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:

Որպեսզի ստացվի շահույթ AI արդյունաբերությունից, առաջարկվում է ներդնել ակնհայտ հաղթողների մեջ: AI-ի շուրջ կուտակված սպասումները հիմնավոր են, քանի որ կանխատեսվում է, որ AI-ն տրիլիոնավոր դոլարներ կավելացնի համաշխարհային տնտեսությանը: Այնուամենայնիվ, ներկայումս անորոշ է, թե որոնք ընկերությունները կբարձրանան այս ոլորտում: Ներդրումներ կատարելը այն ընկերությունների մեջ, որոնք ակնհայտորեն հաղթող են՝ չնչին վերևի կողմ հեռանկարով, բայց ավելի ցածր ռիսկով, կարող է լինել շահութաբեր ռազմավարություն: AI արդյունաբերության մեջ երեք ակնհայտ հաղթողներ են հայտնվել: Գնելով ընդհանրապես $600-ով կարող եք գնել բոլոր երեք ընկերությունների բաժնետոմսերը և պահել դրանք երկարաժամկետ հեռանկարում: Այս ընկերությունները կարող են տրամադրել նշանակալից AI ազդեցություն՝ բարձրացնելու ձեր պորտֆեյլը տարիների ընթացքում: 1

Advanced Micro Devices (AMD) պատրաստվում է այս ամիս հայտարարելու իր յոթանորդ եռամսյակի FY'24 արդյունքները: Ընկերությունը ակնկալվում է որ կշահի աճող համակարգչային շուկայից և արհեստական ինտելեկտի չիպերի պահանջարկի ավելացումից: Վերլուծաբանները կանխատեսում են, որ AMD-ի եկամուտները կհասնեն 5

Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) ավելի ու ավելի շատ է կիրառվում էլեկտրացանցերի ոլորտում, առաջարկելով բազմաթիվ առավելություններ, այդ թվում՝ էներգետիկ գործողությունների բարելավում, արդյունավետության բարձրացում և արտակարգ իրավիճակներին արձագանքման հնարավորությունների մեծացում: Սակայն ԱԲ-ի լայնածավալ կիրառումը էլեկտրացանցերում նաև զգալի թվային անվտանգային ռիսկեր է պարունակում: Կրիտիկական ենթակառուցվածքների վրա հարձակումները աճում են, և ըստ որում էներգետիկ իշխանությունները ավելի մեծ ներդրումներ են կատարում ԱԲ-ում, նշված ռիսկերը պետք է հաշվի առնեն՝ ապահովելու համար անվտանգ տեխնոլոգիական փոխակերպումը: Ներկայումս ԱԲ-ի կիրառությունը էլեկտրացանցերում դեռևս հարաբերականորեն նոր է, սակայն այն արագորեն մեծանում է արդյունաբերության մեջ: Մոտավորապես 74%-ը էներգետիկ ընկերությունների արդեն ներմուծել են կամ ուսումնասիրում են ԱԲ-ն, ինչը պարզ է դարձնում, որ ԱԲ-ն կվերափոխի ոլորտը: ԱԲ-ն բարելավում է էլեկտրացանցերը՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում կատարել ճշգրտումներ ավելի արդյունավետ էներգիայի բաշխման համար, դարձնելով վերականգնվող էներգիան ավելի կենսունակ և արագացնելով արտակարգ իրավիճակների արձագանքը: Սակայն, ԱԲ-ի էլեկտրացանցերը չպետք է անտեսեն ռիսկերը: ԱԲ մոդելները պահանջում են մեծ քանակությամբ տվյալներ, ինչը կարող է վտանգ ներկայացնել զերծատմանը և հնարավոր խախտումներին: Հարձակվողները կարող են շահարկել խոցելիությունները կամ տեղադրել անցումներ, որոնք կարող են հանգեցնել լայնածավալ խախտումների և ֆիզիկական վնասների, ինչպես նկատվել է վերջին ժամանակվա բարձր հայտնիության հարձակումներում: Բացի այդ, ԱԲ համակարգերի տեխնիկական սխալները կարող են ազդեցություն ունենալ էներգիայի հասանելիության վրա: ԱԲ-ի առավելությունները և ռիսկերը հավասարակշռելու համար էլեկտրացանցերի ոլորտը պետք է առաջնորդի թվային անվտանգությանը: Լավագույն պրակտիկաները ներառում են տվյալների անանունացումը, ապահով մոդելի ուսուցումը, իրական ժամանակում դիտարկումը և կառավարության կարգավորումը: Էլեկտրացանցերի ընկերությունները պետք է հավաքեն միայն համապատասխան տվյալները և օգտագործեն անանունացնող տեխնիկաները՝ ապահովելու համար անձնական կյանքի պաշտպանությունը: ԱԲ ալգորիթմների և ուսուցման տվյալների հասանելիությունը պետք է սահմանափակվի, և պետք է իրականացվի կոդավորման և շարունակական մոնիտորինգ հնարավորություները: Կառավարական կարգավորումը և արդյունաբերական ստանդարտները նույնպես անհրաժեշտ են ապահովելու համար ԱԲ էլեկտրացանցերի անվտանգությունը: Կարևոր է արդյունաբերության համար ճանաչել ռիսկերը և կիրառել նպատակադրված անվտանգության միջոցառումներ՝ ԱԲ-ի առավելությունները ապահով և հուսալի կերպով օգտագործելու համար: