Весь мир говорит о стране-датацентре Del Complex. Которая будет плавать по международным водам на корабле с 10 000 GPU Nvidia. И без привязки к законам конкретного государства обеспечивать хранение и обработку глобальных данных.

Новость об этом уже появилась на тысячах сайтов, на всех языках. Но у нас создается впечатление, что все эти журналисты сильно поторопились. И тут всё может быть интереснее (и забавнее), чем они думают.

Исследователи искусственного интеллекта из Университета науки и технологий Китая (USTC) и лаборатории Tencent YouTu Lab разработали инновационную структуру, получившую название «Дятел» (Woodpecker). Она предназначена для коррекции «галлюцинаций» в мультимодальных языковых моделях (MLLM).

Принципы своей работы они описывают встатье, опубликованной несколько дней назад на сервере препринтов arXiv. Их технология достаточно проста, но позволяет убрать глупые, очевидно неверные ответы, которые иногда , казалось бы, в случайном порядке выдают языковые и другие GPT-модели.

Все мы знаем про БАК, Большой адронный коллайдер, расположенным рядом с Женевой в гигантском тоннеле на глубине сотни метров. Это одна из самых больших инженерных конструкций в мире, и её постройка обошлась Европе в $6 млрд (а могла быть и дороже, просто часть тоннелей существовала на этом месте и раньше).

А недавно немецкие ученые запустили самый маленький в истории ускоритель частиц. Крошечный технологический триумф размером меньше монеты и придает новый смысл рассказу о Левше, подковавшем блоху.

С тех пор, как год назад вышел ChatGPT, индустрия генерации цифрового контента находится в суматохе. Всех постепенно начинает вытеснять ИИ. Ряд художников, авторов, исполнителей, и даже звукозаписывающие компании подали многочисленные иски против компаний, занимающихся искусственным интеллектом, в основном против OpenAI. Все они касаются одного: обучающих данных. Компании ходят по всему интернету и собирают миллиарды фрагментов текста/звука, а также миллионы изображений в дата-сеты для тренировки своих моделей ИИ. Естественно, авторам или владельцам контента за это никто не платит, и их даже вообще никак не нотифицируют. Развитие технологии превыше всего.

Чтобы пресечь такой сбор данных, Reddit и X этим летом запретили доступ к своим API сторонним приложениям. Но обычные дизайнеры и цифровые художники не имели никакой возможности противостоять использованию их работ для обучения новых коммерческих ИИ. Теперь в их руках появляется более радикальный инструмент: система Nightshade. Которая отравляет любое изображение, которое ИИ просканировал без твоего разрешения.

На своей конференции Delivering the Future в Сиэттле Amazon сообщила, что она начинает размещение в своих центрах обработки заказов гуманоидных роботов Digit компании Agility. Эти роботы способны выполнять все движения, доступные обычным людям-упаковщикам и сортировщикам. В том числе даже движения кистями и пальцами (откуда, собственно, и их название: digit = палец). Если эксперимент окажется успешным, двуногие роботы в перспективе смогут заменить по меньшей мере 450 000 сотрудников складов компании.

Цифровая эпоха длится уже несколько десятилетий, а у нас до сих пор нет ответов на некоторые базовые вопросы. Насколько вредны для глаз дисплеи, и как в действительности на это влияет их частота обновления? Исходит ли от экрана какое-либо вредоносное излучение? И можно ли защититься от него кактусом? (Спойлер: конечно, нельзя). И еще — разлагает ли интернет наш мозг, или, наоборот, делает устойчивее?

Тут есть два радикально разных мнения, но по сути человек просто защищает себя и свои привычки. Те, кто в интернете не сидит, склонны преувеличивать его угрозы. А активные пользователи, в том числе и мы, — преуменьшать. Вопрос аналогичен тому, вызывают ли видеоигры агрессию (cпойлер: нет, но многих не переубедить). Он больше говорит об отвечающем, чем о реальном положении дел.

