Несмотря на недавние настроения, что ИИ достигает "долины разочарования" на цикле завышенных ожиданий Gartner, реальность заключается в том, что разработка ИИ готова продолжать быстро улучшаться. Есть несколько ключевых причин для этого:

1. Нераскрытый потенциал вычислений: Последние модели ИИ были обучены только на вычислительных ресурсах стоимостью до 100 миллионов долларов. Однако есть еще значительный потенциал для улучшения, с возможными тренировками стоимостью в миллиарды и даже десятки миллиардов долларов в ближайшие годы. По мере дальнейшего наращивания вычислительной мощности возможности этих моделей будут продолжать расти экспоненциально.

2. Итеративные улучшения моделей: Ожидается, что каждое новое поколение моделей ИИ, таких как GPT-5, Gemini 2 и CLAW 3.5 Opus, будет значительно превосходить предыдущие версии. Быстрый темп инноваций означает, что восприятие текущих возможностей ИИ, вероятно, быстро устареет.

3. Расширение приложений: По мере того, как модели ИИ становятся более способными, их приложения будут продолжать расширяться, влияя на широкий спектр отраслей и аспектов общества. Это будет стимулировать дальнейшие инвестиции и разработки в этой области.

4. Решение проблем: Хотя существуют обоснованные опасения по поводу рисков ИИ, таких как потенциал для убеждения и влияния, сообщество ИИ активно работает над решением этих проблем. Ведутся усилия по повышению точности, снижению предвзятости и обеспечению ответственной разработки и внедрения этих технологий.

Последние события в области ИИ свидетельствуют о том, что следующее поколение моделей, таких как Gemini 2 и GPT-5, готово значительно превзойти текущие системы.

Доказательством этого может служить недавнее появление модели "Gemini test" на платформе Chatbot Arena, где ведущие лаборатории ИИ собирают ранние данные о возможностях своих моделей. Это, вероятно, указывает на то, что Google, компания, стоящая за Gemini, активно тестирует и совершенствует следующую версию модели.

Более того, тестовая модель Gemini уже продемонстрировала впечатляющие возможности, такие как точная геолокация источника личного изображения. Это позволяет предположить, что Gemini 2 может обладать улучшенными возможностями компьютерного зрения и многомодального рассуждения по сравнению со своими предшественниками.

Кроме того, выпуск функциональности преобразования текста в речь в песочнице ChatGPT дает представление о продолжающемся развитии этих языковых моделей. По мере того, как базовая технология становится более совершенной, пользователи могут ожидать все более естественных и человекоподобных взаимодействий с ИИ-ассистентами.

Основные риски, связанные с ИИ-управляемым убеждением, заключаются в том, что системы ИИ могут использоваться для сильного убеждения или даже контроля людей, чтобы заставить их делать конкретные вещи. Это невероятно страшная перспектива, поскольку это может позволить манипулировать обществом и убеждениями и решениями людей.

OpenAI сосредоточена на решении этих рисков, особенно когда речь идет о сохранении целостности выборов. Некоторые из ключевых вещей, которые они делают, включают:

1. Предотвращение злоупотреблений: Улучшение точности обнаружения политической информации и быстрое принятие мер для устранения любых злоупотреблений.

2. Снижение политической предвзятости: Активная работа по снижению политической предвзятости в своих моделях ИИ, поскольку ранее их критиковали за чрезмерную либеральность.

3. Предоставление точной информации: Направление людей к правильной информации, когда они ищут сведения, связанные с голосованием.

Похоже, что Китай продолжает добиваться значительного прогресса в разработке передовых моделей ИИ, при этом сообщается, что они, возможно, превзошли возможности ведущих западных моделей, таких как GPT-4 и DALL-E 3.5.

Недавние бенчмарки показывают, что китайские модели, такие как SenseTime 5.5, соответствуют или даже превосходят производительность GPT-4 и DALL-E 3.5 в некоторых областях. Однако независимо проверить эти утверждения сложно, поскольку доступ к китайским моделям ограничен.

Быстрое развитие этих передовых систем ИИ в Китае, безусловно, достойно внимания. Но без прямых сравнительных испытаний сложно оценить, как они действительно соотносятся с последними западными моделями. Для окончательной оценки потребуется больше прозрачности и открытого тестирования.

Элон Маск и его команда в Neuralink исследуют захватывающие возможности интеграции их технологии интерфейса мозг-компьютер с разработкой робота Optimus. Ключевые идеи, обсуждаемые включают:

1. Телепатическое управление Optimus: Технология Neuralink могла бы позволить людям, в том числе тем, кто потерял способность говорить, общаться с Optimus и управлять им с помощью своих мыслей или подключения по Bluetooth. Это могло бы обеспечить большую независимость и качество жизни для людей с физическими ограничениями.

2. Кибернетические улучшения: Потенциальная возможность сочетать роботизированные конечности Optimus с имплантатами Neuralink могла бы позволить "кибернетические суперспособности". Это могло бы позволить пользователям иметь более быстрый и точный контроль над роботизированными руками или ногами, что может быть полезно для занятий, требующих ловкости, таких как игра на музыкальных инструментах.

3. Персонализированные роботизированные помощники: Интеграция Neuralink и Optimus могла бы привести к высокоперсонализированным роботизированным помощникам, адаптированным к уникальным потребностям и предпочтениям каждого отдельного пользователя. Это могло бы революционизировать способ, которым люди взаимодействуют и полагаются на роботизированные технологии в своей повседневной жизни.

Увеличивающаяся гиперперсонализация медиаконтента, управляемая ИИ, может привести к фрагментации нашей некогда общей реальности, когда каждый будет жить в разных персонализированных вселенных.

В прошлом размещение продуктов было повсеместным, с видимыми банками Coca-Cola в фильмах Marvel. Однако в будущем фильмы Marvel могут быть адаптированы с уникальным размещением продуктов на основе индивидуальных данных пользователей, что еще больше фрагментирует общую реальность.

Эта фрагментация реальности может усугубляться по мере того, как персонализированное потребление медиаконтента становится нормой. Люди могут оказаться неспособными понять друг друга через улицу, поскольку они потребляли совершенно разный контент и живут в расходящихся реальностях.

Хотя полностью фрагментированная реальность, возможно, все еще дальше, чем ожидают некоторые, персонализация цифровых лент уже довольно продвинута. Уникальные рекомендации контента и социальные медиа каждого человека основаны на его индивидуальных предпочтениях и поведении.