После почти года протестов профсоюз SAG-AFTRA (Гильдия киноактёров США и Американская федерация артистов телевидения и радио) объявил о приостановке забастовки против крупных игровых компаний.

Источник изображения: Rockstar Games

Напомним, забастовка началась 26 июля 2024 года из-за того, что SAG-AFTRA не удалось договориться с игровыми компаниями насчёт регулирования использования генеративного искусственного интеллекта в их продуктах.

На этой неделе, 9 июня, SAG-AFTRA сообщил о достижении предварительного соглашения в рамках переговорного процесса, а теперь, впервые за 10 месяцев, распорядился членам профсоюза вернуться к работе.

Источник изображения: SAG-AFTRA

Сделка предполагает «историческое» (на 24 %) повышение гонораров для исполнителей, усиление мер защиты здоровья и безопасности, а также прозрачное использование ИИ в играх, требующее согласия и компенсации актёров.

«Это соглашение стало результатом трёх десятков лет успешного партнёрства индустрии интерактивных развлечений и профсоюза», — заявила представитель игровых компаний Одри Кулинг (Audrey Cooling).

Источник изображения: Square Enix

На специальном собрании, которое пройдёт 12 июня, совет SAG-AFTRA рассмотрит предварительное соглашение и в случае одобрения отправит его на ратификацию членам профсоюза.

SAG-AFTRA насчитывает более 160 тысяч исполнителей (в том числе дубляжа и захвата движений) таких компаний, как Activision, Disney, Electronic Arts, Epic Games, Insomniac Games, Warner Bros. Games, Take-Two и других.

Уровень безработицы среди ИТ-специалистов в США поднялся в мае до 5,5%. Уже пятый месяц подряд этот показатель неуклонно растёт, опережая средний уровень по стране. Согласно отчёту консалтинговой компании по управлению ИТ Janco, многие сокращения рабочих мест сосредоточены в секторе коммуникаций, а также в службах, связанных с отчётностью, мониторингом и поддержкой.

Источник изображения: Pixabay

Генеративный ИИ автоматизирует рабочие места уже несколько лет, несмотря на неоднократные заявления руководителей о том, что эта технология призвана дополнять, а не заменять работников. По мере того как всё больше компаний начинают использовать агентов ИИ, которые заменяют людей за счёт автономной обработки решений по рабочим процессам, ситуация будет только ухудшаться.

Работники, которые первыми оказываются в зоне риска, — это специалисты ИТ с «устаревшими» навыками, работающие в малых и средних городах. В мегаполисах, таких как Нью-Йорк и Даллас, угроза потери работы не столь актуальна.

«Компании не хотят нанимать новых сотрудников для выполнения обязательных требований соответствия, — утверждает генеральный директор Janco Виктор Янулайтис (Victor Janulaitis). — Следовательно, они сосредотачиваются на ИИ, чтобы автоматизировать как можно больше этих задач, особенно для отчётности и мониторинга».

Генеральный директор торгового гиганта Klarna Себастьян Семятковски (Sebastian Siemiatkowski) считает, что замена «белых воротничков» нейросетями может привести к рецессии в экономике. Глава ИИ-стартапа Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) уверен, что ИИ уничтожит около половины рабочих мест начального уровня в течение следующих пяти лет, что приведёт к росту безработицы до 20%.

Большинство вакансий в сфере ИТ в США сейчас связаны с работой над большими языковыми моделями. Также существует высокий спрос на специальности, связанные с технологией блокчейна и многоканальной торговлей.

Сегодня Nvidia объявила о множестве партнёрств с европейскими фирмами, охватывающих инфраструктуру и программное обеспечение. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в настоящее время продолжает свой тур по Европе. В очередном докладе на мероприятии GTC Nvidia в Париже, он рассказал о заключённых сделках и заявил, что Nvidia стремится открыть новые рынки и оставаться в центре мировой истории искусственного интеллекта.

Источник изображения: Nvidia

Nvidia позиционирует себя как инфраструктурную компанию, которая может помочь странам и правительствам строить центры обработки данных с использованием своих графических процессоров для раскрытия потенциала ИИ. В рамках этих усилий Хуанг недавно совершил поездку на Ближний Восток, куда Nvidia планирует поставлять свои новейшие чипы в рамках строительства крупных центров обработки данных в Саудовской Аравии и Объединённых Арабских Эмиратах.

«Каждая промышленная революция начинается с инфраструктуры. ИИ — это важнейшая инфраструктура нашего времени, как когда-то электричество и интернет, — уверен Хуанг. — Европа теперь осознала важность этих фабрик ИИ, важность этой инфраструктуры ИИ». По его словам, вычислительная мощность ИИ в Европе вырастет в десять раз за следующие два года.

Nvidia стремится расширить своё международное присутствие и встроиться в инфраструктуру ИИ на национальном уровне. Это особенно актуально на фоне экспортных ограничений США и снижения доходов компании на китайском рынке. Nvidia заявила, что работает с правительствами стран, региональными облачными и телекоммуникационными фирмами и технологическими центрами в Европе.

Одна из ключевых сделок была заключена с французским стартапом Mistral, который планирует построить «облако ИИ» на основе 18 000 чипов Nvidia Grace Blackwell. В Германии Nvidia строит «промышленное облако» на базе 10 000 графических процессоров. Также в число партнёров Nvidia вошли такие европейские телекоммуникационные гиганты, как Orange и Telefonica. Nvidia объявила об инфраструктурных проектах в Италии и Армении.

Nvidia уделяет большое внимание в Европе так называемому «суверенному ИИ», идее о том, что центры обработки данных и серверы, предоставляющие услуги пользователям в Евросоюзе, должны быть расположены в регионе. Nvidia также анонсировала технические центры в Европе, которые сосредоточатся на передовых исследованиях, повышении квалификации рабочей силы и ускорении научных прорывов в таких странах, как Великобритания, Франция, Испания и Германия.

Хотя Nvidia больше всего известна своим оборудованием, компания также продвигает своё программное обеспечение для разработки и обучения ИИ. Nvidia расширила возможности своего продукта DGX Cloud Lepton, который позволяет разработчикам получать доступ к графическим процессорам для запуска приложений ИИ, и интегрировала его с репозиторием моделей ИИ Hugging Face.

В прошлом году Nvidia анонсировала продукт под названием Nvidia NIM, который фактически является предварительно упакованной моделью ИИ с возможностью быстрого развёртывания и создания специализированных приложений на её основе. С сегодняшнего дня любая крупная языковая модель, доступная на Hugging Face, может быть развёрнута как NIM.

Стратегия Nvidia заключается в том, чтобы накрепко связать своё оборудование с этим программным обеспечением, что гарантированно даст ей преимущество перед конкурентами в попытке закрепить своё доминирование в области ИИ.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в своём блоге рассказал, сколько электроэнергии в среднем тратит ИИ-бот ChatGPT на обработку среднего пользовательского запроса. По его словам, средний запрос в ChatGPT потребляет 0,000085 галлона воды, или «примерно одну пятнадцатую чайной ложки». Речь идёт об объёме воды, используемой для охлаждения центров обработки данных.

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

«Люди часто интересуются, сколько энергии потребляет запрос ChatGPT. Средний запрос потребляет около 0,34 Вт·ч — примерно столько, сколько духовка потребляет за одну секунду или высокоэффективная лампочка за пару минут», — говорится в сообщении Альтмана. Он также добавил, что «стоимость ИИ в конечном счёте должна приблизиться к стоимости электричества». Как именно Альтман пришёл к этим значениям, не уточняется.

Компании, работающие в сфере искусственного интеллекта, не раз попадали под пристальное внимание из-за высоких энергозатрат. Например, в этом году исследователи прогнозировали, что доля потребления энергии в сфере ИИ превысит объём энергии, потребляемой для майнинга биткоинов. Более раннее исследование показало, что для генерации электронного письма из 100 слов чат-ботом на базе ИИ-модели GPT-4 будет израсходовано «чуть больше одной бутылки» воды. Отмечается, что расход воды может зависеть от места расположения центров обработки данных, на которые опирается ИИ-бот.

OpenAI заключила партнёрское соглашение с Google Cloud. Компания стремится диверсифицировать свои облачные мощности и избавиться от высокой зависимости от Microsoft, поэтому будет использовать облачные сервисы Google Cloud для удовлетворения своих растущих потребностей в вычислительных мощностях. Сделке не помешало соперничество моделей искусственного интеллекта компаний, как и то, что OpenAI стал основным конкурентом Google на рынке интернет-поиска.

Источник изображения: unsplash.com

OpenAI планирует использовать облачный сервис Google для удовлетворения своих растущих потребностей в вычислительных мощностях, что стало неожиданным сотрудничеством двух известных конкурентов в секторе искусственного интеллекта. Сделка обсуждалась в течение нескольких месяцев и обрела окончательный вид в конце мая. Аналитики полагают, что она долгое время была «заблокирована от подписания из-за привязки OpenAI к Microsoft».

Неожиданное партнёрство Google и OpenAI подчёркивает, как огромные потребности в вычислениях для обучения и развёртывания моделей ИИ меняют конкурентную динамику в сфере ИИ, и знаменует собой последний шаг OpenAI по диверсификации своих источников вычислений за пределами своего основного спонсора Microsoft.

Неясно, каковы будут масштабы использования OpenAI облачных сервисов Google, но это, безусловно, крупная сделка для обеих компаний.

Apple представила результаты исследования новейших больших рассуждающих моделей ИИ (LRM). Из отчёта следует, что, хотя LRM превосходят стандартные LLM (большие языковые модели) при выполнении запросов средней сложности, они не дают желаемых результатов при усложнении заданий. Исследователи считают, что нынешняя популярность LRM — это просто мода, а результаты их работы — лишь «иллюзия мышления», несовместимая с мыслительным процессом человека.

Источник изображения: unsplash.com

Исследователи уделили особое внимание моделям Claude 3.7 Sonnet Thinking от Anthropic, o3 от OpenAI, Gemini от Google и R1 LRM от DeepSeek, оценивая их возможности рассуждений в широком диапазоне тестов, выходящих за рамки стандартных задач по математике и написанию кода. Моделям также пришлось проектировать контролируемые среды головоломок, включая «Ханойскую башню».

Главной целью исследования было желание установить и оценить возможности рассуждений моделей, а не их способность достигать желаемого результата или ответа. Согласно выводам учёных, «хотя эти модели демонстрируют улучшенную производительность в тестах рассуждений, их фундаментальные возможности, свойства масштабирования и ограничения остаются недостаточно изученными».

Стандартные LLM и LRM показали схожие результаты при выполнении простых запросов. LRM демонстрировали некоторое преимущество при более сложных задачах благодаря их структурированным механизмам рассуждений («цепочкам мыслей»). Но ни LRM, ни LLM не справились с запросами максимальной сложности.

Несмотря на демонстрацию правильных алгоритмов, LRM испытывали трудности с обработкой сложных задач в традиционном пошаговом процессе рассуждений, демонстрируя недостатки и непоследовательность в логических вычислениях. Модели рассуждений требовали больше времени для обработки сложных запросов, однако неожиданно сокращали процесс рассуждений, что заканчивалось сбоем, несмотря на «наличие адекватного бюджета токенов».

Стоит отметить, что исследование Apple опубликовано на фоне катастрофического отставания компании от лидеров перегретого рынка искусственного интеллекта. По мнению аналитиков, это отставание составляет до двух лет. Если же пузырь искусственного интеллекта в ближайшее время всё же лопнет, Apple даже может оказаться в выигрыше.

Ещё в прошлом году многие эксперты высказывали опасения, что разработка продвинутых моделей ИИ застопорится из-за отсутствия высококачественного контента для дальнейшего обучения нейросетей. Однако генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) не увидел «никаких преград», а бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) посчитал эти опасения беспочвенными.

Компания Microsoft приступила к тестированию функции поиска на базе искусственного интеллекта в истории просмотра браузера Edge. С помощью этого инструмента можно искать в истории просмотров сайты по отдельным фразам, синонимам и даже написанным с опечатками названиям. Согласно имеющимся данным, упомянутое нововведение стало появляться в бета-версиях Edge на прошлой неделе и сейчас оно доступно ограниченному числу пользователей.

Источник изображения: Microsoft

«После активации этой функции сайты, которые вы посещаете, будут отображаться в расширенных результатах поиска по истории. ИИ-модель на устройстве обучается с помощью ваших данных, которые никогда не покидают ваши устройства и не передаются в Microsoft», — говорится в сообщении софтверного гиганта.

