ИИ-агенты продолжают повторять ошибки, заключается в том, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ необходим контекст и четкое описание роли для эффективной генерации кода. Это означает, что запросы должны быть полными: они должны содержать не только функциональные требования, но и явно указывать ожидаемый результат и граничные условия. Для удобства можно сохранять запросы в стандартном формате (MDC) и отправлять их ИИ по умолчанию. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы используете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.
Продукты, такие как FAISS и LangChain, предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать релевантные фрагменты кода, а LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках большого проекта. Также это можно настроить локально с помощью RAC баз данных.
ИИ — мощный инструмент для программистов и может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он пока не способен самостоятельно проектировать и строить сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но которому всё ещё нужна поддержка и корректировка для достижения хорошего результата.
Свяжитесь с нами контакт, чтобы помочь настроить среду разработки и помочь командам максимально эффективно использовать среду разработки, уделяя больше внимания инженерии требований и проектированию, а не отладке и написанию кода.
Искусственный интеллект (ИИ) продолжит развиваться в 2025 году и будет оказывать всё большее влияние на нашу повседневную жизнь и бизнес. Основные тенденции в области ИИ показывают, как эта технология достигает новых высот. Здесь мы обсудим некоторые ключевые разработки, которые определят будущее ИИ.
Ниже представлены 7 главных тенденций в области искусственного интеллекта на 2025 год
Agentic AI относится к системам, способным самостоятельно принимать решения в рамках заранее определённых границ. В 2025 году ИИ-системы становятся всё более автономными, с применением, например, в автономных транспортных средствах, управлении цепочками поставок и даже в здравоохранении. Эти ИИ-агенты не только реактивны, но и проактивны, что позволяет разгрузить человеческие команды и повысить эффективность.
С ростом приложений ИИ в реальном времени, таких как распознавание речи и дополненная реальность, вычисления во время вывода (inference time compute) становятся ключевым фактором. В 2025 году большое внимание уделяется оптимизации аппаратного и программного обеспечения для ускорения и повышения энергоэффективности ИИ-моделей. Речь идёт о специализированных чипах, таких как тензорные процессорные блоки (TPU) и нейроморфное оборудование, поддерживающем вывод с минимальной задержкой.
С момента появления моделей, таких как GPT-4 и GPT-5, очень большие модели продолжают расти в размерах и сложности. В 2025 году эти модели становятся не только больше, но и оптимизированы для конкретных задач, таких как юридический анализ, медицинская диагностика и научные исследования. Эти гиперсложные модели обеспечивают беспрецедентную точность и понимание контекста, но также создают вызовы в области инфраструктуры и этики.
С другой стороны спектра наблюдается тенденция к очень маленьким моделям, специально разработанным для edge computing. Эти модели используются в устройствах Интернета вещей, таких как умные термостаты и носимые медицинские приборы. Благодаря таким методам, как обрезка моделей (model pruning) и квантизация, эти маленькие ИИ-системы эффективны, безопасны и доступны для широкого круга применений.
Применение ИИ в 2025 году выходит за рамки традиционных областей, таких как распознавание изображений и речи. Например, ИИ поддерживает творческие процессы, такие как дизайн моды, архитектуры и даже сочинение музыки. Кроме того, наблюдаются прорывы в областях, таких как квантовая химия, где ИИ помогает открывать новые материалы и лекарства. Также ИИ применяется в управлении комплексными ИТ-системами, разработке программного обеспечения и кибербезопасности.
Благодаря интеграции облачных технологий и продвинутых систем управления данными, ИИ-системы имеют доступ к тому, что почти ощущается как бесконечная память. Это позволяет сохранять длительный контекст, что важно для таких приложений, как персонализированные виртуальные ассистенты и сложные системы обслуживания клиентов. Эта возможность позволяет ИИ обеспечивать последовательный и контекстно осознанный опыт на протяжении длительного времени. Фактически ИИ запоминает все разговоры, которые когда-либо вел с вами. Вопрос в том, хотите ли вы этого, поэтому должна быть возможность сбросить часть или всю информацию.
Хотя ИИ становится всё более автономным, человеческий фактор остаётся важным. Human-in-the-loop augmentation обеспечивает более точную и надёжную работу ИИ-систем за счёт человеческого контроля на критических этапах принятия решений. Это особенно важно в таких сферах, как авиация, здравоохранение и финансы, где человеческий опыт и суждения остаются ключевыми. Любопытно, что эксперименты с диагностикой, проведённые 50 врачами, показали, что ИИ справляется лучше, а ещё лучше — когда врачи работают с помощью ИИ. Поэтому нам важно научиться задавать правильные вопросы.
С появлением O1 OpenAI сделал первый шаг к рассуждающей большой языковой модели (LLM). Этот шаг вскоре был превзойдён O3. Но конкуренция также пришла из неожиданного источника — Deepseek R1. Это opensource модель рассуждения и обучения с подкреплением, которая значительно дешевле американских конкурентов как по энергопотреблению, так и по использованию оборудования. Поскольку это напрямую повлияло на рыночную стоимость всех компаний, связанных с ИИ, был задан тон на 2025 год.
Как NetCare может помочь с этим вопросом
NetCare имеет проверенный опыт внедрения цифровых инноваций, трансформирующих бизнес-процессы. Благодаря нашему обширному опыту в области ИТ-услуг и решений, включая управляемые ИТ-сервисы, ИТ-безопасность, облачную инфраструктуру и цифровую трансформацию, мы готовы поддержать компании в их инициативах по ИИ.
Наш подход включает:
Какие цели нужно ставить
При внедрении ИИ важно ставить чёткие и достижимые цели, соответствующие общей бизнес-стратегии. Вот несколько шагов, которые помогут определить эти цели:
Следуя этим шагам и сотрудничая с опытным партнёром, таким как NetCare, вы сможете максимально использовать преимущества ИИ и подготовить свою организацию к будущему успеху.
Тенденции в области ИИ в 2025 году показывают, как эта технология всё глубже интегрируется в нашу повседневную жизнь и решает сложные задачи способами, которые несколько лет назад казались немыслимыми. От продвинутого agentic AI до почти бесконечной памяти — эти разработки обещают будущее, в котором ИИ поддерживает нас, обогащает и позволяет нам расширять новые горизонты. Обязательно ознакомьтесь с увлекательными новостями о новой большой языковой модели OpenAI O3.
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает оказывать огромное влияние на то, как мы работаем и внедряем инновации. OpenAI представляет O3 — революционную новую технологию, которая позволяет компаниям работать умнее, быстрее и эффективнее. Что означает этот прогресс для вашей организации и как вы можете использовать эту технологию? Читайте дальше, чтобы узнать.
OpenAI O3 — это третье поколение продвинутой AI-платформы OpenAI. Она сочетает в себе передовые языковые модели, мощную автоматизацию и расширенные возможности интеграции. Если предыдущие версии уже были впечатляющими, то O3 выводит производительность на новый уровень, сосредотачиваясь на:
OpenAI O3 разработан для добавления ценности в широкий спектр бизнес-процессов. Вот несколько способов его использования:
С помощью O3 вы можете внедрять интеллектуальных чат-ботов и виртуальных ассистентов для поддержки клиентов. Эти системы понимают естественный язык лучше, чем когда-либо, что позволяет им быстрее и эффективнее помогать клиентам.
Компании могут использовать O3 для анализа больших объемов данных, создания отчетов и обмена инсайтами. Это упрощает принятие решений на основе данных.
O3 помогает маркетологам создавать убедительный контент — от блог-постов до рекламных объявлений. Модель даже может делать персонализированные рекомендации на основе предпочтений пользователей.
Большие языковые модели отлично подходят для разработки программного обеспечения.
Одной из самых заметных особенностей OpenAI O3 является акцент на удобстве использования. Даже компании без обширных технических знаний могут воспользоваться мощью ИИ. Благодаря подробной документации, поддержке API и обучающим модулям внедрение становится простым.
Кроме того, уделено большое внимание этическим нормам. OpenAI добавила новые функции, предотвращающие злоупотребления, такие как фильтры контента и более строгий контроль вывода модели.
В NetCare мы понимаем, насколько важны технологии для успеха вашего бизнеса. Поэтому мы предлагаем поддержку в:
Благодаря нашему опыту мы обеспечим, чтобы ваша организация сразу получила выгоду от возможностей, которые предлагает OpenAI O3.
OpenAI O3 представляет собой новую веху в технологии ИИ. Будь то улучшение клиентского опыта, оптимизация процессов или генерация новых инсайтов — возможности безграничны. Хотите узнать больше о том, как OpenAI O3 может усилить ваш бизнес? Свяжитесь с NetCare и откройте для себя силу современного ИИ.
Будущее организаций состоит из цифровых двойников: трансформация с помощью искусственного интеллекта и укрепление таких секторов, как здравоохранение и финансы. Искусственный интеллект (ИИ) — это не только ChatGPT. Хотя в 2023 году ИИ привлек внимание общественности благодаря прорыву чат-бота OpenAI, ИИ уже десятилетиями эволюционирует в тишине, ожидая подходящего момента, чтобы засиять. Сегодня это совершенно иной тип технологии — способный моделировать, создавать, анализировать и даже демократизировать, расширяя границы возможного практически в любой отрасли.
Но что именно может делать ИИ и как компаниям интегрировать его в свои стратегии? Давайте погрузимся в потенциал, кейсы использования и вызовы ИИ с точки зрения ИТ-стратегии.
ИИ способен на невероятные достижения, такие как моделирование реальности (с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением), создание нового контента (с использованием моделей, таких как GPT и GAN), а также прогнозирование результатов путем анализа огромных наборов данных. Секторы, такие как здравоохранение, финансы и безопасность, уже ощущают влияние:
Эти примеры — лишь вершина айсберга. От недвижимости и страхования до клиентского сервиса и правовой системы — ИИ способен революционизировать практически каждый аспект нашей жизни.
Одним из самых интригующих применений ИИ является создание цифровых двойников. Моделируя реальность с помощью операционных данных, компании могут безопасно исследовать влияние ИИ до его масштабного внедрения. Цифровые двойники могут представлять пилота, судью или даже цифрового кредитного аналитика, позволяя компаниям снижать риски и постепенно интегрировать ИИ в свои операции.
Когда компании хотят принять ИИ, им следует рассмотреть вопросы, такие как «покупать, использовать open source или создавать самостоятельно?» и «как усилить текущих сотрудников с помощью ИИ-инструментов?». Крайне важно рассматривать ИИ как способ улучшения человеческих навыков, а не их замены. Конечная цель — создать расширенных советников, которые поддерживают принятие решений, не жертвуя человеческим фактором.
С большой силой приходит большая ответственность. Закон ЕС об ИИ, вступивший в силу в 2024 году, направлен на баланс инноваций с фундаментальными правами и безопасностью. Компаниям необходимо проактивно думать о предвзятости в моделях ИИ, конфиденциальности данных и этических последствиях использования таких технологий.
Рассмотрите возможность использования синтетических данных, генерируемых GAN, для борьбы с предвзятостью, а также применяйте инструменты, такие как SHAP или LIME, для создания более объяснимых систем ИИ. Нам нужен ИИ, который поддерживает человеческие цели и ценности — технология, способная улучшать жизни, а не подвергать их опасности.
ИИ уже определяет, как мы живем и работаем. По данным Gartner, шесть из десяти главных технологических трендов на 2024 год связаны с ИИ. Forrester прогнозирует, что рынок ИИ достигнет стоимости 227 миллиардов долларов к 2030 году. Компаниям сейчас нужно выяснить, как вывести ИИ из лабораторий и применить его в практических кейсах.
Будущее — это не замена людей, а создание мира, в котором персональные ИИ сотрудничают с корпоративными ИИ, расширяя человеческие возможности и трансформируя отрасли. Видение ясно — ответственно принять ИИ и использовать его силу для более эффективного и обогащенного будущего.
Как NetCare может помочь с этим вопросом
NetCare разработала и реализовала эту стратегию задолго до того, как крупные компании, такие как Oracle и Microsoft, пришли к этой идее. Это дает стратегическое преимущество в скорости, подходе и видении будущего.
Какие цели следует ставить
При внедрении цифрового двойника важно ставить четкие и измеримые цели. Рассмотрите следующие шаги:
Почему NetCare
NetCare выделяется сочетанием ИИ с ориентированным на клиента подходом и глубокими ИТ-экспертными знаниями. Фокус на предоставлении индивидуальных решений, соответствующих уникальным потребностям вашей организации. Сотрудничая с NetCare, вы можете быть уверены, что ваши инициативы в области ИИ будут стратегически спланированы и эффективно реализованы, что приведет к устойчивым улучшениям и конкурентным преимуществам.
Быстрее, умнее и экологичнее В мире разработки программного обеспечения устаревший код может стать препятствием для инноваций и роста. Наследственный код часто состоит из десятилетий патчей, обходных решений и обновлений, которые когда-то были функциональными, но теперь трудно поддерживаемыми.
К счастью, появился новый инструмент, который может помочь командам разработчиков модернизировать этот код: искусственный интеллект (ИИ). Благодаря ИИ компании могут быстрее, эффективнее и точнее очищать, документировать и даже преобразовывать наследственный код в более современные языки программирования.
Наследственный код, написанный на устаревших языках или с использованием устаревших структур, приносит несколько проблем:
Модернизация наследственного кода с помощью ИИ дает компаниям не только возможность воспользоваться новыми технологиями, но и минимизировать риски и сократить затраты. С помощью ИИ возможно поэтапно трансформировать наследственную кодовую базу в современную, устойчивую к будущему инфраструктуру, не теряя при этом базовой функциональности.
В мире, где технологии развиваются стремительно, компании могут получить ценное преимущество, обновляя устаревший код с помощью ИИ и позиционируя себя как инновационных лидеров в своей области. Модернизация наследственного кода теперь не только возможна, но и экономична по времени и затратам.
Нужна помощь в обучении и внедрении ИИ для модернизации наследственного кода? Заполните контактную форму, и я с радостью расскажу подробнее. В среднем проекты модернизации с ИИ проходят в 5 раз быстрее.
Мир генеративного ИИ (genAI) развивается с бешеной скоростью. Если раньше мы только мечтали о технологиях, способных соперничать с человеческим творчеством, то сегодня мы видим приложения, которые удивляют и вдохновляют нас. От генерации текста до искусственного создания изображений и видео: genAI открывает двери к новым возможностям в различных сферах — от маркетинга и развлечений до здравоохранения и образования. В этой статье мы обсудим самые прорывные разработки и посмотрим, что может принести будущее.
Новейшие модели genAI, такие как GPT-4 от OpenAI и DALL-E, стали мультимодальными. Это означает, что они могут комбинировать различные типы входных данных, такие как текст и изображение, чтобы создавать более сложные и творческие результаты. С помощью DALL-E теперь можно генерировать изображения на основе текстовых описаний, что помогает творческим профессионалам сразу визуализировать свои идеи. Эти мультимодальные модели упрощают преодоление границ между разными творческими дисциплинами.
Обучение в контексте означает, что модели ИИ становятся лучше в понимании контекста и нюансов вашего запроса без необходимости дополнительного обучения. Это делает их сразу применимыми в реальном времени, например, в службе поддержки клиентов. Адаптивный ИИ, который может подстраиваться на основе обратной связи и паттернов использования, обеспечивает постоянное улучшение в предоставлении персонализированных ответов и услуг.
Сообщество genAI становится всё более открытым, компании такие как Meta и Hugging Face публикуют свои модели. Это позволяет разработчикам экспериментировать с этими продвинутыми системами ИИ и вносить улучшения. Сообщество с открытым исходным кодом играет важную роль в решении таких проблем, как предвзятость и этические вопросы, благодаря вкладу разнообразных пользователей со всего мира.
Традиционно мощные модели ИИ, такие как genAI, требуют больших вычислительных ресурсов и энергии. Инновации в архитектуре ИИ, такие как более эффективные нейронные сети и специализированные ИИ-чипы, позволяют запускать крупные модели на меньшем масштабе и с меньшими затратами. Это делает решения genAI более доступными для малых компаний и индивидуальных пользователей.
Если раньше genAI в основном применялся к тексту, то последние достижения в области создания изображений и видео впечатляют. Модели, такие как Midjourney и Runway, позволяют пользователям создавать высококачественные изображения и даже видеоклипы. Это особенно полезно для маркетинга и рекламы, где визуально привлекательный контент играет важную роль. Новые ИИ могут даже имитировать человеческие движения, благодаря чему актеры или анимационные персонажи могут реалистично двигаться в сгенерированных средах.
С появлением мощных моделей genAI возникают и этические вопросы, такие как авторское право, конфиденциальность и влияние ИИ на рабочие места. Все больше компаний и правительств разрабатывают руководства для ответственного использования ИИ. Например, OpenAI внедрила функции «safeguarding» для предотвращения нежелательных результатов при генерации изображений. Также рассматриваются способы сделать ИИ более прозрачным для пользователей, чтобы они знали, когда и как используется ИИ.
