ChatGPT-ն և այլ chatbot-ներ տպավորիչ են իրենց պատասխաններ տրամադրելու ունակությամբ, բայց նրանք կարող են նաև ծնել անիրատեսական կամ անիմաստ պատասխաններ։ Այս մեքենայական ուսուցման համակարգերը հիմնովին սև արկղեր են, և ոչ ոք ճշգրիտ չգիտի, թե ինչպես նրանք հասնում են իրենց պատասխաններին։ Չնայած այս առեղծվածին, համակարգչային գիտնական Եջին Չոյը քննարկում է chatbots-ի և մեծ լեզվաբառարանների (LLM-ների) կարողություններն ու սահմանափակումները ներկայացնող Ստիվեն Ստրոգացի հետ։ Նրանք խորհում են արդյոք այս համակարգերը իսկապես հասկանում են աշխարհն ու իրենց պատասխանած հարցերը։ Չոյը նշում է, որ մեծ լեզվաբառարանները կարող են ճշմարիտ ընդօրինակել մարդկային բանականությունը, բայց նրանք չունեն ընդհանրական գիտակցություն և կարող են կատարել զվարճալի սխալներ։ Նրանք նաև քննարկում են այս մոդելների ուսուցման դժվարությունները և ԱԲ ուսումնասիրման միջառարկայական բնույթը։ Չոյը ընդգծում է տվյալքների և տեխնիկաների թափանցիկության կարևորությունը և քննարկում է ԱԲ հնարավոր վտանգները, ինչպիսիք են ապատեղեկատվությունը և ԱԲ-ի ստեղծած բովանդակության շահագործումը։ Նրանք եզրափակում են ԱԲ գրագիտության կարիքն ու կառավարությունների և համայնքների ավելի մեծ ներգրավվածությունը ԱԲ քաղաքականությունների ձևավորման գործում։ Ընդհանուր առմամբ, խոսակցությունը անդրադառնում է chatbots-ի և մեծ լեզվաբառարանների հետ կապված հետաքրքրաշարժ առաջխաղացումների և հնարավոր ռիսկերի վրա:

Երկրների և ընկերությունների կողմից տրված կլիմայի խոստումներն միշտ պատվել չեն, ինչը հանգեցնում է շարունակվող գլոբալ տաքացման: Թափանցիկության պակասը նպաստում է այս խնդրին: Այնուամենայնիվ, տեխնոլոգիան ապահովում է գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս մեզ իրական ժամանակում վերահսկել կլիմայական գործունեությունը: Օրինակ, արբանյակներից և արհեստական ինտելեկտից ստացված տվյալները ցույց են տալիս, որ նավթագազային արտադրողների կողմից հաղորդվող մեթանի արտանետումները զգալիորեն պակաս են, քան իրական քանակը: Երկրի դիտարկման տեխնոլոգիան նույնպես բացահայտում է անտառների պահպանության նախագծերի արդյունավետությունը, որոնք ֆինանսավորվում են կամավոր ածխածնի շուկայի կողմից: Չնայած թերահավատությանը, այս նախագծերի մեծ մասը հաջողությամբ նվազեցնում են անտառահատումների մակարդակը: Մյուս կողմից, տեխնոլոգիան բացահայտում է, որ Գլոբալ Մեթանի Խոստման ստորագրողներից քչերն են կատարում իրենց պարտականությունը՝ նվազեցնել մեթանի արտանետումները: Սա ենթադրում է, որ նման խոստումները դիտվում են որպես ընտրովի, ինչը խարխլում է կլիմայական պարտավորությունները: Կլիմայական գործողությունները պետք է առաջնահերթ լինեն, անկախ քաղաքական վեճերից, ապահովելու համար անվտանգ ապագա: Հաջորդ COP կոնֆերանսում խոստումները պետք է լինեն ամուր, կայուն և անկախ արտաքին հանգամանքներից:

Հաջորդ ամիս, ԵՄ-ն կներկայացնի իր հեղափոխական ԱՄ օրենսդրությունը՝ ԵՄ Արտաքին Հետախուզական Արհեստական Բանականության Օրենքը, որը նպատակ ունի կարգավորել ԱՄ-ը՝ քաղաքացիների պաշտպանությունն ապահովելով հնարավոր վնասներից: Թեև ԵՄ օրենսդիրները հիմնականում մտահոգված են սպառողների անվտանգության և խորը կեղծիքների տարածման մասին, տեխնոլոգիական արդյունաբերությունը քննադատում է օրենսդրությունը, կոչելով այն անավարտ և խոչընդոտող: Օրենքը դասակարգում է ԱՄ-ը տարբեր ռիսկային կարգերի և առաջադրում տարբեր կարգավորումներ, ինչպիսիք են նվազագույն ռիսկերով օգտագործումները, օրինակ վիդեոխաղերը, որոնք ազատվված են կարգավորումից: Բարձր ռիսկային կիրառումները, ինչպես բիոմետրիկ նույնականացումը և հանրային ծառայության համակարգերը, կհանդիպեն խստացված կարգավորումների: Օրենսդրությունը նաև արգելում է ԱՄ համակարգերը, որոնք սպառնում են քաղաքացիների իրավունքներին, օրինակ նրանց, որոնք օգտագործվում են խաբեության կամ պրոֆիլավորման համար: Կանոնները մարտհրավերներ են դիմել գեներատիվ ԱՄ մոդելների առաջացման պատճառով, և քննադատները պնդում են, որ օրենսդրությունը հստակ չէ, հատկապես հեղինակային իրավունքի և բովանդակության պատասխանատվության առումով: Համապատասխանության ծախսերը և փոքր ընկերությունների վրա հնարավոր ազդեցությունը նույնպես մտահոգություններ են: Տեխնոլոգիական ընկերություններն ունեն մինչև 2023 թվականի փետրվարը՝ «անթույլատրելի ռիսկեր» կանոններին համապատասխանելու համար, այլապես նրանք կկանգնեն մեծ տուգանքների: Լրացուցիչ երկրորդական օրենսդրություն անհրաժեշտ է՝ իրականացմման մանրամասները ներկայացնելու համար՝ նեղ ժամկետում:

Նոր հարցում, որն անցկացվել է Միացյալ Նահանգներում, բացահայտել է լայն տարածված թյուր կարծիք, որ արհեստական ինտելեկտի մոդելները արդեն ցուցադրում են ինքնագիտակցության նշաններ: Այնուամենայնիվ, այս համոզմունքը հեռուն է իրականությունից: Նույնպես, մոտավորապես 20% անհատների կարծում է, որ արհեստական ընդհանուր ինտելեկտները (ԱԸԻ), որոնք ունակ են կատարել ցանկացած մարդու գործ, արդեն գոյություն ունեն: Բայց այս գաղափարն էլ սխալ է: Այս հայտնագործություններն առաջարկում են, որ հանրային ընկալումը ԱԻ-ի ընթացիկ վիճակի վերաբերյալ թույլ է, բայց հարցը մնում է՝ արդյոք դա իսկապես կարևոր՞ է: Ջեյսի Ռիզ Էնթիսը և իր գործընկերները Նյու Յորքի Ինքնագիտակցության ինստիտուտից հարցեցին 3500 անհատների, որոնք ներկայացնում են ազգային մակարդակով որոշված նմուշ՝ հասկանալու նրանց ընկալումները

Թայվանի կիսահաղորդիչների արտադրության համատեղ ընկերությունը (TSMC) բարձրացրել է 2024 թվականի եկամուտների աճի կանխատեսումները այն բանից հետո, երբ իր եռամսյակային արդյունքները գերազանցել են սպասելիքները: Սա արտացոլում է ընկերության վստահությունը համաշխարհային ԱԻ ծախսերի բումի շարունակականության մեջ: TSMC, լինելով Apple-ի և Nvidia-ի հիմնական չիպմեյքերը, այժմ ակնկալում է վաճառքների աճ՝ նախորդ միջներկայացումների ավելի քան 20% բարձրից: Ընկերությունը նաև նեղացրել է կապիտալ ծախսերի կանխատեսումն ու ակնկալում է մինչև 23

Հուլիսի 12-ին հրապարակված վերջին համապարփակ ուսումնասիրությունը պարզել է, որ արհեստական բանականությունը (ԱԲ) ցույց է տալիս խոստում, որպես միջոց, ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածության նվազեցման համար անբուժական պայմաններում, մասնավորապես՝ կրծքի ռենտգենյան նկարների վերլուծության մեջ: Ուսումնասիրությունը, որը կատարվել է Siemens Healthineers-ի գիտնականների կողմից, ներառնում է ալգորիթմի փորձարկում ռադիոգրամներ ավելի քան 14,000 հիվանդների կողմից, որոնք այցելել են Zwanger-Pesiri Radiology LLP՝ բոլորովին հիվանդատանելի պատկերացումների կենտրոնը ԱՄՆ-ի հյուսիսարևելքում: Ալգորիթմը, որը կոչվում է 'AI NAD Analyzer', կարողացավ ճիշտ դասակարգել դեպքերը, որտեղ գործողության ենթակա եզրակացություններ չկային՝ 29% զգայունությամբ և գրեթե 21% արդյունքով: Դրա մասնագիտականությունը, կամ կարողությունը տարբերելու հիվանդի պատկերները ոչ՝ առողջ պատկերներից, էր մոտավորապես 99%, միայն 0

Տայուան Մոլեկուլային Բնագավառների Գնումների (TSMC) ստուգելուց հետո հնարավորված սպասարկումները անցնեցին դրանից ավել-քիչ՝ շատացի արժեքով, և հիմա փոխեցել է ամենավելը միջին 20-արդյունքները դրական մասի վերանայության հետ.