Но недавно у нас появилась первая достоверная информация о том, обладает ли интернет эффектом «разжижения мозга». Завершилось исследование, длившееся 17 лет, с 2006-го. И оказалось, что (ура!) сидение в сети, наоборот, закаляет мозг, и делает его устойчивее против старческих болезней. Хотя есть и некоторые нюансы.

Когда Большой адронный коллайдер запущен — как например, во время своего второго цикла, с начала 2015 года по 2018 год, — он обрабатывает события на частоте 40 МГц. Другими словами, он учитывает 40 миллионов событий в секунду. Это необходимо, чтобы отслеживать столкновения между частицами, длящиеся менее 25 наносекунд.

Каждое событие содержит в себе примерно 1 мегабайт данных. Это значит, что в систему во время работы коллайдера входит примерно 40 терабайт данных. В секунду! Абсолютно фантастический объем информации, ведь петабайт набирается примерно за полминуты. Около 72 000 средних жестких дисков заполнялись бы каждый час.

Обрабатывать всё это на такой же скорости не представляется возможным; для анализа подобных объемов данных после окончания работы установки требуются годы. Значительная часть отфильтровывается еще на этапе сбора, на что тоже уходят огромные вычислительные ресурсы. Но всё‑таки остальную часть информации нужно где‑то хранить. Для этого европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) содержит самый большой ЦОД в мире.

Аннотаторы данных для ИИ — новая горячая профессия в IT. Несколько десятков тысяч человек работают на таких «плантациях» в Венесуэле, в том числе обучая умные пылесосы. Недавно я рассказывал о том, как это происходит в Финляндии за счет труда заключенных. За разбор картинок и оценку текстов от ИИ им там платят порядка €1,50 в час. Но самая большая индустрия аннотаторов данных на самом деле находится в Китае. И они здесь придумали свое решение, уникальное именно для этой страны.

Последние несколько лет всё чаще можно услышать идею о том, что наша фундаментальная модель Вселенной неверна. Слишком много всего в ней не сходится. Например, постоянная Хаббла H0, показывающая скорость удаления объектов от нас. По одним измерениям (ярким далеким звездам) она равна 81100 км в час на каждый миллион лет. По другим (реликтовому излучению) — 74300 км в час. Математика верна, расстояния гигантские, но разница тут около 9%. Слишком много для простой неточности вычислений.

Ещё больше выходит разница при подсчетах значения σ8 (сигма-8), коэффициента скорости скопления космической материи. В зависимости от того, с какой стороны физики считать, разница выходит больше 15%, хотя мы используем экспериментальные данные с одного и того же устройства (в данном случае — с космической обсерватории Планка).

Стандартная космологическая модель не сочетается и с тем, что находит в далеких галактиках телескоп Джеймса Уэбба. Вплоть до того, что некоторые ученые предлагают повысить возраст нашей Вселенной в два раза, до 26,7 млрд лет, чтобы как-то привести в порядок математику.

В общем, наши самые успешные попытки измерить фундаментальные свойства Вселенной регулярно приводят к противоречащим друг другу результатам (привет, «Задача трёх тел»!). Чтобы как-то это объяснить, но не выбрасывать всю Стандартную модель, проще всего признать, что наша модель в принципе верна, просто в неё что-то не входит. Например, мы не знаем об одной из фундаментальных сил природы и поэтому не способны до конца собрать головоломку.

Такая фундаментальная сила вполне может быть: в последние 7 лет у нас появились тому некоторые доказательства.

Языковые модели становятся всё лучше в прохождении тестов. Они уже побеждают среднестатистического человека в математике (в том числе находят нестандартные решения для теорем). И получают более высокие оценки при поступлении в вузы, чем сами студенты. Остается всё меньше сфер, в которых можно гордиться тем, что ты человек, а не робот.

До последнего мы убеждали себя, что, по крайней мере, у ИИ нет креативности. Они просто берут то, что в них вложено, и немного переосмысляют. И не создают ничего нового! Поэтому настоящие творцы (картин, скульптур, программ, мелодий) могут спать спокойно. По крайней мере, такое мнение выразила Эллен Шейдлин в недавнем интервью Дудю. Развитие ИИ-моделей её совсем не волнует, она считает, что они помогают творить. Но оказалось, что для обычного человека это далеко не так.

В статье о румбах я как-то писал, что ИИ-стартапы из США и Европы находят дешевых сотрудников из Венесуэлы, Филиппин и стран Африки, чтобы те кликали по картинкам и тренировали ИИ для машин. Это так называемые «плантации XXI века»: люди из самых бедных стран превратились в выгодную рабочую силу, которая выполняет аннотацию картинок за несколько центов в час.

Об этом редко кто говорит, но все топовые «высокотехнологичные» стартапы используют такой рабский труд, в основном через посредников вроде Scale AI, Appen, Spare 5 и Hive Micro. ChatGPT тоже обучали дешевые сотрудники, многие из которых едва умели читать. Особенно популярен этот низкооплачиваемый труд в сфере лидаров и в разработке беспилотных авто. Вся индустрия «аннотации данных» сейчас оценивается в несколько десятков миллиардов долларов; один только Scale AI стоит около $7,3 миллиарда.

Так вот, теперь у этих работников появились конкуренты. Возможно, более этически правильные (хотя это вам решать). В Финляндии не захотели нанимать случайных людей из Венесуэлы и Африки, и придумали вместо этого создавать стартапы непосредственно в своих тюрьмах.

Пару недель назад Meta* представила ИИ-модель Voicebox, которая генерирует и редактирует устную речь. Они говорят, что это очередная революция в сфере генеративных ИИ. Модель не только создает речь в точном стиле и голосе любого человека по короткому образцу, но также умеет автоматически удалять шум, поправлять оговорки, понимать контекст. Авторы проекта охарактеризовали Voicebox как «прорыв в моделях речевого ИИ» и «самый универсальный ИИ для генерации речи».

В нашем распоряжении оказался документ с подробностями о реализации этого проекта. Спешим ознакомить с ним вас.

Глобальное потепление идёт полным ходом, хоть мы и не всегда чувствуем его на себе. Это лето обещает быть самым жарким в известной нам истории. То же самое касается и следующих 5 лет — ООН предупреждает, что это будет самый жаркий пятилетний период за всю историю наблюдений. Всё более вероятным становится превышение глобальных температур на 1,5°C к 2027 году по сравнению с доиндустриальным уровнем. Это одна из тех отметок, после которых процесс раньше считался необратимым.

Стоит готовиться к тому, что в ближайшие годы (а дальше — и десятилетия) тепловые волны продолжат накрывать и Европу, и Индию с Пакистаном, и многие районы США. России, вопреки распространенному мнению, от глобального потепления достанется не меньше, чем остальным, в том числе из-за учащающихся лесных пожаров. Но особенно все прелести на себе «ощутят» жители городов, с их асфальтом и черными плоскими крышами, которые собирают тепло.

В общем, жить на нашем маленьком шарике становится всё некомфортнее. Причем процесс ускоряется. Решений проблеме предлагается полно, но все они упираются в один фактор: деньги. Никому не хочется их терять, снижая промышленные мощности, и никому не хочется их тратить на попытки предотвратить то, что силами одной компании (или даже одного государства) по умолчанию делать бессмысленно.

Но выход есть. И он довольно неожиданный.

Вы, может быть, не заметили, но с телевизорами в последнее время творится что-то неладное.

Лет тридцать назад телевизор был почти предметом роскоши. И не только в странах бывшего СССР. Даже в Америке они, цветные и ламповые, продавались минимум за 800 долларов (то есть около 2500 долларов сегодня с поправкой на инфляцию). Семьи пользовались одним и тем же телевизором на протяжении нескольких поколений. Он хранился у многих дольше, чем автомобиль.

Но сейчас с телевизорами происходит какая-то интересная история. Как и многие другие устройства, за последние десятилетия они стали намного лучше и технологичнее. Но в то время как, скажем, новые автомобили стоят примерно столько же, как и 10 лет назад, а новые смартфоны даже растут в цене, телевизоры стали на порядки (!) дешевле. Что, казалось бы, противоречит элементарной логике.

Задолго до разработки Фейсбука и Вконтакте, задолго даже до появления Всемирной паутины, первая социальная сеть уже успешно работала на восточном берегу США. И даже была довольно популярной, хоть доступ туда и стоил в итоге совершенно баснословных денег. А создала её простая американка Стейси Хорн, пожелавшая обмениваться культурной жизнью онлайн.

Она не ожидала, что её проект станет таким большим, повлияет на развитие всего Интернета и проживет столько десятилетий.

Перед небольшим загородным домом на окраине Гамбурга в северной Германии на почтовом ящике карандашом нацарапано единственное слово — «ЛАЙОН». Это единственный признак того, что этот дом принадлежит человеку, стоящему за огромными усилиями по сбору данных, и без которого тот бум искусственного интеллекта, который во всю силу происходит сейчас, мог бы и не случиться.

Илон Маск вливает деньги в разработку корабля, способного доставлять людей на Красную планету. Starship должен стать первой многоразовой транспортной системой, способной доставлять на Марс до 100 человек за раз. По оценкам Маска, разработка этого корабля стоила ему до $10 млрд. Зато каждый отдельный транспортник потом обойдется в $30 млн — уникально дешево. Собственно, это и позволит запустить их в массовое производство.

Учитывая, что один запуск будет стоить всего $2 млн, цена килограмма, доставленного Starship на низкую околоземную орбиту, составит всего 10 долларов. Для некоторых доставка с «Амазона» обходится дороже! Можно сравнить это с 65 400 долларами для килограмма на космическом корабле "Колумбия", дебютировавшего в 1981 году.

В пятницу Федеральное авиационное управление США (FAA) выдало долгожданную лицензию для SpaceX на первый орбитальный запуск массивной ракетной системы.

Этот запуск состоится сегодня в 15:00 по МСК.

Я решил написать, чего от этого всего можно ждать.

Видео по запросу «корова на вечеринке по случаю дня рождения»

Сначала был текст. GPT-1 в OpenAI создали еще в 2018-м. Потом появились картинки. Midjourney, Dall-E 2 и Stable Diffusion внезапно ворвались в нашу жизнь в прошлом году. Логично, что следующим шагом будет видео. Реалистичные ролики, сгенерированные искусственным интеллектом по любому запросу. В идеале — чтобы в ТикТоке или Ютубе трудно было отличить, что снято человеком, а что сделал ИИ.

И мы уже твердо стоим на этом пути. Стартап Runway AI в Нью-Йорке — одна из компаний, разрабатывающих ИИ, способный создавать короткие видеоролики на основе нескольких слов. У них уже есть первые результаты работы своей модели, и… они довольно странные, скажем так.

Осторожно, в тексте есть сгенерированные видео, так что он довольно весомый.

Исследователь безопасности обнаружил ряд уязвимостей в умных открывателях гаражей марки Nexx. И теперь может удаленно находить нужные гаражи, а затем в любой момент открывать их через Интернет. Ещё один «привет» умным технологиям!

На днях вышло большое исследование GPT-4 от Майкрософта — они несколько месяцев пытались разобраться, почему простой трансформер текста на таких больших объемах показывает признаки настоящего интеллекта. Как получается, что GPT-4 делает неожиданные логические выводы, демонстрирует новые навыки, и вообще, почему модель настолько похожа на тот самый AGI, к которому мы (в теории) хотим прийти.

Исследование будет интересно всем, кто хочет понимать, насколько мы близки к настоящему ИИ (spoiler: очень близки). И как вообще можно понять, когда это «оно».