Забавная история: Индийские работники вместо ИИ у Amazon

👋 Привет, друзья! Сегодня мы хотим поделиться одной забавной и поучительной историей о том, как иногда то, что нам представляется как высокотехнологичное решение, оказывается намного более приземленным.

📱 Компания: Amazon

Amazon – это одна из крупнейших технологических компаний в мире, которая активно использует искусственный интеллект (ИИ) для улучшения своих процессов. Однако в одном случае произошло нечто совершенно неожиданное.

🔍 История с Mechanical Turk

Amazon имеет платформу под названием Amazon Mechanical Turk (MTurk). Это краудсорсинговый интернет-рынок, где задачи, требующие человеческого интеллекта, делегируются работникам по всему миру. Идея состоит в том, что задачи, которые сложно автоматизировать, могут быть выполнены людьми за небольшую плату.

На платформе MTurk люди выполняют такие задачи, как:

Разметка данных для машинного обучения
Проверка и классификация контента
Аннотирование изображений и видео
Распознавание речи и текста

😆 Забавный аспект

Иногда задачи, которые заявляются как выполняемые "ИИ", на самом деле делегируются работникам на MTurk, которые, в основном, из Индии и других стран с недорогой рабочей силой. Эти люди выполняют задания быстро и точно, и результат подается как работа ИИ.

Пример: Вместо того, чтобы использовать сложные алгоритмы для распознавания объектов на изображениях, Amazon может делегировать эту работу работникам MTurk, которые вручную маркируют объекты. Это быстрее и дешевле, чем разрабатывать и обучать сложную ИИ-систему.

🤔 Интересные факты

Смешение реальности и ожиданий: Многим кажется, что за всем стоят сложные алгоритмы ИИ, тогда как на самом деле задачи решаются людьми.
Экономическая выгода: Для компаний это часто экономически выгодно, так как разработка и поддержка ИИ-систем могут быть значительно дороже.
Масштабируемость: Использование таких платформ позволяет компаниям быстро масштабировать выполнение задач, не прибегая к длительным процессам разработки ИИ.

💬 Вывод

Эта история показывает, как иногда реальные технологии переплетаются с человеческим трудом. Она также напоминает нам, что за каждой технологией стоят люди, и что высокотехнологичные решения могут быть проще, чем кажутся.

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ЗабавныеИстории #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #Бизнес #Amazon

🗣️ История успеха: Как Microsoft использует ИИ для улучшения своих процессов🗣️

👋 Привет, друзья! Сегодня мы хотим поделиться вдохновляющей историей успеха компании, которая использует искусственный интеллект 🧠 для улучшения своих процессов и достигает впечатляющих результатов. Речь идет о компании, которую все знают – Microsoft.

📈 Компания: Microsoft

📱 Microsoft – это один из технологических гигантов мира, известный своими инновациями и передовыми разработками. С 2023 года компания активно внедряет ИИ для оптимизации различных аспектов своей деятельности. Давайте рассмотрим, как именно они это делают.

Оптимизация облачных сервисов с помощью ИИ ☁️🧠

Microsoft Azure, облачная платформа компании, использует ИИ для улучшения своих сервисов:

Управление ресурсами: ИИ помогает предсказывать потребности в вычислительных мощностях и автоматически распределяет ресурсы, чтобы обеспечить бесперебойную работу сервисов.
Обнаружение аномалий: ИИ анализирует огромные объемы данных для выявления потенциальных проблем и угроз безопасности в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на инциденты.
Улучшение офисных приложений 👨‍💻

Microsoft Office 365 также получил существенные улучшения благодаря ИИ:

Редактирование текста: ИИ в Word помогает пользователям писать более грамотно и стильно, предлагая улучшения и исправления в режиме реального времени.
Анализ данных: В Excel ИИ помогает анализировать большие массивы данных, выявлять тренды и создавать прогнозы, что делает работу с таблицами более эффективной.
Поддержка клиентов и сервисы 🤖
Microsoft использует ИИ для улучшения обслуживания клиентов:

Чат-боты: Внедрение интеллектуальных чат-ботов на основе ИИ позволяет быстро и точно отвечать на запросы клиентов, улучшая качество обслуживания.
Анализ обратной связи: ИИ анализирует отзывы и комментарии клиентов, помогая компании понимать их потребности и оперативно вносить необходимые изменения.
Разработка ПО и улучшение кодирования 🖥👨‍💻

📱 GitHub Copilot, разработанный Microsoft в сотрудничестве с OpenAI📱, использует ИИ для помощи разработчикам:

📈Автоматическое дополнение кода: ИИ предлагает варианты завершения кода на основе контекста, что значительно ускоряет процесс разработки и снижает количество ошибок.
Обучение на данных: ИИ анализирует огромные объемы кода, чтобы предлагать лучшие практики и решения, основанные на реальном опыте разработчиков по всему миру.
Результаты впечатляют!🤯

🔼 Благодаря внедрению ИИ, Microsoft смогла значительно улучшить свои процессы, повысить эффективность и качество своих продуктов и услуг. Это позволило компании не только снизить затраты, но и обеспечить своим клиентам лучший опыт использования их технологий.

💬 История Microsoft – это яркий пример того, как искусственный интеллект может трансформировать бизнес и помочь компании достигать новых высот. Если вы тоже задумываетесь о внедрении ИИ в свой бизнес, не сомневайтесь – результаты могут превзойти все ожидания!

🫡 Следите за нашими обновлениями, чтобы узнать больше вдохновляющих историй и полезных советов!

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ИсторияУспеха #ИскусственныйИнтеллект #Технологии #Бизнес #Инновации #Microsoft

ИИ: Дорога к Саморазрушению⁉️

⚠️ Недавнее исследование учёных из Оксфорда пролило свет на тревожные последствия чрезмерного использования контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Они обнаружили, что постоянное обучение ИИ на данных, созданных другими ИИ, может привести к явлению, известному как «модельный коллапс». В этом состоянии новые модели начинают выдавать абсурдные и бессмысленные результаты.

📉 Примером такого явления является случай, когда модель, начавшая с анализа европейской архитектуры, через несколько циклов обучения стала выдавать совершенно нелепые выводы. Это показывает, насколько опасным может быть самореференциальное обучение, когда модели обучаются на данных, уже обработанных другими моделями, создавая замкнутый круг деградации качества.

😱 Кроме того, исследователи выявили проблему массового производства контента, создаваемого «фермами контента». Эти фермы сильно ухудшают качество данных, используемых для обучения новых моделей, и влияют на результаты поисковых систем, отравляя информационное пространство. Такая ситуация усугубляется рекурсивными процессами, когда новые модели учатся на выходных данных старых, что лишь усиливает проблему.

💬 Авторы исследования подчёркивают необходимость создания надёжных методов фильтрации данных, чтобы отличать ИИ-сгенерированный контент от оригинальных данных. Одним из предложенных решений является использование водяных знаков для маркировки контента, созданного ИИ. Однако внедрение таких водяных знаков и их защита остаются значительными вызовами.

⚠️ Без адекватных методов фильтрации доступ к качественным данным для обучения новых моделей будет серьёзно затруднён. Это может поставить под угрозу стабильность и надёжность всей сферы машинного обучения, поскольку модели будут всё чаще полагаться на менее качественные данные. Таким образом, обеспечение чистоты и точности данных становится ключевым фактором для устойчивого развития технологий искусственного интеллекта.

🛡В конечном итоге, без серьёзных мер по фильтрации данных и контролю за качеством информации, мы рискуем столкнуться с серьёзными проблемами в области ИИ. Эти проблемы могут не только затруднить дальнейшее развитие технологий, но и серьёзно подорвать доверие к системам машинного обучения, которые всё больше интегрируются в нашу повседневную жизнь.

🔗 Источник тут

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ИИ #Технологии #МодельныйКоллапс #МашинноеОбучение #Данные #Контент #Фильтрация