Flexential-ի 2024 թվականի ԱԲ ենթակառուցվածքների վիճակի մասին հաշվետվության համաձայն՝ կազմակերպությունները ավելի ու ավելի են ապավինում երրորդ կողմի կոլոկացիոն տվյալների կենտրոններին իրենց արհեստական բանականության (ԱԲ) ենթակառուցվածքի կարիքների համար: Հարցվածների միայն 24%-ը տեղադրում է ԱԲ սարքվածքը ներքին պայմաններում, մինչդեռ 51%-ը նախընտրում է վարձակալել տվյալների կենտրոնների սերվերային տարածք իրենց ցանցերի մոտ գտնվող տեղանքներում: Հաշվետվությունը նաև ընդգծում է, որ տեղեկատվական տեխնոլոգիաների (ՏՏ) ոլորտում ղեկավարները պատրաստ են վճարել ավելի շատ՝ հետազոտություների կենտրոնները կամ ամպային վաճառողներին, որոնք առաջնահերթ են համարում կայունությունը: Հարցվածների 94%-ն ընդգծում են իրենց պատրաստակամությունը վճարել ավելի շատ մաքուր կամ վերականգնվող էներգիայի օգտագործման համար: Բացի այդ, հաշվետվությունը կանխատեսում է, որ ԱԲ ենթակառուցվածքը մինչև 2027 թվականը տարեկան կսպառի մինչև 134 տՎտժ էլեկտրաէներգիա: Տվյալների կենտրոնների օպերատորները հետևաբար ուսումնասիրում են միկրոհամակարգերի լուծումները՝ զուգակցված վերականգնվող էներգիայի հետ՝ ապահովելու համար ռեզիլյենցիան: Հաշվետվությունը նաև անդրադառնում է ԱԲ-ի աճող ընդունմանը, որտեղ 64% պատասխանողներից նշում են ավտոմատացումը որպես հիմնական գործոն, և կազմակերպությունները օգտագործում են ԱԲ՝ բրուծելու հմտությունների պակասը և բարելավելու արտադրողականությունը: Սակայն Honeywell-ի արդյունաբերական ԱԲ-ի հաշվետվությունը նախազգուշացնում է, որ ԱԲ-ի կիրառումը կարող է թանկ լինել, հատկապես երբ խոսքը վերաբերում է գոյություն ունեցող ենթակառուցվածքի հետ աշխատանքի:

Այս պատմությունը պատրաստվել է մեր գործընկերների կողմից BBC-ից: 1976 թվականին, պատմական պահ տեղի ունեցավ, երբ Ռումինիացի 14-ամյա աղջիկ Նադիա Կոմանեչին դարձավ առաջին մարմնամարզուհին, որը Օլիմպիական պատմության մեջ ստացավ կատարյալ 10 միավոր: Ներկայումս ԱԲ-ն լրացնում է դատարգրման գործընթացը՝ գրելով մարզիկի կատարողականության պահեր, որոնք կարող են անտեսանելի լինել մարդկային աչքի համար: Օլիմպիական խաղերի պաշտոնական ժամանակապահությամբ զբաղվող Omega-ի ներկայացուցիչ Ալեն Զոբրիստը պատասխանատու է խաղերի ամեն մարզաձևում տվյալների մշակման տեխնոլոգիաների համար: Չնայած Միջազգային Օլիմպիական կոմիտեն ընդունում է, որ ԱԲ-ն կարող է տրամադրել ավելի ճիշտ գնահատումներ և իրական ժամանակի վերլուծություն, մարդկային դատավորների փորձառությունը մնում է կարևոր: Կոմիտեի Տեխնոլոգիական գործադիր տնօրենի Իլարիո Կորնան շեշտում է ԱԲ-ի արդար օգտագործման անհրաժեշտությունը մարզիկների միջև և ինչպես այն կարող է հավասարակշռել երկրների միջև: ԱԲ-ն օգտագործվել է տաղանդների բացահայտման ծրագրերում, ինչպես օրինակ Սենեգալում իրականացված ծրագրում, որտեղ ստուգվել է 1,000-ից ավելի երիտասարդ մարզիկներ, ինչի արդյունքում հայտնաբերվել է 48 նախկինում չճանաչված տաղանդներ: Մարզիկների համար խաղերի ընթացքում ԱԲ-ն կօգտագործվի օնլայն անվտանգության միջոցներ տրամադրելու համար: Կորնան նշում է "Athlete GPT"-ի զարգացումը, նմանորեն ChatGPT-ին, որտեղ մարզիկները կարող են հարցեր տալ և ստանալ պատասխաններ կանոնների և ուղեցույցների մասին, որոնք նրանք պետք է պահպանեն: ԱԲ-ն նույնպես օգնում է երկրպագուների փորձի բարելավմանը Փարիզում, ինչ-որ որպես Ինտել-ի Օլիմպիական և Պարալիմպիական ծրագրի ղեկավար Սառա Վիկերսն է բացատրում, թե ինչպես կարող են համակարգչային տեսալուծումը և ԱԲ ալգորիթմերը օգտագործվել՝ ստեղծելով վարժություններ, թույլ տալով երկրպագուներին մասնակցել և համեմատել իրենց կատարողականությունը այլ մարզիկների հետ: Ակնկալվում է, որ Փարիզի խաղերին կմասնակցի մոտավոր 3 միլիոն եզակի այցելողներ, և Միջազգային Օլիմպիական կոմիտեն կանխատեսում է, որ ԱԲ-ն օգտակար կլինի ամբոխի կառավարման հարցում: ԱԲ ուժով հսկողությունը կճանաչի հնարավոր անվտանգության ռիսկեր, մինչդեռ հարգելով գաղտնիությունը և խուսափելով դեմքերի ճանաչումից: Սակայն, քաղաքացիական իրավունքների խմբերը մտահոգություններ են հայտնել հնարավոր կողմնակալությունների և անարդար թիրախավորման վերաբերյալ՝ ըստ ֆիզիկական հատկանիշների, հատկապես գունավոր մարդկանց նկատմամբ: Վիկերսն շեշտում է, որ ԱԲ-ի իրականացմամ նպատակը հիմնականում գործնական գործընթացների համար է, ինչպես ավելի լավ որոշումներ կայացնելը խմիչքների, տրանսպորտի և այլ լոգիստիկ ասպեկտների մասին: Իլարիո Կորնան մոտակա Լոս Անջելեսի Օլեմպիական խաղերը 2028-ին դիտում է որպես հնարավորություն՝ ԱԲ-ի դերի հետագա հետազոտման և առաջխաղացման համար:

Նախագահ Բայդենի Արհեստական բանականության (ԱԲ) վերաբերյալ գործադիր հրամանը զգալի առաջընթաց գրանցեց ԱԲ-ի պատասխանատու մշակման և օգտագործման ապահովման ուղղությամբ ԱՄՆ-ում։ ԱՄՆ առաջատար ԱԲ ընկերությունների՝ այդ թվում Apple-ի, կողմից կատարված կամավոր հանձնառությունները ամրապնդել են այս հանձնառությունները որպես ԱԲ պատասխանատու նորարարության առանցքային հենասյուններ։ Դաշնային գործակալությունները հաջողությամբ ավարտել են գործադիր հրամանում նշված 270 օրյա գործողությունները, կենտրոնանալով անվտանգությանը և ապահովության ռիսկերին։ Նրանք հրապարակել են ուղեցույցներ և շրջանակներ, ստեղծել ԱԲ փորձնական ցանցեր և փորձարկել ԱԲ-ն կառավարության ցանցերում խոցելիությունները վերացնելու համար։ Բացի այդ, քայլեր են ձեռնարկվել ԱԲ-ով պայմանավորված պատկերային սեռական բռնության դեմ պայքարելու ուղղությամբ։ Գործադիր հրամանը նաև խրախուսել է ԱԲ մասնագետների կառավարության պաշտոններում ներգրավումը ԱԲ Տաղանդի Բում-ի միջոցով և հատկացվել է ֆինանսավորում՝ հանրային շահերի տեխնոլոգիական էկոհամակարգը ուժեղացնելու համար։ Գործակալություններն շարունակել են զարգացնել պատասխանատու ԱԲ նորարարությունները՝ պատրաստելով զեկույցներ երկակի օգտագործման հիմնարար մոդելների վերաբերյալ, տրամադրելով ռեսուրսներ ԱԲ-ի համար և հրապարակելով ուղեցույցներ գյուտերի դիմումների և իրավաչափության վերաբերյալ։ ԱՄՆ առաջնորդությունը ԱԲ խրախուսվել է միջազգային ԱԲ չափանիշների համապարփակ պլանի մշակմամբ, ԱԲ-ի կողմից ապահովված մարդու իրավունքների ռիսկերին կառավարման ուղեցույցներով և ԱԲ ապահովության ինստիտուտների ցանցի գործարկմամբ։ ԱՄՆ-ն նաև ստացել է համաշխարհային աջակցություն ԱԲ-ի պատասխանատու ռազմական օգտագործման համար՝ 55 ազգի կողմից քաղական հայտարարության հաստատմամբ:

X-ը, նախկինում հայտնի որպես Twitter, վերջերս ներդրել է ավտոմատ կարգավորում, որը թույլ է տալիս ընկերությանը օգտագործել օգտատերերի գեներացրած բովանդակությունը իր արհեստական ինտելեկտի համակարգը՝ Grok-ը, կրթելու համար: Այս նոր կարգավորումը ակտիվացված է ստանդարտով՝ սակայն բարի նորությունն այն է, որ օգտատերերը կարող են այն անջատել և ջնջել իրենց զրույցների պատմությունը AI-ի հետ: Ըստ X-ի կարգավորումների էջի, եթե կարգավորումը միացված է, X-ը կարող է օգտագործել օգտատերերի փոխազդեցությունները, մուտքերի և արդյունքների հետ Grok-ի հետ, ինչպես նաև իրենց X գրառումները՝ կրթական նպատակներով: X-ը նաև նշում է, որ այս փոխազդեցությունները, մուտքերն ու արդյունքները կարող են կիսվել իրենց սերվիսի պրովայդեր՝ xAI-ի հետ նույն նպատակներով: Չնայած այն ներկա պահին անհնար է անջատել այս կարգավորումը X-ի բջջային հավելվածի միջոցով, օգտատերերը կարող են դա անել հարթակի դեսքթոփ տարբերակում: Ահա քայլերը, որպեսզի անջատեք X-ի տվյալների կիսման կարգավորումները: 1

Հոդվածը քննարկում է մեծ լեզվական մոդելների (LLM) ըմբռնման և մեկնաբանման կարևորությունը, որոնք հզոր ԱԻ համակարգեր են, օգտագործվող տարբեր ոլորտներում: Նման մոդելները, ինչպիսին են OpenAI-ի ChatGPT-ն և Anthropic-ի Claude-ը, ունեն միլիարդավոր կապեր և պարամետրեր, որոնք թույլ են տալիս նրանց ստեղծել մարդկային ձայնով պատասխաններ: Սակայն, նրանց ներսի աշխատանքները հաճախ կոչվում են «սև տուփեր», քանի որ նրանց վարքը պարզ չէ հիմնավորել: ԱԻ մեկնաբանության հետազոտությունը նպատակ ունի լույս սփռել այն բանի վրա, թե ինչպես են այս մոդելները կայացնում որոշումներ և հայտնաբերում լուրջ զեղծարարություններ կամ ռիսկեր: Գիտնականներն ուսումնասիրում են LLM-ները նեյրոգիտական ​​տեխնիկաներ օգտագործելով, վերլուծնելով նրանց նեյրոնային ցանցերը և ուսումնասիրելով կոնկրետ նեյրոնների ակտիվացումը: Թեև LLM-ների բարդությունը գերազանցում է մարդկային ուղեղը, հետազոտողները կարծում են, որ նրանց ներքին մեխանիզմների ըմբռնումը հնարավոր է և կարևոր: Կոդավորելով LLM-ները, մշակողները և օգտատերերը կարող են ստանալ փոխըմբռնածություն, թե ինչպես են այս մոդելները մշակվում տեղեկատվություն և ստեղծում գուշակություններ: Այս գիտելիքները կարող են օգնել բարելավել LLM-ների անվտանգության, թափանցիկության և վստահելիության խնդիրները, քանի որ դրանք օգտագործվում են տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, կրթությունը և իրավունքը: Թեև ԱԻ մեկնաբանության դաշտը դեռևս իր սկզբնական փուլում է, հետազոտողները հուսով են առաջադիմություն ունենալ LLM-ների ըմբռնման մեթոդների զարգացման գործում: Նրանք ներշնչանք ստանում են նեյրոգիտությունից և ուսումնասիրում տարբեր մոտեցումներ, որոնք ներգրավում են այս խնդրի պահպանման տարբեր անկյուններ: Թեև LLM-ների ամբողջական բացատրությունը գուցե մնա անկեալ, կարծարծիալի առաջավորությունների ներքո կարող է խթանել մեր ունակությունները ըմբռնելու և միջամտելու այս հզոր ԱԻ համակարգերում: Սակայն, այս դաշտում հետազոտությունը արագացնելու համար անհրաժեշտ են ավելի շատ միջոցներ, ֆինանսավորում և համագործակցություն:

Արհեստական ինտելեկտը հեղափոխում է կինոարտադրության ոլորտը՝ ազդելով արտադրության գործընթացի տարբեր փուլերի վրա: Այն խաղում է սցենարների գրառման մեջ՝ վերլուծելով հաջող սցենարները և առաջարկելով սյուժետային կետեր և երկխոսություն: Արհեստական ինտելեկտը նույնպես ազդում է դերի բաշխման վրա՝ վերլուծելով դերասանների նախորդ կատարումը և հանդիսատեսի արձագանքներ: Տեսողական էֆեկտների և անիմացիայի մեջ Արհեստական ինտելեկտը ավտոմատացնում է առաջադրանքները և ստեղծում իրական կյանքին մոտ CGI կերպարներ՝ առաջարկելով նոր ստեղծագործական հնարավորություններ: Ընդհանուր արտադրական փուլում Արհեստական ինտելեկտը օգնում է խմբագրել և դասակարգել պատկերները՝ հեշտացնելով գործընթացը: Արհեստական ինտելեկտի ներմուծումը բերում է ստեղծագործական հզորությունների, ժամանակի և ծախսերի կրճատում և տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացում: Սակայն, էթիկական խնդիրներ առաջանում են ստեղծագործական իսկության, աշխատանքային տեղերի կորուստի և արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմներում զեղչումների վերաբերյալ: Ֆիլտմեյքերները ձգտում են ստեղծել հավասարակշռություն Արհեստական ինտելեկտի և մարդկային ստեղծագործատության միջև՝ օգտագործելով Արհեստական ինտելեկտը որպես համատեղող գործիք: Արհեստական ինտելեկտի ապագան կինոարտադրության ոլորտում ընդգրկում է անընդհատ ուսուցումը և հմտությունների ընտրությունը, ինտեգրումը մարդկային ռեսուրսների կառավարման համակարգերի հետ և մուտքի հնարավորությունների դեմոկրատիզացիան: Արհեստական ինտելեկտը հաստատել է իրեն որպես փոխակերպող ուժ կինոարտադրությունում, բայց կարևոր է հասցնել էթիկական կարծիքները և օգտագործել Արհեստական ինտելեկտը որպես պատմվածքի ուժեղացման գործիք: Ապագան խոստանում է նորարարական կինեմատիկական փորձառություններ բեռնելով Արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիայի հետ:

Վերջին շրջանում փոխված բորսայի շուկայից դեպի մեգակապ տեխնոլոգիաների բաժնետոմսերից հրաժարվելը ստեղծել է հնարավորություն Meta Platforms-ի ներդրողներին։ Չնայած վերջերս բաժնետոմսերի գների նվազմանը, Meta Platforms-ն ունի ուժեղ աճի ներուժ՝ շնորհիվ արհեստական ինտելեկտի (AI)։ Ընկերությունը օգտագործում է AI գործիքները՝ բարելավելու իր թվային գովազդային բիզնեսը, հարմարեցված գովազդի լսարանները և բարձրացնելու սոցիալական մեդիա պլատֆորմների ներգրավվածությունը։ Ավելին, Meta-ն առաջընթաց է գրանցում հագնվող տեխնոլոգիաներում, ինչպիսիք են հավելյալ իրականության գլխարկներն ու խելացի ակնոցները։ Չնայած AI-ին ներդրումների մեծացման ծախսերին, անալիտիկները կանխատեսում են ընկերության շահույթը, որը կաճի այս տարի։ Իրավացի ցածր գնահատմամբ և սպասված եկամուտների աճով, այժմ կարող է լինել լավ ժամանակ լոնգ-տեռմ ներդրողների համար՝ Meta Platforms-ի բաժնետոմսերը հաշվի առնելու համար: