Пользователь
Основатели Gonka Даниил и Давид Либерман объездили десятки стран за последние несколько месяцев, общаясь с лидерами AI-рынка, GPU-провайдерами и государственными кластерами. Спешка понятна: до AGI осталось мало времени, а мы ещё даже не придумали, какова будет роль людей в этом будущем.
В новостях всё чаще говорят об «ИИ‑диктофонах» — гаджетах, которые записывают каждый ваш разговор в течение дня, отправляют аудио в облако, превращают его в текст и даже готовят краткую сводку по итогам. Звучит футуристично, но такие решения стоят дорого, требуют постоянной подписки и вызывают вопросы о приватности.
Лично мне идея тотальной записи кажется избыточной. Зато куда практичнее другая задача: получить точную текстовую расшифровку лекции, доклада или публичного выступления. Чтобы потом не переслушивать часы аудио, а быстро найти нужную цитату или мысль простым поиском по тексту.
В этой статье я покажу, как построить такую систему без платных подписок и полностью под вашим контролем. Всё, что нужно — обычный диктофон за 1–3 тыс. рублей или даже просто приложение на телефоне — тогда затраты вообще равны нулю, и набор бесплатных, открытых программ, которые работают на вашем компьютере. Я купил диктофон для теста и поделюсь результатами.
Сердцем решения станет OpenAI Whisper — мощная технология распознавания речи от создателей ChatGPT. Главное её преимущество — она может работать полностью автономно на вашем ПК, не отправляя никуда ваши данные. К тому же Whisper распространяется как open‑source: исходный код и модели доступны бесплатно — вы можете скачать, использовать и при необходимости даже модифицировать.
Мои скрипты выложены на GitHub.
Нам часто предлагают врубиться во что-то с места в карьер: «Вот я формулку нарисовал и всем понятно!».
Но не беспокойтесь, в начале же была не формула, в начале было слово, и вот о словах-то мы сейчас и поговорим. Я хочу этой статьей увлечь как гуманитариев, так и айтишников с математиками!
Понимаю, что у вас кружится голова от большого количества новых незнакомых понятий и терминов. Лучший способ все это уложить — пройти стопами тех людей, которые делали простые вещи, но называли это сложным, узнать историю развития и понять, почему все работает так, а не иначе.
Для этого нам придется углубиться в робопсихологию и робопсихиатрию!
В начале было слово...
Меня зовут Павел Комаровский, и я алкоголик занимаюсь саморазвитием уже более 10 лет. Эта статья о том, какой подход к личному целеполаганию я выработал для себя в итоге – надеюсь, она поможет вам избежать ошибок, которых в своё время наделал я.
Я полностью прошёл все стадии грехопадения: в студенческие годы искал сакральные ответы в стопках self-help макулатуры; затем разочаровался и решил, что весь этот «успешный успех» – это разводилово для дурачков (до сих пор уверен, что Наполеон Хилл – шизофреник); позже переосмыслил всё ещё раз и пришёл к своему пониманию того, как может выглядеть саморазвитие с адекватным лицом.
Тема искусственного интеллекта сегодня — одна из самых обсуждаемых. Перспектива «обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта и стать властелином мира» заставила всех соревноваться в данной области. IT-гиганты, финансовые компании, бизнес-аналитики, университеты и научное сообщество предлагают собственное видение инструментов и методологии решения основных задач при их создании. Однако результаты удручают, особенно в сфере LegalTech.
Что такое настоящий LegalTech, а что скрывается под громкими рекламными слоганами? Почему никому из IT-разработчиков не удалось создать действительно прорывной и функциональный продукт, близкий к цифровому юристу? Какой подход позволил нам решить данные задачи и существенно приблизиться к созданию настоящего юридического искусственного интеллекта?
Мы продолжаем цикл статей на тему юридического искусственного интеллекта, аспектов его разработки и перспектив практического применения на отечественном рынке. В предыдущих публикациях мы неоднократно говорили, что, по нашему мнению, разработка Legal AI может быть обеспечена с помощью создания и применения нового семантического блока, включающего в себя:
В первой статье мы детально исследовали существующие инструменты процессинга русскоязычного текста. Во второй статье мы рассмотрели подходы к созданию продуктов на основе искусственного интеллекта, а также вопросы взаимодействия специалистов в области IT и юриспруденции. В настоящей статье мы предлагаем погрузиться в тему онтологий и ответить на следующие вопросы:
Все слышали новость о том, что Фэйсбук «выбросил» десятки тысяч приложений из-за проблем с приватностью.
Это ставит перед разработчиками много вопросов, на которые надо срочно искать ответы:
● Как создать «безопасное» приложение?
● Что такое вообще эта ваша приватность?
● И почему вокруг этой темы так много шумихи в последнее время?
Чтобы разобраться во всем этом, мы побеседовали с экспертами по защите персональных данных Джейсоном Кронком, США, и Сергеем Воронкевичем, СНГ.
Джейсон Кронк CIPP/US, CIPT, CIPM, FIP — автор книги «Strategic Privacy by Design», эксперт и тренер по проектированию защиты персональных данных. Cпикер и автор IAPP, Privacy and Security Forum, Intel Security Conference. Приглашенный лектор Florida State University и Indiana University. Сертифицированный профессионал (CIPP/US), технолог (CIPT) и менеджер (CIPM) в сфере приватности. Биография.
Сергей Воронкевич
CIPP/E, CIPM, MBA — Тренер и ведущий консультант консалтинговой компании в области защиты персональных данных Data Privacy Office. Сертифицированный менеджер в сфере информационной приватности (CIPM) и сертифицированный профессионал в этой же
сфере (CIPP/E). Биография.
Меня зовут Александр Явтушенко и уже 4 года я работаю в сфере IT права. Последнее время все чаще сайты и приложения, которые я сопровождаю по части правового обеспечения их деятельности, начинают задумываться или непосредственно внедрять различные правила и политики связанные, в первую очередь, с процедурами сбора, обработки и хранения персональных данных. В большинстве случаев это вызвано страшным словом GDPR (англ. General Data Protection Regulation) — нормативным актом Европейского Союза, который регламентирует любые действия, связанные со сбором, обработкой, хранением и последующим использованием полученных от граждан ЕС персональных данных.
Основной проблемой IT разработчиков, которые не хотят привлекать профильных юридических специалистов в сфере защиты Personal Data (далее — PD) и обеспечения правильного режима конфиденциальности является смешивание в одном документе (зачастую его "обзывают" условиями использования сайта или пользовательским соглашением) как норм регламентирующих поведение пользователя (различных групп пользователей) на сайте или в приложении, так и положений об обработке персональных данных.
Второй глобальной проблемой является тот факт, что у неспециалиста, как правило, отсутствует понимание того, что мало написать какие-то правила, важно идеально знать правовые нормы и правоприменительную практику (как со стороны контролирующих органов, так и судебную) страны регистрации сайта/приложения, а также нормы других стран, которые в определенных случаях могут также распространяться на вас (яркий пример — тот же GDPR в случае работы с данными граждан ЕС).
Данная статья была размещена здесь, для презентации некоторых идей, связанных с правовым регулированием искусственного интеллекта, а равно для конструктивной критики этих идей со стороны профессионального сообщества.
Ключевая идея статьи — признать искусственный интеллект (AI) субъектом права, равным гражданам и юридическим лицам, повышая по мере «взросления» его юридический статус от аналогичного «малолетнему ребенку» в начале до полностью дееспособного в конце.
Если вдруг так получилось, что вы недавно познакомились с юристом и не знаете о чем с ним поговорить, – спросите у него про авторское право на картины или книги, созданные искусственным интеллектом (AI). Нескучный вечер вам обеспечен!
Все юристы сегодня, как правило, делятся на две большие группы.
Всем известно, что это шесть байт, обычно отображаемых в шестнадцатеричном формате, присвоены сетевой карте на заводе, и на первый взгляд случайны. Некоторые знают, что первые три байта адреса – это идентификатор производителя, а остальные три байта им назначаются. Известно также, что можно поставить себе произвольный адрес. Многие слышали и про "рандомные адреса" в Wi-Fi.
Разберемся, что это такое.
МАС адрес (media access control address) – уникальный идентификатор, назначенный сетевому адаптеру, применяется в сетях стандартов IEEE 802, в основном Ethernet, Wi-Fi и Bluetooth. Официально он называется «идентификатором типа EUI-48». Из названия очевидно, что адрес имеет длину в 48 бит, т.е. 6 байт. Общепринятого стандарта на написание адреса нет (в противоположность IPv4 адресу, где октеты всегда разделяют точками).Обычно он записывается как шесть шестнадцатеричных чисел, разделенных двоеточием: 00:AB:CD:EF:11:22, хотя некоторые производители оборудования предпочитают запись вида 00-AB-CD-EF-11-22 и даже 00ab.cdef.1122.
