За утро в Telegram отлетело 20 каналов по решению суда. Да-да, вы все верно поняли, Telegram исполнил решение российского суда по удалению каналов, которые публиковали информацию жанра "Компромат". Каналы если что не маленькие были, и оборот у них "теневого" бизнеса думаю исчислялся десятками млн рублей уж точно.

Kindly remind: Все это еще раз подтверждает главную истину: ваш канал, ваша страница в соцсети, все что в интернете "ваше" — оно вообще никогда вашим не было и не будет. И принимая "пользовательское соглашение" там почти всегда прописано, что при желании владелец платформы может делать с вашим аккаунтом что угодно.

Такие дела, выводов тут других особо не будет. Но прецедент полагаю не последний.

Сделал трейлер несуществующей части Star Wars

Смотрим, как всегда, со звуком!)

Буквально за полгода от видео вот таких, мы переходим уже к таким. Каждый кадр и анимация — все здесь — генеративное. К сожалению, для Телеги надо было ужимать видео.

Все это стало возможно благодаря Sora + Kling 1.6/2 + Veo2.

Самое интересное, что использованы образы реальных актеров, сможете угадать всех?)

Я довольно редко сюда пощу свою мысли касательно перспектив генеративного интеллекта, хотя имею дело с разными исследованиями и касаюсь проектов, которые занимаются изучением развития индустрии. Как языковых моделей, так и генеративных (изображение/видео).

Я вот что подумал, если вам вдруг интересно было бы почитать мои переосмысления по теме, коих накопилось много — поставьте к посту реакцию — огонек 🔥.

Тогда обещаю, что выпущу серию публикаций на эту тему и даже постараюсь затронуть практику применения.

ИИ переоценен или недооценен?

Очень приятно видеть фидбек в формате огонечков от вас, начну пожалуй с темы, которая набирает обороты с точки зрения того, какую оценку люди дают т.н. «искусственному интеллекту».

На мой взгляд наблюдается интересный парадокс в восприятии искусственного интеллекта. С одной стороны, существует тенденция к антропоморфизации ИИ (очеловечиванию), приписыванию ему свойств сознания или подлинной креативности, которых у современных систем нет. С другой стороны, часто недооценивается его реальный, уже проявляющийся и будущий экономический и трансформационный потенциал

Первая часть парадокса — переоценка — во многом связана с впечатляющими результатами генеративных моделей, особенно больших языковых моделей (LLM). Их способность генерировать связный текст или реалистичные изображения создает иллюзию понимания или творческого замысла. Однако в основе их работы лежит статистический анализ и предсказание следующего элемента последовательности на основе огромных массивов данных, на которых они обучались. Да, модели генеративные – это игра-угадайка (вспомнил Акинатор, всплакнул), где вы просто пытаетесь им что-то загадать, а они отгадывают.

Так вот, это скорее искусная имитация, чем подлинный интеллект или креативность в человеческом понимании. Не зря их иногда характеризуют как "гигантские машины плагиата», подчеркивая их зависимость от существующих данных и отсутствие реального понимания мира или здравого смысла. Ограничения проявляются и в ошибках, иногда курьезных, вроде неверной классификации объектов или генерации изображений с артефактами.
Еще одна проблема здесь, это неспособность текущего искусственного интеллекта оторваться от угоды пользователю. То есть если вы попросите некоторые модели, даже последние, привести вам аргументы, почему крыс есть полезно – он без труда вам их приведет.

Вот буквально недавно был кейс, где чувак, спросил у GPT нужна ли виза Австралийцу в Чили, GPT ответил, что не нужна, наш гражданин путешественник (!) полетел со спокойной душой, и…Виза оказалась нужна, о чем он узнал уже непосредственно у пограничников по приземлению в Чили.

Вторая часть парадокса — недооценка — касается реального влияния ИИ, которое часто происходит менее заметно, но более фундаментально. Речь идет не столько о создании сверхразума, сколько об автоматизации рутинных задач в различных отраслях, что повышает производительность и позволяет людям сосредоточиться на более сложных функциях. ИИ выступает как инструмент, усиливающий возможности человека — помогает в анализе данных, принятии решений, научных исследованиях и других областях. Этот потенциал для повышения эффективности и экономического роста значителен, хотя его эффект может накапливаться постепенно.

