Экстраординарные события в мире искусственного интеллекта
Удачливый хакер по имени Плиний Подстрекатель смог разблокировать GPT-4o. Пожалуйста, используйте ответственно и наслаждайтесь! - говорили они, публикуя скриншоты чат-бота, дававшего советы по приготовлению мета, взлому автомобилей и подробные инструкции по изготовлению напалма из домашних предметов.
Хак GODMODE использует гиктекст, который заменяет буквы цифрами, чтобы обмануть GPT-4o и заставить его игнорировать свои предельные ограждения. GODMODE, однако, долго не продержался. "Мы в курсе GPT и приняли меры из-за нарушения наших политик", - заявила OpenAI в беседе с Futurism.
AI акции: следующий дотком-пузырь?
Находится ли фондовый рынок в центре массивного пузыря AI-акций? Nvidia, Microsoft, Apple и Alphabet увеличили свою стоимость на 1,4 триллиона долларов за последний месяц больше, чем весь остальной S&P 500 вместе, и Nvidia сделала половину этого прироста одна.
Но, в отличие от краха доткома, прибыль Nvidia растет настолько же быстро, как и ее цена акций, так что это не чисто спекулятивный пузырь. Однако эти доходы могут быстро упасть, поскольку спрос замедляется из-за убеждения потребителей, что AI переоценен и не выполняет обещаний.
AI-вычисления растут экспоненциально
Количество "вычислений" (вычислительная мощность и ресурсы), используемых для обучения высокоэффективных моделей AI, растет в 4-5 раз в год, согласно новому отчету от Epoch AI.
Требования к главным языковым моделям растут еще быстрее, до 9 раз в год с июня 2017 года по сегодняшний день. ChatGPT оценивает, что AI-вычисления могут составить 1-2% от общего объема мира, поэтому, используя на правах шутки, AI теоретически могут вытеснить 4% глобальных вычислений в следующем году, 16% в следующем году, 64% в 2027 году и потребуют 265% текущих вычислительных ресурсов мира к 2028 году.
Армия Индии из 50 миллионов глубоких фейковых политиков
Индийские политики используют глубокие, фейковые AI-генерированные версии себя для кампаний перед своими избирателями. Одна компания сообщает, что более 50 миллионов голосовых клонированных политических звонков были сделаны за два месяца до апреля.
Хотя звонки разрешены, использование AI не раскрывается избирателям, что заставляет многих верить, что они имели один на один разговор с ведущими политиками.
Избиратели обычно хотят, чтобы кандидаты обращались к ним; они хотят, чтобы кандидаты разговаривали с ними. И когда кандидат не может ходить по домам, звонки с использованием AI становятся хорошим способом достичь их, сказал исполнительный директор технологий в iToConnect Абхишек Пасупелети.
GPT-4 может лучше выбирать акции, чем люди
GPT-4 может предсказывать прибыль компаний и помогать лучше выбирать акции, согласно Чикагской школе бизнеса Университета Чикаго.
Исследователи подали GPT-4 кучу финансовых отчетов компаний и попросили его предсказать будущую прибыль. Используя цепочку мыслей для эмуляции человеческого рассуждения, LLM смог превзойти человеческих аналитиков с точностью близкой к 60%. Исследователи утверждают, что стратегии торговли, основанные на прогнозах дает более высокий коэффициент Шарпа и альфы, чем стратегии, основанные на других моделях.
AI может предсказать результаты медицинских испытаний
Около 35 000 клинических испытаний проводятся ежегодно, и стоимость каждого может достигать до 48 миллионов долларов. StartupOpyl разработала новый инструмент машинного обучения под названием trialkey.ai, который может помочь выбрать наиболее вероятные успешные испытания.
Он учитывает 700 переменных, касающихся предложенного исследования (механизм действия препарата, дизайн исследования, число участников и т. д.) и сравнивает их с набором данных из 350 000 завершенных испытаний.
Opyl утверждает, что инструмент смог предсказать результаты 4189 испытаний с более чем 90% точностью. Это может быть полезной информацией для инвесторов, поскольку успешные испытания могут удвоить стоимость акций. Например, инструмент предсказывает вероятность успеха препарата от остеоартрита в настоящее время на испытании биофармацевтической компании Paradigm Biopharmaceuticals, котирующейся на бирже ASX на 86%.
AI также может предсказывать сердечные приступы
Журнал The Lancet только что опубликовал исследование 40 000 пациентов, в котором говорится, что технология ИИ Caristo Diagnostics CaRi-Heart смогла предсказывать смертельные и несмертельные сердечные приступы и сердечные события за десятилетие до их возникновения. Это даже работало на 50% пациентов, у которых в момент сканирования не было или было минимальное количество коронарного налета.
Ответы AI от Google
AI Overviews от Google подвергся критике в последние пару недель за свои глупые ответы, включая утверждение, что бег с ножницами полезен для сердца, что употребление краба может улучшить ваш иммунитет и что Обама был первым мусульманским президентом Соединенных Штатов. Шутки с Reddit, вроде той, что тараканы живут в членах людей, появляются в ответах. Удивительно, что Google заплатил Reddit 60 миллионов долларов за сбор этих подрывающих доверие шуток для обучения своей модели.
Тем не менее, более нескольких вирусных примеров в социальных сетях оказались фальшивыми, включая ответ, советующий депрессивному человеку прыгнуть с моста Голден-Гейт. К сожалению, как признал глава Google Сундар Пичаи, галлюцинации будут продолжаться до улучшения технологии. Он сказал, что галлюцинации являются неотъемлемой чертой LLM и остаются нерешенной проблемой.
АИ чувствуют?
Джейси Рис Энтис из Института Чувственности сообщает, что их национальное представительное опросное исследование обнаружило, что 20% взрослых в США считают, что некоторые AI уже чувствительны, 38% поддерживают правовые права, а 71% считают, что им следует обращаться с уважением.
Вопрос о том, чувствительны ли AI, является философским, поскольку чувствительность является субъективным внутренним состоянием, связанным с тем, как мы воспринимаем мир. Для записи ChatGPT говорит, что он не чувствительный.
В статье в Time сооснователи Института Искусственного Интеллекта, ориентированного на человека, утверждают, что LLM не обладают субъективными чувствами или переживаниями и просто выводят слова, которые звучат согласованно, не имея ни малейшего понимания их значения.
Когда LLM создает последовательность "Я голоден", он просто генерирует наиболее вероятное завершение последовательности слов в своей текущей подсказке. Он делает то же самое, что и при другой подсказке, где он генерирует "Я не голоден", или при еще одной подсказке "Луна сделана из зеленого сыра". Ничто из этого не является отчетами о его (несуществующих) физиологических состояниях. Это просто вероятные завершения.