Функция ИИ-поиска по истории просмотра в браузере кажется менее рискованной с точки зрения конфиденциальности, чем инструмент Recall, фиксирующий все действия пользователя в операционной системе на компьютерах категории Copilot Plus PC. Использование локальной ИИ-модели, которая ограничивается историей браузер, вероятно, более удобно по сравнению с необходимостью хранить локально данные о всех действиях в ОС, чего требует Recall.

Вместе с функцией ИИ-поиска по истории просмотров Microsoft добавила в Edge центр управления мультимедиа, с помощью которого можно управлять несколькими медиаисточниками с разных веб-сайтов. Центр управления мультимедиа включает в себя быстрый доступ к функции «картинка в картинке» в Edge, который также получит обновлённые элементы управления. Кроме того, центр управления мультимедиа сделает удобнее управление воспроизводимой музыкой, видео и другим контентом.

В рамках презентации на WWDC 2025 компания Apple представила новую функцию живого перевода Live Translation для приложений «Сообщения», FaceTime и телефонных звонков. Функция основана на ИИ-моделях Apple и работает полностью локально на устройстве, тем самым повышая уровень конфиденциальности пользователя.

Источник изображения: Apple

В приложении «Сообщения» функция Live Translation автоматически переводит текст по мере его ввода, обеспечивая двустороннее общение на языке получателя. Ответы на сообщения мгновенно переводятся обратно.

Во время звонков через FaceTime функция отображает субтитры с переводом в реальном времени, а при телефонных звонках обеспечивает устный перевод на протяжении всего разговора.

Перевод и обработка данных происходят непосредственно на устройстве, что гарантирует сохранение конфиденциальности личных разговоров без отправки информации на внешние серверы. Apple продемонстрировала работу функции на примере сценариев планирования поездок в реальном времени, показав, как пользователи могут координировать свои действия с друзьями за границей без языковых барьеров.

Live Translation представляет собой очередной шаг Apple в расширении инструментов общения на основе искусственного интеллекта в рамках более широкой инициативы Apple Intelligence, объявленной на прошлогодней WWDC.

Китай начал первое в мире массовое производство недвоичных ИИ-чипов на базе гибридной логики, совмещающей бинарный и стохастический подход. Новые процессоры предназначены для смарт-дисплеев, авиационных систем и навигации, и представляют собой стратегический ответ на санкции США в сфере полупроводников.

Источник изображения: Milad Fakurian / Unsplash

Команда учёных под руководством профессора Ли Хунгэ (Li Hongge) из Пекинского аэрокосмического университета (Beihang University) официально представила первый в мире недвоичный ИИ-чип, ориентированный на массовое промышленное применение. Уникальность решения заключается в применении гибридной вычислительной архитектуры, что позволяет добиться высокой отказоустойчивости и энергоэффективности.

Профессор Ли объясняет, что современные чипы сталкиваются с двумя критическими ограничениями: энергетическим и архитектурным барьером. Первый возникает из-за противоречия между высокой плотностью передачи данных и возросшими требованиями к энергозатратам, а второй обусловлен несовместимостью новых некремниевых решений с традиционными CMOS-архитектурами (комплементарными металл-оксидными полупроводниками). Именно эти фундаментальные ограничения не позволяют вычислительным системам эффективно масштабироваться и сдерживают внедрение новых парадигм в области ИИ.

Решение, предложенное китайскими учёными, основывается на гибридной системе под названием Hybrid Stochastic Number (HSN). Она сочетает традиционные бинарные числа — основанные на жёстких логических 0 и 1 — с вероятностными величинами, используемыми в стохастической логике. Такой подход позволяет работать не с конкретными значениями, а с диапазонами вероятностей. В результате снижается аппаратная нагрузка, упрощается логика на уровне транзисторов и увеличивается устойчивость систем к ошибкам. Это особенно важно для управления в реальном времени, где очень важны отказоустойчивость, надёжность и энергоэффективность.

В отличие от большинства существующих чипов, HSN-архитектура не требует строгой точности при обработке каждого бита информации. Это открывает путь к созданию интеллектуальных решений, способных работать в условиях высокой неопределённости, помех, сбоев в питании или неполных данных. Подобные характеристики востребованы в сенсорных интерфейсах, навигационных и системах управления полётами и даже в военной сфере. Использование стохастических алгоритмов в аппаратной логике делает возможным более глубокое моделирование процессов окружающей среды, чем традиционные системы.