К 2027 году по некоторым прогнозам, от довольно авторитетных исследователей, которые построили математические модели и сценарии нашего будущего, генеративный интеллект будет двигателем крупнейших экономик (я склонен с ними соглашаться). А это масштабные перемены, то есть если говорить проще, у вас +- год, чтобы хоть поверхностно освоить промт-инжиниринг (способы строить запросы к LLM/GenAi), если вы планируете оставаться актуальным в рынке, будь вы бухгалтером, учителем или проектировщиком. Школьники и студенты применяющие грамотно ИИ отнюдь не будут глупы, как считают некоторые, при правильном подходе у нас появятся специалисты с довольно-умным компаньоном, способные повышать собственную производительность в десятки раз. И это разговор о перспективе парочки лет. То есть да, то самое «будущее» ближе, чем мы думаем.

На мой взгляд пока что исследование вопроса генеративного ИИ на верном пути, в следующих материалах затрону вопрос и применения, и того, почему сейчас выгодно работать в среде ИИ, пока компании устраивают «гонку за пользователя». Традиционно — если заходит, ставьте реакции. Всех празднующих с праздником и всем хорошего выходного.

Недавно рассуждал, а успеем ли мы заметить, когда в LLM встроят рекламу?

Ну представьте, чат-ботами с разными под капотом моделями (GPT/Gemini/Gigachat etc.) пользуется куча людей. При этом они рассказывают иногда о своих проблемах и здоровье. И глядишь спустя пару диалогов чат предложит конкретного специалиста по решению проблем юридических например, о которых консультируется юзер. Ну а что? Удобно же.

То есть глобально, многие юзеры (я не исключение) погружаем LLM в глубокий контекст о своих увлечениях, иногда о здоровье, или о работе. Это же идеальный данные для потенциального таргетинга в последствии. Так вот мне стало интересно, а точно ли мы сможем заметить:

Это модель стала выдавать более точные ответы и рекомендации? Или уже реклама появилась? Станет ли сразу понятно?

Вот мне кажется, что нет. А потенциал у этого для рекламного рынка просто огромный, вряд ли этого еще кто-то из крупных игроков не осознал.

(Сколько же сценариев для новых сезонов черного зеркала нам готовит реальность, хихи)

Как подготовиться к GEN 48 — конкурсу фильмов, созданных за 48 часов

Во-первых, зарегистрируйтесь заранее, конкурс будет 26-28 апреля. Всем участникам дают по 300 тыс. бесплатных кредитов. Даже если не будете участвовать, можете 2 дня генерить в GEN-4 что захотите

Вот их гайд по промптингу, который поможет понять, как модель понимает слова и как управлять генерациями

Изучите все работы победителей прошлых конкурсов.
Если коротко, то всегда выделялась идея и смысл, а не форма. Важно оставить у зрителя послевкусие

Подумайте о стиле заранее — например, создайте стилевой мудборд в Midjourney. Можно продумать арки персонажей и основные сюжетные повороты. Правила конкурса всегда были такими, что тема свободная, но есть 3 элемента, которые должны присутствовать в истории — их озвучат в момент старта

Ну, про базу киноязыка, наверное, не нужно расписывать — это априори важно знать, если хотите рассказывать истории с помощью нейросетей. Тут я могу дать часть лекции по основам кинопроизводства из нашего образовательного проекта АЙ ВИДЕО, с базой по типам кадров, движениям камеры и типам освещения

Если есть настрой поучаствовать — эта подготовка может дать преимущество

Случился мем, только я подвел итоги месяца (на скрине с Youtube справа, видно кол-во просмотров за 48 часов = 6, 353)

Как вдруг Youtube видимо прочитав мой пост решил мне отсыпать в благодарность еще 15к просмотров, и последний ролик одним из первых пробил не то, чтобы 10к, а уже идет за 20к просмотров. Прикольно.