GenAI всё чаще интегрируется в повседневные программные инструменты, такие как текстовые редакторы, программы для дизайна и браузеры. Google и Microsoft внедряют функции ИИ в свои пакеты Google Workspace и Microsoft Office соответственно, помогая пользователям работать умнее и быстрее. Такая интеграция обеспечивает доступность поддержки ИИ непосредственно в рабочем процессе миллионов людей, что значительно повышает продуктивность.
С такой скоростью развития genAI мы скоро можем ожидать ещё более прорывных приложений. Например, ИИ-ассистенты, которые не только реагируют, но и проактивно помогают, беря на себя задачи; продвинутые голографические изображения, которые почти невозможно отличить от реальных; и ИИ, которые сотрудничают для решения сложных проблем.
Компании также будут всё активнее применять ИИ в бизнес-процессах. Организация может обучить несколько агентов для выполнения конкретных задач и заставить их работать в команде. В настоящее время ИИ — это прежде всего отличный помощник, который работает быстро и, например, очень хорошо справляется с написанием, проверкой и отладкой компьютерного кода.
Генеративный ИИ стал неотъемлемой частью и играет ключевую роль в будущем технологий и творчества. Будь то компании, использующие genAI для создания инновационных продуктов, или отдельные пользователи, стремящиеся повысить свою продуктивность — возможности безграничны, а будущее выглядит многообещающим.
Также NetCare создала собственное приложение genAI, которое мы называем AIR. Это экономичная модель LLM, которую можно использовать для различных задач — от программирования до работы в службе поддержки клиентов, а также в качестве переводчика сайтов. Например, различные сайты, такие как этот, переводятся с помощью AIR. Сам плагин мы, конечно, тоже сделали с помощью AIR и небольшой помощью Жерара 🙂
Развитие в области искусственного интеллекта (ИИ) вызывает вопросы о том, что нас ждет впереди. Недавний белый доклад Леопольда Ашенбреннера рисует увлекательную картину текущей ситуации и возможного будущего. Вот несколько ключевых идей, формирующих будущее ИИ, основанных на анализе тенденций и вызовов.
Прогресс в области ИИ беспрецедентен. Всего за несколько лет мы эволюционировали от GPT-2, который понимал мир примерно как малыш, до GPT-4, обладающего способностями умного старшеклассника. Это развитие обусловлено экспоненциальным ростом вычислительной мощности, алгоритмической эффективности и инновационных методов, таких как обучение с подкреплением. Ожидается, что эта тенденция продолжится, и к 2027 году появятся ИИ-системы, функционирующие как профессиональные исследователи или инженеры.
После достижения человеческого уровня интеллекта следующим шагом станет суперинтеллект. Этот переход может ускориться благодаря способности ИИ к самоусовершенствованию. Последствия огромны: от экономических трансформаций до экзистенциальных рисков. Ашенбреннер подчеркивает, что этот взрыв интеллекта может стать переломным моментом, где контроль и безопасность имеют решающее значение для предотвращения катастроф.
Огромная инфраструктура, необходимая для этих ИИ-систем, уже готовится. Компании инвестируют миллиарды в дата-центры, графические процессоры и электроэнергию для обеспечения требуемой вычислительной мощности. Эта мобилизация ресурсов знаменует собой промышленный сдвиг, сравнимый с историческими военными усилиями, но теперь направленный на технологическое доминирование.
Экономические последствия ИИ глубоки. Ожидается, что ИИ-секторы будут двигать значительную часть мирового экономического роста, особенно за счет автоматизации, повышения производительности и создания новых рынков. В то же время существует риск значительного экономического неравенства, когда страны и компании без доступа к передовому ИИ останутся позади. По мнению Ашенбреннера, правительства и компании должны сотрудничать, чтобы сократить этот разрыв, стимулируя образование, инновации и справедливое распределение ресурсов.
Важной задачей является обеспечение безопасности ИИ-моделей и данных. Риск попадания чувствительных технологий в неправильные руки, например, враждебных государств, представляет серьезную угрозу. В документе призывают к ужесточению мер безопасности и улучшению политики для снижения таких рисков.
Одна из крупнейших научных задач — разработка методов, позволяющих ИИ-системам работать в соответствии с человеческими ценностями, даже если они станут значительно умнее нас. Это называется «суперсогласованием». Достижение или недостижение суперсогласования может привести к непредвиденным и потенциально катастрофическим последствиям.
Кроме технологических вызовов, существует геополитический аспект. Такие страны, как Китай и США, соревнуются за доминирование в области ИИ. Победитель этой гонки получит решающее преимущество не только в экономике, но и в военной сфере. Поэтому жизненно важно, чтобы демократические общества сотрудничали для обеспечения свободного и стабильного мирового порядка.
Перспективы, изложенные в этом документе, одновременно захватывающие и тревожные. Они требуют внимания, действий и сотрудничества. Чтобы использовать возможности ИИ и управлять рисками, необходимо инвестировать в исследования, политику и международное сотрудничество. Как говорится в документе: будущее — это не просто то, что с нами происходит, это то, что мы создаем вместе.
Что вы думаете? Готовы ли мы к вызовам и возможностям, которые приносит ИИ? Хотите читать больше?
Данные, безусловно, играют решающую роль в компаниях, которые переходят на цифровые технологии. Но по мере роста спроса на высококачественные и большие объемы данных мы часто сталкиваемся с такими проблемами, как ограничения конфиденциальности и недостаток достаточного количества данных для специализированных задач. Здесь на помощь приходит концепция синтетических данных как прорывного решения.
Синтетические данные — это данные, которые создаются искусственно, а не получаются в результате реальных событий или процессов. Эти данные часто генерируются с помощью алгоритмов и технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как модели машинного обучения. Цель синтетических данных — максимально точно имитировать реальные данные с точки зрения статистических свойств и закономерностей.
Пример: Синтетически сгенерированная комната
Хотя синтетические данные предлагают множество преимуществ, существуют и вызовы. Обеспечение качества и точности этих данных крайне важно. Неточные синтетические наборы данных могут привести к вводящим в заблуждение результатам и решениям. Кроме того, важно найти баланс между использованием синтетических и реальных данных для получения полного и точного представления. Также синтетические данные могут использоваться для уменьшения дисбаланса (BIAS) в наборе данных. Большие языковые модели используют сгенерированные данные, поскольку они уже прочитали Интернет и нуждаются в дополнительных тренировочных данных для улучшения.
Синтетические данные — это многообещающее развитие в мире анализа данных и машинного обучения. Они предлагают решение проблем конфиденциальности, улучшают доступность данных и являются бесценными для обучения продвинутых алгоритмов. По мере дальнейшего развития и интеграции этой технологии крайне важно обеспечивать качество и целостность данных, чтобы полностью раскрыть потенциал синтетических данных.
Нужна помощь в эффективном применении ИИ? Воспользуйтесь нашими консультационными услугами
На протяжении многих лет роботы в промышленности обеспечивают автоматизацию простой работы. До сих пор это не приводило к росту безработицы, но утверждается, что ситуация изменится.
С появлением дронов и беспилотных автомобилей будет роботизирован весь транспортный сектор, полиция и армия. Одновременно GenAI и искусственный интеллект в целом постепенно, но верно сделают ненужными рабочие места всех высококвалифицированных специалистов. Обычно дополнительное благосостояние приводит к созданию новых рабочих мест на более высоких ступенях цепочки создания стоимости. Искусственный интеллект будет препятствовать этому процессу, поскольку и здесь ИИ может создавать ценность.
Таким образом, дополнительное благосостояние достанется немногим — владельцам и менеджерам (крупных) компаний. В первую очередь разрыв между богатыми и бедными увеличится. Сначала низкоквалифицированные работники потеряют свои рабочие места, и им не найдут замену. В Нидерландах они попадут в систему социальной защиты по безработице и пособиям. В других странах, таких как США, это гораздо быстрее приведет к острой бедности. Нетрудно предположить, что это может вызвать массовое недовольство и, возможно, даже революции. Надеюсь, это будет лишь переходный период, в течение которого политики внесут изменения, чтобы все могли воспользоваться повышенным благосостоянием. Разработка и реализация эффективной политики крайне важны для успешного проведения этой трансформации.
Но в конечном итоге этот процесс остановить невозможно, просто потому, что это возможно и с помощью ИИ и роботизации можно достичь больших денег и власти.
Если в итоге и высококвалифицированные специалисты окажутся без работы из-за искусственного интеллекта, правительство будет вынуждено вмешаться. Это можно сделать, перераспределяя богатство между (к тому времени) сверхбогатыми и безработными. Поскольку национальные правительства уже не смогут эффективно влиять на транснациональные корпорации, потребуется сотрудничество. Предположим, что это удастся. Тогда мы будем жить с большим количеством свободы, свободного времени и благосостояния до тех пор, пока последняя работа не будет заменена более умными роботами. В этот момент или чуть раньше экономика, какой мы ее знаем, исчезнет, и всё станет бесплатным. Роботы будут производить всё, включая добычу сырья, и поскольку они не требуют вознаграждения, будут делать это бесплатно, 24 часа в сутки, 365 дней в году. Цены на товары и услуги будут падать всё ниже и ниже, пока не достигнут нуля.
Экономика исчезла, богатство перестало иметь смысл, потому что всё бесплатно.
Появится ли тогда теневой рынок, как сейчас существует между нижним и верхним слоями общества, или мы будем пытаться выделяться иным способом? Сейчас я не знаю. Но я знаю, что описанный сценарий реален, и мы должны быть готовы как к периоду между настоящим и исчезновением экономики, так и к периоду после этого.
Но если мы справимся с этим правильно, мы сможем достичь именно того, чего всегда хотели: больше свободного времени и достаточный доход для хорошей и полноценной жизни. Эта мысль, на мой взгляд, стоит того, чтобы продолжать инвестировать в инновации.
В мире искусственного интеллекта одной из крупнейших задач является разработка ИИ-систем, которые не только обладают интеллектом, но и действуют согласно этическим нормам и ценностям, соответствующим человеческим. Один из подходов — обучение ИИ на основе законов и судебной практики. В этой статье рассматривается этот метод и дополнительные стратегии создания ИИ с человеческими нормами и ценностями. Я также предложил эту идею от имени Нидерландской коалиции по ИИ Министерству юстиции и безопасности в стратегическом документе, который мы подготовили по заказу министерства.
Идея обучения ИИ на основе законов и судебной практики основана на концепции, что законы отражают коллективные нормы и ценности общества. Позволяя ИИ анализировать эти юридические тексты, система может получить представление о том, что социально приемлемо и какие действия запрещены.
Использование GAN для выявления пробелов
Генеративные состязательные сети (GAN) могут служить инструментом для обнаружения пробелов в законодательстве. Генерируя сценарии, выходящие за рамки существующих законов, GAN могут выявлять возможные этические дилеммы или неучтённые ситуации. Это позволяет разработчикам выявлять и устранять эти пробелы, обеспечивая ИИ более полным этическим набором данных для обучения. Конечно, нам также нужны юристы, судьи, политики и этики для тонкой настройки модели.
Хотя обучение на законодательстве предоставляет прочную отправную точку, существуют важные моменты для рассмотрения:
Для создания ИИ, который действительно резонирует с человеческой этикой, необходим более целостный подход.
1. Интеграция культурных и социальных данных
Подвергая ИИ воздействию литературы, философии, искусства и истории, система может получить более глубокое понимание человеческой природы и сложности этических вопросов.
2. Взаимодействие с людьми и обратная связь
Привлечение экспертов в области этики, психологии и социологии к процессу обучения помогает уточнять ИИ. Обратная связь от людей обеспечивает нюансы и корректирует недостатки системы.
3. Непрерывное обучение и адаптация
ИИ-системы должны быть разработаны так, чтобы учиться на новой информации и адаптироваться к меняющимся нормам и ценностям. Для этого необходима инфраструктура, обеспечивающая постоянные обновления и переобучение.
4. Прозрачность и объяснимость
Крайне важно, чтобы решения ИИ были прозрачными и объяснимыми. Это не только облегчает доверие пользователей, но и позволяет разработчикам оценивать этические аспекты и корректировать систему при необходимости.
Обучение ИИ на основе законов и судебной практики — ценный шаг на пути к созданию систем, понимающих человеческие нормы и ценности. Однако для создания ИИ, который действительно действует этично, подобно человеку, необходим междисциплинарный подход. Объединяя законодательство с культурными, социальными и этическими знаниями и интегрируя человеческую экспертизу в процесс обучения, мы можем разработать ИИ-системы, которые не только интеллектуальны, но и мудры и эмпатичны. Посмотрим, что может принести будущее.
Дополнительные ресурсы:
Nederlands
English
Deutsch
Français
Español
Italiano
Português