Производственные мощности размещены в провинции Хэбэй. Первая партия чипов уже прошла тестирование в авиационных тренажёрах, сенсорных платформах и экспериментальных навигационных системах. Массовое внедрение технологии ожидается во II квартале 2026 года. По информации издания Guangming Daily, переход к внедрению проходит поэтапно, с прицелом на интеграцию как в полностью новые, так и в существующие архитектуры. При этом адаптация возможна без полной переделки цифровой инфраструктуры, благодаря совместимости с протоколами передачи данных и гибкости логического слоя.

Инженеры подчёркивают, что разработка китайского недвоичного ИИ-чипа не случайно совпала с жёсткими ограничениями США на экспорт полупроводниковых технологий. По сути, HSN-чип стал технополитическим ответом на санкционное давление и инструментом формирования цифрового суверенитета Китая. Технология позволяет Поднебесной снизить зависимость от поставок кремниевых чипов и выйти на путь создания собственной инфраструктуры для ИИ, которая может применяться не только в авиации и промышленности, но и в периферийных вычислениях, автономных автомобилях, робототехнике и даже в мобильных устройствах следующего поколения.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что для обозначения текущей фазы развития искусственного интеллекта (ИИ) нужно ввести новый термин AJI, который необходим для обозначения противоречивой природы современных ИИ-моделей, способных решать сложнейшие задачи и совершать прорывы в науке, и одновременно допускать нелепые ошибки в простых заданиях, например в подсчёте слов.

Источник изображения: AI

Пичаи впервые упомянул об AJI на подкасте Лекса Фридмана (Lex Fridman), отметив, что он не уверен, кто именно придумал этот термин, но предположительно, это был бывший сотрудник OpenAI Андрей Карпати (Andrej Karpathy), специалист по глубокому обучению и компьютерному зрению. AJI расшифровывается примерно как «искусственный зазубренный интеллект» (Artificial Jagged Intelligence).

Как пишет Business Insider, Карпати объяснил значение AJI в своём посте 2024 года в X, написав, что придумал его для описания странного факта при котором современные языковые модели могут справляться со сложными математическими задачами, но при этом могут не понять, что 9,9 больше, чем 9,11, допускают ошибки в игре «крестики-нолики» или неправильно считают буквы в словах. По словам Карпати, в отличие от человека, чьи когнитивные способности развиваются равномерно с детства, ИИ демонстрирует неравномерный прогресс, когда выдающиеся достижения в одних областях соседствуют с неожиданными провалами в других.

Пичаи согласился с этой оценкой, отметив, что современные ИИ-системы обладают впечатляющими возможностями, но при этом спотыкаются на простых заданиях, например, при подсчёте букв в слове strawberry (клубника) или в сравнении чисел. По его мнению, сейчас ИИ находится именно в фазе AJI, когда прорывные достижения соседствуют с явными недостатками.

Глава Google также затронул тему искусственного общего интеллекта (AGI). В 2010 году, когда появился DeepMind, специалисты прогнозировали появление AGI через 20 лет. Теперь Пичаи считает, что это займёт немного больше времени, но одновременно подчёркивает, что в любом случае к 2030 году благодаря технологии искусственного интеллекта мир будет наблюдать «умопомрачительный прогресс в различных областях». При этом Пичаи отметил необходимость систем маркировки контента, созданного ИИ, чтобы пользователи могли отличать реальную информацию от сгенерированной.

На Саммите будущего ООН (UN Summit of the Future) в сентябре 2024 года Пичаи перечислил четыре ключевых направления, в которых ИИ может помочь человечеству: улучшение доступа к знаниям на родных языках, ускорение научных открытий, смягчение последствий климатических катастроф и содействие экономическому развитию. Однако ИИ сначала придётся научиться правильно писать слово strawberry.

Nvidia приступила к реализации масштабного проекта по созданию 100 специализированных дата-центров для искусственного интеллекта (ИИ), которые получили название AI factories (ИИ-фабрики). По заявлению генерального директора компании Дженсена Хуанга (Jensen Huang), этот проект рассчитан на 50 лет и должен коренным образом изменить мировую ИИ-инфраструктуру. Тем более, что уже сейчас дата-центры приносят Nvidia почти 90 % выручки, тогда как доходы от игрового сегмента снизились до 9 %.

Источник изображения: Nvidia

Вместо того, чтобы просто продавать оборудование существующим владельцам дата-центров, Nvidia стала активно участвовать в проектировании и строительстве новых мощностей. Как сообщает Tom's Hardware, сейчас по всему миру разрабатывается около 100 таких объектов, приоритетом которых является запуск и обучение современных ИИ-моделей с возможностью масштабирования под будущие задачи.

В отличие от игровых видеокарт, где пользователь видит результат в виде графики, в случае с ИИ вычислительная мощность напрямую трансформируется в экономический эффект. Nvidia рассчитывает, что её технологии станут основой глобальной ИИ-инфраструктуры, которая, по прогнозам Хуанга, будет развиваться на протяжении следующих 50 лет и со временем может стать неотъемлемой частью цифровой среды по всему миру, как это произошло с интернетом.

Для реализации этих планов Nvidia заключила партнёрства с такими компаниями, как TSMC, Foxconn, Gigabyte, Asus, Humain в Саудовской Аравии и другими. Построение таких фабрик будет опираться на самые передовые решения, включая системы GB200 и GB300, объединяющие GPU и CPU. В дальнейшем ожидается внедрение более мощных архитектур, таких как Rubin, и систем охлаждения нового поколения. Также, по словам вице-президента и директора Nvidia по ускоренным вычислениям Йена Бака (Ian Buck), компания намерена сотрудничать и с разработчиками ИИ для того, чтобы её платформа оставалась актуальной и постоянно развивалась.

Отмечается, что новые ИИ-фабрики смогут одновременно работать с несколькими моделями искусственного интеллекта и быстро адаптироваться к изменяющимся задачам. В целом глава компании сравнивает текущую ситуацию в отрасли с «золотой лихорадкой», в которой Nvidia выступает в роли не просто «поставщика лопат», а поставщика автоматизированных систем добычи и переработки. Хуанг подчёркивает, что производительность оборудования напрямую влияет на доходы клиентов. Например, улучшение энергоэффективности в четыре раза теоретически может увеличить прибыль дата-центра в той же пропорции.

Одновременно эксперты указывают, что текущие затраты на развитие ИИ остаются крайне высокими, а некоторые крупные игроки в сфере ИИ несут убытки, исчисляемые десятизначными суммами. При этом перспективы масштабного внедрения ИИ всё ещё остаются прогнозом, а не реальностью.

Высокий суд Англии и Уэльса предупредил юристов, что использование в судебных материалах информации, созданной с помощью искусственного интеллекта, может привести к уголовной ответственности. Такое заявление последовало после выявления случаев, когда адвокаты ссылались на несуществующие судебные решения и цитировали вымышленные постановления, сообщает The New York Times.

Источник изображения: AI

Судья Виктория Шарп (Victoria Sharp) — президент Королевского суда (King's Bench Division), и судья Джереми Джонсон (Jeremy Johnson) рассмотрели два случая, в которых использовались ссылки на несуществующие дела. В одном из них истец вместе с адвокатом признали, что подготовили материалы иска против двух банков с помощью ИИ-инструментов. Суд обнаружил, что из 45 упомянутых ссылок 18 были вымышленными. Дело было закрыто в прошлом месяце. Во втором случае, завершившемся в апреле, юрист, подавший жалобу на местную администрацию от имени своего клиента, не смог объяснить происхождение пяти указанных примеров дел из судебной практики.

«Могут быть серьёзные последствия для правосудия и доверия к системе, если использовать ИИ неправильно», — отметила судья Шарп. Она подчеркнула, что юристов могут привлечь к уголовной ответственности или лишить права заниматься профессиональной деятельностью за предоставление ложных данных, созданных ИИ. Также она указала, что такие инструменты, как ChatGPT, «не способны проводить надёжные правовые исследования» и могут давать хоть и уверенные, но полностью ложные утверждения или ссылки на несуществующие источники дел.

В одном из дел мужчина потребовал выплатить ему сумму, исчисляемую миллионами, за якобы нарушенные банками условия договора. Позже он сам признал, что формировал ссылки на практику через ИИ-инструменты и интернет-ресурсы, поверив подлинности материалов. Его адвокат, в свою очередь, заявил, что опирался на исследования клиента и не проверил информацию самостоятельно.

В другом деле юрист, представлявшая интересы человека, который был выселен из дома в Лондоне и нуждался в жилье, также использовала сгенерированные ссылки и не смогла объяснить их происхождение. При этом суд заподозрил применение ИИ из-за американского написания слов и шаблонного стиля текста. Сама юрист отрицала использование технологий искусственного интеллекта, но призналась, что в другом деле добавляла подобные ложные данные. Также она заявила, что использовала Google и Safari с ИИ-сводками результатов своего поиска.

Интересно, что компания Vectara из Кремниевой долины (Калифорния, США), занимаясь с 2023 года исследованием ответов ИИ, выяснила, что даже лучшие чат-боты допускают ошибки в 0,7–2,2% случаев. При этом уровень «галлюцинаций» резко возрастает, когда от систем требуют генерировать большой текст с нуля. Недавно также и OpenAI сообщила, что её новые модели ошибаются в 51–79% случаев при ответах на общие вопросы.

Несмотря на то, что судья Шарп признала, что искусственный интеллект является мощным инструментом, одновременно она заявила, что его использование сопряжено с рисками. Шарп также привела примеры из США, Австралии, Канады и Новой Зеландии, где ИИ некорректно интерпретировал законы или создавал вымышленные цитаты.

Похоже, что за последние месяцы многомиллиардное партнёрство Microsoft и OpenAI ослабело, поскольку обе компании стремятся снизить уровень зависимости друг от друга. Невозможно предсказать, как будут развиваться отношения компаний в будущем, но гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) недавно прояснил ситуацию, признав, что сотрудничество с OpenAI меняется, но всё ещё остаётся крепким.

Источник изображения: Valent Lau / Unsplash

«Для любой компании, которая прошла путь от исследовательской лаборатории до одной из самых успешных продуктовых организаций нашего времени, очевидно, что в контексте партнёрства всё должно измениться и для них, и для нас», — считает Наделла.

Ранее СМИ неоднократно писали о возникших между Microsoft и OpenAI трениях. Предполагалось даже, что компании могут прекратить сотрудничество, несмотря на вложенные Microsoft в OpenAI $13,5 млрд. В пользу этого говорит участие OpenAI в проекте Stargate, в рамках которого на территории США планируется построить ИИ-инфраструктуру стоимостью $500 млрд.

В это же время Microsoft потеряла статус эксклюзивного поставщика облачных вычислений для OpenAI. Ранее OpenAI жаловалась, что вычислительные мощности софтверного гиганта не могут удовлетворить потребности компании, что затрудняет достижение цели по созданию сильного ИИ (Artificial General Intelligence). СМИ также писали, что Microsoft отказалась от сделок с двумя крупными ЦОД, потому что не хотела предоставлять дополнительную поддержку для обучения ChatGPT. Позднее глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) сообщил, что компания больше не испытывает недостатка в вычислительных мощностях.

Несмотря на существующие разногласия, гендиректор Microsoft Сатья Наделла отметил, что софтверный гигант рад получить доступ к технологиям OpenAI. «Многогранное партнёрство — это то, на чём мы действительно сосредоточены. Зачем кому-то из нас расстраиваться», — сказал Наделла. По всей видимости, глава Microsoft рассчитывает на долгосрочное партнёрство с OpenAI, хотя и допускает, что сам процесс взаимодействия может меняться с течением времени.

Наделла предполагает, что в будущем OpenAI будет работать с другими партнёрами. В настоящее время разработчик ChatGPT уже сотрудничает с SoftBank и Oracle, чтобы закрепить своё лидерство в сфере ИИ. Наделла также сказал, что его устраивает бизнес-модель OpenAI, поскольку компания получает большую часть вычислительных мощностей от софтверного гиганта. «Каждый день, когда ChatGPT добивается успеха, — это фантастический день для Microsoft», — заявил Наделла. Очевидно, что софтверный гигант продолжает зарабатывать деньги каждый раз, когда кто-то использует ChatGPT.

Данные берутся из публикации Виртуальная нереальность

Данные берутся из публикации ИИтоги мая 2025 г.: кто кого ещё выключит