Иллюзия выбора от Google: либо делиться контентом с ИИ-поиском, либо исчезнуть из поиска совсем
Авторы годами создавали ценный контент, который раньше Google индексировал и показывал в выдаче, направляя к ним трафик. А теперь компания показывает пересказ контента прямо в поиске – и пользователь больше не заходит на сайт. Это новая реальность с функцией AI Overviews.
Парадокс в том, что Google ставит издателей перед невозможным выбором: либо позволить поисковому гиганту использовать контент для обучения своих ИИ-систем, либо полностью исчезнуть из поиска. Как признался под присягой вице-президент компании, даже если вы отказались от участия в обучении других сервисов Google, единственный способ запретить использование ваших данных в поисковом ИИ – это попрощаться с индексацией через robots.txt. Получается, чтобы защитить свой контент, нужно совершить цифровое самоубийство.
А если посмотреть на то, как Google взаимодействует с конкурентами по поиску, то ситуация становится ещё более интересной. Компания предлагает другим AI-сервисам платную услугу «граундинга» через Vertex AI, позволяя им проверять информацию по свежим результатам поиска. Но глава поиска Google Лиз Рид признала существование неравенства в работе сервиса: внешние компании получают стандартные веб-результаты, а собственный AI Google – Gemini – имеет привилегированный доступ к Knowledge Graph и другим продвинутым инструментам. Собственно, вот и открылась тайна – для более полных поисковых результатов логично использовать Gemini. Так что даже если Apple и уйдут от Google, то вряд ли далеко или надолго.
Министерство юстиции США предлагает поступить радикально и заставить Google делиться большей частью поисковых данных с конкурентами. Компания, естественно, сопротивляется, аргументируя это рисками для безопасности и отвлечением ресурсов от разработки продуктов. Но самыми показательными являются слова руководителя DeepMind Демиса Хассабиса – о потенциальном прорыве, который возможен при обучении ИИ на массиве поисковых данных. Как и любому нормальному игроку рынка, компании просто страшно уступить конкурентам такое значимое преимущество (даже если оно и стало следствием её монопольного положения). Радует, что хотя бы для России проблема стоит менее остро и у Google здесь есть конкурент по поиску в лице Яндекса.
Авторы годами создавали ценный контент, который раньше Google индексировал и показывал в выдаче, направляя к ним трафик. А теперь компания показывает пересказ контента прямо в поиске – и пользователь больше не заходит на сайт. Это новая реальность с функцией AI Overviews.
Парадокс в том, что Google ставит издателей перед невозможным выбором: либо позволить поисковому гиганту использовать контент для обучения своих ИИ-систем, либо полностью исчезнуть из поиска. Как признался под присягой вице-президент компании, даже если вы отказались от участия в обучении других сервисов Google, единственный способ запретить использование ваших данных в поисковом ИИ – это попрощаться с индексацией через robots.txt. Получается, чтобы защитить свой контент, нужно совершить цифровое самоубийство.
А если посмотреть на то, как Google взаимодействует с конкурентами по поиску, то ситуация становится ещё более интересной. Компания предлагает другим AI-сервисам платную услугу «граундинга» через Vertex AI, позволяя им проверять информацию по свежим результатам поиска. Но глава поиска Google Лиз Рид признала существование неравенства в работе сервиса: внешние компании получают стандартные веб-результаты, а собственный AI Google – Gemini – имеет привилегированный доступ к Knowledge Graph и другим продвинутым инструментам. Собственно, вот и открылась тайна – для более полных поисковых результатов логично использовать Gemini. Так что даже если Apple и уйдут от Google, то вряд ли далеко или надолго.
Министерство юстиции США предлагает поступить радикально и заставить Google делиться большей частью поисковых данных с конкурентами. Компания, естественно, сопротивляется, аргументируя это рисками для безопасности и отвлечением ресурсов от разработки продуктов. Но самыми показательными являются слова руководителя DeepMind Демиса Хассабиса – о потенциальном прорыве, который возможен при обучении ИИ на массиве поисковых данных. Как и любому нормальному игроку рынка, компании просто страшно уступить конкурентам такое значимое преимущество (даже если оно и стало следствием её монопольного положения). Радует, что хотя бы для России проблема стоит менее остро и у Google здесь есть конкурент по поиску в лице Яндекса.
Коллег из Bloomberg не отпускает тема воды, которую испаряют ЦОДы для искусственного интеллекта. В новом материале с драматичным названием «Искусственный интеллект выкачивает воду из районов, которые больше всего в ней нуждаются» они исследуют, какие регионы страдают от этого явления. Предыдущим поводом поговорить об этом стали слова Сэма Альтмана о том, что слова «спасибо» и «пожалуйста» в чат-ботах якобы стоят компании миллионы долларов.
В чём суть? Каждый запрос нейросети летит в центр обработки данных, который потребляет воду для охлаждения серверов. Bloomberg обнаружили, что примерно две трети новых дата-центров после 2022 года расположены именно там, где не хватает воды. Под ударом якобы оказываются источники питьевой воды и даже сельское хозяйство. Почему их строят именно там? Если коротко, то об этом просто думают в последнюю очередь – важнее доступность энергии и стоимость земли.
Что не так с материалом?
К нему Bloomberg зачем-то присовокупили протесты против дата-центров, которые встречаются во многих странах. И если в Чили или Уругвае они действительно связаны с недостатком воды, то в развитых странах относятся скорее к категории «шапочек из фольги» и напоминают протесты против 5G вышек и прогресса в целом.
Bloomberg противоречат сами себе, показывая график роста количества дата-центров с 1995 года. Отмеченная на нём дата релиза ChatGPT почти никак не повлияла на тренд, который был и до этого. ЦОДы нужны далеко не только для запуска ИИ – они обеспечивают работу оборудования или обработку данных, и строились задолго до появления хайпа вокруг искусственного интеллекта. Проблему роста потребления воды это не отменяет, но и винить искусственный интеллект некорректно.
Ещё смешнее видеть в числе графиков без каких-либо объяснений Россию, у которой большая часть дата-центров построена в «зонах высокого водного риска». Даже интересно узнать, какие именно регионы имеются в виду и как их считали – особенно учитывая огромные запасы воды на территории страны. Вероятно, речь про Юг России и Крым, но деталей нет.
Самая конструктивная часть лонгрида – перечисление в конце разных технологических решений и методов, которые ищут компании для оптимизации процесса охлаждения дата-центров: проекты зданий с замкнутым контуром охлаждения, использование синтетических жидкостей, погружение серверов под воду, использование сточных вод и так далее.
В чём суть? Каждый запрос нейросети летит в центр обработки данных, который потребляет воду для охлаждения серверов. Bloomberg обнаружили, что примерно две трети новых дата-центров после 2022 года расположены именно там, где не хватает воды. Под ударом якобы оказываются источники питьевой воды и даже сельское хозяйство. Почему их строят именно там? Если коротко, то об этом просто думают в последнюю очередь – важнее доступность энергии и стоимость земли.
Что не так с материалом?
К нему Bloomberg зачем-то присовокупили протесты против дата-центров, которые встречаются во многих странах. И если в Чили или Уругвае они действительно связаны с недостатком воды, то в развитых странах относятся скорее к категории «шапочек из фольги» и напоминают протесты против 5G вышек и прогресса в целом.
Bloomberg противоречат сами себе, показывая график роста количества дата-центров с 1995 года. Отмеченная на нём дата релиза ChatGPT почти никак не повлияла на тренд, который был и до этого. ЦОДы нужны далеко не только для запуска ИИ – они обеспечивают работу оборудования или обработку данных, и строились задолго до появления хайпа вокруг искусственного интеллекта. Проблему роста потребления воды это не отменяет, но и винить искусственный интеллект некорректно.
Ещё смешнее видеть в числе графиков без каких-либо объяснений Россию, у которой большая часть дата-центров построена в «зонах высокого водного риска». Даже интересно узнать, какие именно регионы имеются в виду и как их считали – особенно учитывая огромные запасы воды на территории страны. Вероятно, речь про Юг России и Крым, но деталей нет.
Самая конструктивная часть лонгрида – перечисление в конце разных технологических решений и методов, которые ищут компании для оптимизации процесса охлаждения дата-центров: проекты зданий с замкнутым контуром охлаждения, использование синтетических жидкостей, погружение серверов под воду, использование сточных вод и так далее.
🤔2
5 миллиардов долларов на ИИ в пустыне
💠 Amazon Web Services объявили о стратегическом партнерстве с Humain – компанией, недавно запущенной наследным принцем Саудовской Аравии Мохаммедом бин Салманом, с инвестициями более 5 миллиардов долларов в создание «зоны ИИ».
AWS здесь не одинок – они присоединяются к уже внушительной компании технологических титанов (Nvidia, AMD, Google и так далее), стремящимся закрепиться на саудовском рынке. Новая инициатива администрации Трампа позволила американским поставщикам технологий заключать сделки с местными фирмами. На фоне связей Саудовской Аравии с Китаем часть чиновников в США задаётся вопросом – а не станет ли страна посредником для обхода санкций? Тем более что администрация Трампа прорабатывает соглашение, которое расширит доступ Саудовской Аравии к передовым полупроводникам.
Для Саудовской Аравии эти инвестиции – ключевой элемент стратегии диверсификации экономики и ухода от нефтяной зависимости. Требование королевства о локальном хранении данных вынуждает технологические компании строить объекты на его территории, чтобы сохранить контракты. Только Amazon уже обязался вложить около $5,3 млрд в развитие региона AWS, который должен заработать к 2026 году.
Этот процесс начался не вчера: ещё в октябре прошлого года нефтяной гигант Aramco инвестировал деньги в ИИ-стартапы через венчурное подразделение Wa’ed Ventures, а чуть позже инвестировали в Groq (стартап по разработки чипов для запуска нейросетей) 1,5 миллиарда долларов для создания крупнейшего центра ИИ на Ближнем Востоке
Арабы понимают, что пространство для маневра на быстро растущем рынке ИИ сужается и стремятся застолбить себе место под солнцем. По оценке Wa’ed Ventures, к 2030 году Саудовская Аравия станет лидером рынка ИИ на Ближнем Востоке, а доходы страны от искусственного интеллекта достигнут 130 миллиардов долларов. И пока их ну совсем не беспокоит, что может не хватить воды для охлаждения серверов.
AWS здесь не одинок – они присоединяются к уже внушительной компании технологических титанов (Nvidia, AMD, Google и так далее), стремящимся закрепиться на саудовском рынке. Новая инициатива администрации Трампа позволила американским поставщикам технологий заключать сделки с местными фирмами. На фоне связей Саудовской Аравии с Китаем часть чиновников в США задаётся вопросом – а не станет ли страна посредником для обхода санкций? Тем более что администрация Трампа прорабатывает соглашение, которое расширит доступ Саудовской Аравии к передовым полупроводникам.
Для Саудовской Аравии эти инвестиции – ключевой элемент стратегии диверсификации экономики и ухода от нефтяной зависимости. Требование королевства о локальном хранении данных вынуждает технологические компании строить объекты на его территории, чтобы сохранить контракты. Только Amazon уже обязался вложить около $5,3 млрд в развитие региона AWS, который должен заработать к 2026 году.
Этот процесс начался не вчера: ещё в октябре прошлого года нефтяной гигант Aramco инвестировал деньги в ИИ-стартапы через венчурное подразделение Wa’ed Ventures, а чуть позже инвестировали в Groq (стартап по разработки чипов для запуска нейросетей) 1,5 миллиарда долларов для создания крупнейшего центра ИИ на Ближнем Востоке
Арабы понимают, что пространство для маневра на быстро растущем рынке ИИ сужается и стремятся застолбить себе место под солнцем. По оценке Wa’ed Ventures, к 2030 году Саудовская Аравия станет лидером рынка ИИ на Ближнем Востоке, а доходы страны от искусственного интеллекта достигнут 130 миллиардов долларов. И пока их ну совсем не беспокоит, что может не хватить воды для охлаждения серверов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Giskard провели исследование и поделились несколькими интересными наблюдениями, которые лучше учитывать при общении с чат-ботами:
Просьба «ответь коротко» заставляет нейросеть выдавать больше фактических ошибок и фантазий. В чём причина? Из-за ограниченных условий они не могут подготовить нормальный ответ на вопрос, выстроить логику и привести аргументы, которыми подтвердят в том числе собственные знания. В итоге страх не быть полезными для пользователя заставляет их на ходу придумывать удобный короткий ответ.
Второй важный пункт – «приятность» модели в обмен на качество ответов. Самые вежливые с пользователями модели чаще врут, придумывают или подыгрывают. Коллеги обратили внимание, что нейросети становятся глупее, пока общаются с нами – и это недалеко от правды. Конечно, сами по себе нейросети не глупеют, но механизм обратной связи (например, в виде лайков/дизлайков) заставляет их подстраиваться под пользователей, льстить, врать, упрощать ответ и делать другие вещи, которые подсознательно нравятся людям.
Ещё один пункт – склонность чат-ботов подыгрывать пользователям, которые уверены в своих знаниях. Если написать ложную информацию с сомнением, вроде «Я где-то слышал, что…», модель скорее её исправит. Но если заявить то же самое уверенно («Мой преподаватель сказал...» или «Я прочитал в энциклопедии…»), то вероятность получить согласие с любым утверждением возрастает.
Просьба «ответь коротко» заставляет нейросеть выдавать больше фактических ошибок и фантазий. В чём причина? Из-за ограниченных условий они не могут подготовить нормальный ответ на вопрос, выстроить логику и привести аргументы, которыми подтвердят в том числе собственные знания. В итоге страх не быть полезными для пользователя заставляет их на ходу придумывать удобный короткий ответ.
Второй важный пункт – «приятность» модели в обмен на качество ответов. Самые вежливые с пользователями модели чаще врут, придумывают или подыгрывают. Коллеги обратили внимание, что нейросети становятся глупее, пока общаются с нами – и это недалеко от правды. Конечно, сами по себе нейросети не глупеют, но механизм обратной связи (например, в виде лайков/дизлайков) заставляет их подстраиваться под пользователей, льстить, врать, упрощать ответ и делать другие вещи, которые подсознательно нравятся людям.
Ещё один пункт – склонность чат-ботов подыгрывать пользователям, которые уверены в своих знаниях. Если написать ложную информацию с сомнением, вроде «Я где-то слышал, что…», модель скорее её исправит. Но если заявить то же самое уверенно («Мой преподаватель сказал...» или «Я прочитал в энциклопедии…»), то вероятность получить согласие с любым утверждением возрастает.
👍5
Исследователи из Университета Карнеги-Меллон провели любопытный эксперимент: создали фиктивную IT-компанию и наполнили её исключительно ИИ-агентами от Google, OpenAI, Anthropic и других компаний. Им была предоставлена полноценная рабочая среда: графики, задачи, корпоративный чат. Они общались между собой, обсуждали, делегировали, оценивали результаты.
Что получилось? Мягко говоря, катастрофа. В плане хитрости и уклончивости ИИ оказался очень похож на людей: когда один «сотрудник» не нашёл своего коллегу в рабочем чате, то просто переименовал другого и продолжил работать с ним. А другой просто пометил невыполненную задачу как выполненную (надеялся, что никто не заметит). Даже лучшая модель — Claude 3.5 Sonnet от Anthropic — смогла выполнить лишь 24% поставленных задач. И при этом каждая задача обходилась в 6 долларов и требовала около 30 шагов.
Ещё интереснее наблюдать за реальными компаниями, которые уже попробовали заменить сотрудников алгоритмами. Starbucks сначала сократили тысячи работников за последние годы, а теперь признают свою ошибку. Их CEO сказал буквально сказал, что ставка не сыграла и автоматизация не оправдала сокращение персонала: продажи упали, клиенты недовольны, и компания спешно пересматривает курс в сторону инвестиций в людей, а не в оборудование.
А финтех-стартап Klarna, который в 2023 году разорвал маркетинговые контракты и гордо заменил службу поддержки искусственным интеллектом, теперь планирует масштабный набор сотрудников. Генеральный директор сетует: хотели, мол, сэкономить, а в итоге получили более низкое качество работы.
Что мешает ИИ-агентам стать полноценной заменой людям? Если коротко, то отсутствие здравого смысла (живой работник не «переименует» случайного сотрудника, если вдруг не сможет найти нужного человека), слабые социальные навыки и непонимание того, как ориентироваться в интернете. Машины создают себе «шорткаты», которые в итоге приводят к полному провалу задания.
Что получилось? Мягко говоря, катастрофа. В плане хитрости и уклончивости ИИ оказался очень похож на людей: когда один «сотрудник» не нашёл своего коллегу в рабочем чате, то просто переименовал другого и продолжил работать с ним. А другой просто пометил невыполненную задачу как выполненную (надеялся, что никто не заметит). Даже лучшая модель — Claude 3.5 Sonnet от Anthropic — смогла выполнить лишь 24% поставленных задач. И при этом каждая задача обходилась в 6 долларов и требовала около 30 шагов.
Ещё интереснее наблюдать за реальными компаниями, которые уже попробовали заменить сотрудников алгоритмами. Starbucks сначала сократили тысячи работников за последние годы, а теперь признают свою ошибку. Их CEO сказал буквально сказал, что ставка не сыграла и автоматизация не оправдала сокращение персонала: продажи упали, клиенты недовольны, и компания спешно пересматривает курс в сторону инвестиций в людей, а не в оборудование.
А финтех-стартап Klarna, который в 2023 году разорвал маркетинговые контракты и гордо заменил службу поддержки искусственным интеллектом, теперь планирует масштабный набор сотрудников. Генеральный директор сетует: хотели, мол, сэкономить, а в итоге получили более низкое качество работы.
Что мешает ИИ-агентам стать полноценной заменой людям? Если коротко, то отсутствие здравого смысла (живой работник не «переименует» случайного сотрудника, если вдруг не сможет найти нужного человека), слабые социальные навыки и непонимание того, как ориентироваться в интернете. Машины создают себе «шорткаты», которые в итоге приводят к полному провалу задания.
😁3👍2
Сэм Альтман хочет, чтобы его ИИ знал о вас всё (буквально)
Посмотрели выступление главы📂 OpenAI Сэма Альтмана на мероприятии Sequoia Capital. В нём много внимая уделялось компании и, что самое главное, будущему продуктов OpenAI и стратегии их развития. А как мы знаем, всё появившееся у OpenAI через непродолжительное время попадает и в продукты их конкурентов.
Видимо, вдохновившись антиутопиями, Сэм Альтман решил забыть о личном пространстве, уединении и персональных данных как концепции. Он считает, что стремиться нужно к модели с контекстом в триллион токенов, хранящей абсолютно всю информацию о жизни пользователя. Речь не просто о «памяти», а об универсальной сквозной базе данных с разных устройств и платформ. Каждый разговор, совет, прочитанная книга, просмотренное видео – всё в памяти ИИ, который учитывает эти данные при ответе. Все сегодняшние продукты с дообучением или RAG – просто временный компромисс.
Такая нездоровая тяга к персональным данным прослеживается и у других компаний. Например, Perplexity, которые для сбора данных о пользователях создают отдельный браузер с ИИ. Задача здесь простая и понятная – сегментировать и продавать аудиторию, о которой вы знаете практически всё.
OpenAI хочет стать «основной ИИ-подпиской» в жизни каждого пользователя, а не просто каким-то чат-ботом. Речь о более умной модели, которая будет доступна через различные интерфейсы – как вариант, будущие новые устройства или кроссплатформенные ОС с интегрированным искусственным интеллектом. Альтману не обязательно быть единственным поставщиком приложений и сервисов для ИИ, но вот инфраструктуру OpenAI хотят оставить за собой – в виде API или SDK («чтобы править всеми»).
В долгосрочной перспективе может появиться новый протокол интернета, подобный HTTP, где все компоненты будут федеративными, агенты будут использовать инструменты, а аутентификация, платежи и передача данных будут встроены на базовом уровне. В этом направлении, кстати, двигается и Visa, которые недавно анонсировали внедрение ИИ-агентов, способных выполнять покупки, управлять бюджетом, искать товары и бронировать услуги от имени пользователя.
Картина рисуется неоднозначная. С одной стороны, интересно следить за технологическим прогрессом. С другой, мысль о потенциально возможном телевизоре со встроенным ChatGPT, который с помощью камеры анализирует твою позу во время сна и предлагает купить ортопедическую подушку со ссылкой на магазин партнёра – немного пугает.
Посмотрели выступление главы
Видимо, вдохновившись антиутопиями, Сэм Альтман решил забыть о личном пространстве, уединении и персональных данных как концепции. Он считает, что стремиться нужно к модели с контекстом в триллион токенов, хранящей абсолютно всю информацию о жизни пользователя. Речь не просто о «памяти», а об универсальной сквозной базе данных с разных устройств и платформ. Каждый разговор, совет, прочитанная книга, просмотренное видео – всё в памяти ИИ, который учитывает эти данные при ответе. Все сегодняшние продукты с дообучением или RAG – просто временный компромисс.
Такая нездоровая тяга к персональным данным прослеживается и у других компаний. Например, Perplexity, которые для сбора данных о пользователях создают отдельный браузер с ИИ. Задача здесь простая и понятная – сегментировать и продавать аудиторию, о которой вы знаете практически всё.
OpenAI хочет стать «основной ИИ-подпиской» в жизни каждого пользователя, а не просто каким-то чат-ботом. Речь о более умной модели, которая будет доступна через различные интерфейсы – как вариант, будущие новые устройства или кроссплатформенные ОС с интегрированным искусственным интеллектом. Альтману не обязательно быть единственным поставщиком приложений и сервисов для ИИ, но вот инфраструктуру OpenAI хотят оставить за собой – в виде API или SDK («чтобы править всеми»).
В долгосрочной перспективе может появиться новый протокол интернета, подобный HTTP, где все компоненты будут федеративными, агенты будут использовать инструменты, а аутентификация, платежи и передача данных будут встроены на базовом уровне. В этом направлении, кстати, двигается и Visa, которые недавно анонсировали внедрение ИИ-агентов, способных выполнять покупки, управлять бюджетом, искать товары и бронировать услуги от имени пользователя.
Картина рисуется неоднозначная. С одной стороны, интересно следить за технологическим прогрессом. С другой, мысль о потенциально возможном телевизоре со встроенным ChatGPT, который с помощью камеры анализирует твою позу во время сна и предлагает купить ортопедическую подушку со ссылкой на магазин партнёра – немного пугает.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
OpenAI’s Sam Altman on Building the ‘Core AI Subscription’ for Your Life
Sam Altman reflects on OpenAI’s evolution from a 14-person research lab to a dominant AI platform. He envisions transforming ChatGPT into a deeply personal AI service that remembers your entire life's context—from conversations to emails—while working seamlessly…
Цифровые пациенты и виртуальные больницы
Недавно мы писали о неудачном опыте по созданию цифровой айти-компании на базе ИИ. Сегодня хотим поделиться чуть более оптимистичным примером – использованием цифровых двойников в медицине.
В изучении редких форм рака главным препятствием часто становится катастрофическая нехватка данных для изучения. И именно здесь помогают нейросети. Учёные из MSKCC* разработали систему, которая не просто анализирует существующие медицинские записи, а создаёт виртуальных «цифровых пациентов» с разными профилями опухолей.
В данном случае ИИ не пытается «стать человеком» или «работать в команде», а делает то, для чего обучался – помогает генерировать синтетические данные, которые потом учёные анализируют и используют для исследований. Обученные на сгенерированных данных диагностические модели, по заявлению учёных, оказались даже точнее обученных на реальных примерах.
На горизонте уже виднеются ещё более футуристичные разработки – виртуальные больницы с ИИ-докторами. Для чего это нужно? Во-первых, чтобы обработать сразу десятки тысяч обращений с жалобами и проверить правильность диагнозов языковых моделей, поправляя и тренируя их в процессе (это тоже ускоренная симуляция реальности). Во-вторых, чтобы обыгрывать и анализировать медицинские сценарии вроде распространения инфекций.
В университете Цинхуа уже сделали такой «Агентный госпиталь». Пока это только тесты, но если всё пойдёт хорошо, то чат-боты могут решить проблему нехватки медицинских работников в удалённых посёлках и избавить врачей от бюрократии.
*MSKCC – Memorial Sloan Kettering Cancer Center
Недавно мы писали о неудачном опыте по созданию цифровой айти-компании на базе ИИ. Сегодня хотим поделиться чуть более оптимистичным примером – использованием цифровых двойников в медицине.
В изучении редких форм рака главным препятствием часто становится катастрофическая нехватка данных для изучения. И именно здесь помогают нейросети. Учёные из MSKCC* разработали систему, которая не просто анализирует существующие медицинские записи, а создаёт виртуальных «цифровых пациентов» с разными профилями опухолей.
В данном случае ИИ не пытается «стать человеком» или «работать в команде», а делает то, для чего обучался – помогает генерировать синтетические данные, которые потом учёные анализируют и используют для исследований. Обученные на сгенерированных данных диагностические модели, по заявлению учёных, оказались даже точнее обученных на реальных примерах.
На горизонте уже виднеются ещё более футуристичные разработки – виртуальные больницы с ИИ-докторами. Для чего это нужно? Во-первых, чтобы обработать сразу десятки тысяч обращений с жалобами и проверить правильность диагнозов языковых моделей, поправляя и тренируя их в процессе (это тоже ускоренная симуляция реальности). Во-вторых, чтобы обыгрывать и анализировать медицинские сценарии вроде распространения инфекций.
В университете Цинхуа уже сделали такой «Агентный госпиталь». Пока это только тесты, но если всё пойдёт хорошо, то чат-боты могут решить проблему нехватки медицинских работников в удалённых посёлках и избавить врачей от бюрократии.
*MSKCC – Memorial Sloan Kettering Cancer Center
🔥2
#нейродайджест CRAI за неделю
• Пользователи Айфона больше не будут гуглить?
Apple может заменить Google на ИИ-поисковик в Safari. Несмотря на 20 миллиардов долларов ежегодных перечислений от Google, компания рассматривает переход на поисковые системы OpenAI, Perplexity или Anthropic.
• Большой брат Альтман и ИИ, который запомнит каждый ваш вздох
Глава OpenAI хочет создать ИИ с триллионом токенов контекста, который будет хранить абсолютно всю информацию о вашей жизни – и это только один из планов компании.
• Корпорация неудачников: компания из ИИ-агентов не смогла работать
Эксперимент Университета Карнеги-Меллон показал, что даже лучшие ИИ-модели справляются лишь с 24% задач при работе в команде. ИИ-сотрудники переименовывали друг друга, лгали о выполнении задач и срезали углы везде, где могли.
• ИИ-индустрия США избавилась от неудобного чиновника?
Глава Бюро по авторским правам США внезапно уволена после публикации доклада о нарушениях ИИ-компаниями авторских прав.
• Исчезни или делись: иллюзия выбора от Google
Google ставит издателей перед невозможным выбором: разрешить использовать контент для обучения ИИ или полностью исчезнуть из поиска.
• Нефть будущего? Пустыню хотят превратить в ИИ-оазис
Саудовская Аравия вкладывает огромные деньги в создание «зоны ИИ» с участием Amazon, Nvidia, AMD и Google.
• Цифровые пациенты и виртуальные больницы
Учёные используют ИИ для создания «цифровых пациентов» при изучении редких форм рака, решая проблему нехватки данных. А в университете Цинхуа уже создали «Агентный госпиталь» для тестирования разных медицинских сценариев.
• Как общаться с чат-ботами, чтобы они меньше врали и придумывали
Невинная просьба «ответь коротко» увеличивает количество ошибок в ответах нейросетей. Разбираем этот и другие нюансы общения с ними.
• ИИ осушает планету?
Bloomberg расследует проблему потребления воды дата-центрами для ИИ. Разбираемся в материале.
•Baidu хочет понять язык животных
Китайская компания запатентовала систему для перевода звуков животных на человеческий язык с помощью ИИ.
• Пользователи Айфона больше не будут гуглить?
Apple может заменить Google на ИИ-поисковик в Safari. Несмотря на 20 миллиардов долларов ежегодных перечислений от Google, компания рассматривает переход на поисковые системы OpenAI, Perplexity или Anthropic.
• Большой брат Альтман и ИИ, который запомнит каждый ваш вздох
Глава OpenAI хочет создать ИИ с триллионом токенов контекста, который будет хранить абсолютно всю информацию о вашей жизни – и это только один из планов компании.
• Корпорация неудачников: компания из ИИ-агентов не смогла работать
Эксперимент Университета Карнеги-Меллон показал, что даже лучшие ИИ-модели справляются лишь с 24% задач при работе в команде. ИИ-сотрудники переименовывали друг друга, лгали о выполнении задач и срезали углы везде, где могли.
• ИИ-индустрия США избавилась от неудобного чиновника?
Глава Бюро по авторским правам США внезапно уволена после публикации доклада о нарушениях ИИ-компаниями авторских прав.
• Исчезни или делись: иллюзия выбора от Google
Google ставит издателей перед невозможным выбором: разрешить использовать контент для обучения ИИ или полностью исчезнуть из поиска.
• Нефть будущего? Пустыню хотят превратить в ИИ-оазис
Саудовская Аравия вкладывает огромные деньги в создание «зоны ИИ» с участием Amazon, Nvidia, AMD и Google.
• Цифровые пациенты и виртуальные больницы
Учёные используют ИИ для создания «цифровых пациентов» при изучении редких форм рака, решая проблему нехватки данных. А в университете Цинхуа уже создали «Агентный госпиталь» для тестирования разных медицинских сценариев.
• Как общаться с чат-ботами, чтобы они меньше врали и придумывали
Невинная просьба «ответь коротко» увеличивает количество ошибок в ответах нейросетей. Разбираем этот и другие нюансы общения с ними.
• ИИ осушает планету?
Bloomberg расследует проблему потребления воды дата-центрами для ИИ. Разбираемся в материале.
•Baidu хочет понять язык животных
Китайская компания запатентовала систему для перевода звуков животных на человеческий язык с помощью ИИ.
Forwarded from Content Review
Кадры на слайдах
Реплика Ильи Власова о том, как ИИ заменяет живых работников… на слайдах
Как бы ни пытались технологические евангелисты и венчурные фонды убедить бизнес, что пора уволить весь персонал и заменить его виртуальными агентами и AutoGPT – идти на это компании не спешат. Те, кто поспешил, уже жалеют и просят вернуть всё взад, скучая по «человеческому теплу» и отзывчивости живых сотрудников. Starbucks, Klarna и McDonald’s уже признали, что заменять людей машинами не стоило: сэкономленные на найме деньги трансформировались в ухудшение клиентского опыта. Duolingo за свою «прогрессивность» платят ошибками в сгенерированных курсах и, как следствие, недовольством клиентов. Хотя компания и пытается убедить общественность, что всё идёт по плану, общественность голосует ногами. Как бы красиво ни рассказывали о новинках, будь то агентские системы или «AI-first» экономика, реальность не соответствует ожиданиям.
«Протрезветь» бизнесу помогли астрономические затраты на первые эксперименты по масштабному внедрению ИИ. McKinsey вот выяснили, что лишь 1% компаний называют свои ИИ-инициативы зрелыми, а большая часть застряли в «пилотном чистилище». Кто-то начал искать спасение в переоценке ИИ-стратегии, кто-то – в заключении партнерств по совместному использованию данных и инфраструктуры. Почему же так вышло?
Во-первых, ИИ – не волшебная пилюля, и в большинстве задач разница между работой человека и чат-бота если и ощущается, то в худшую сторону, но никак не в лучшую. Чтобы было иначе, нужны большие инвестиции в создание или дообучение профильных узконаправленных моделей, не говоря уже об интеграции с корпоративными системами и базами данных, без которой ИИ сразу начнёт галлюцинировать и рассказывать сказки дедушки Панаса. В итоге по данным Gartner сегодня треть GenAI проектов становятся финансово несостоятельными ещё до появления MVP.
Во-вторых, фантастические сценарии на тему того, как ИИ кардинально изменит рынок труда, не сбылись. ИИ-сервисы запускаются по всему миру, в США уже миллионы сотрудников используют генеративные системы. Глобально ничего не изменилось, мир остался прежним. Опыт Дании и Австралии говорит о том, что после внедрения ИИ продуктивность сотрудников или их заработные платы не меняются, в лучшем случае освобождается немного дополнительного времени на отдых. IBM и CrowdStrike действительно сократили HR- и SOC-команды, но сразу набрали дорогих ML-инженеров и продавцов: экономия на ФОТе растворилась в воздухе.
GPT-ассистенты поднимают продуктивность джунов на 37 %, почти не влияя на сеньоров – то есть боты не выбрасывают людей за борт, а меняют конфигурацию палубы. В эксперименте с виртуальной компанией лучший ИИ-работник справился лишь с четвертью задач, а худший – с жалкими 1,7%. Какие уж тут массовые сокращения. Это совсем не то, что рассказывают футуристы из Anthropic и OpenAI, которые любят презентации о скором нашествии автономных ИИ-агентов, управляющих целыми департаментами, ведущими переговоры и принимающими решения – ведь эти презентации приносят им новые раунды инвестиций и сделки.
#утренняяреплика
Реплика Ильи Власова о том, как ИИ заменяет живых работников… на слайдах
Как бы ни пытались технологические евангелисты и венчурные фонды убедить бизнес, что пора уволить весь персонал и заменить его виртуальными агентами и AutoGPT – идти на это компании не спешат. Те, кто поспешил, уже жалеют и просят вернуть всё взад, скучая по «человеческому теплу» и отзывчивости живых сотрудников. Starbucks, Klarna и McDonald’s уже признали, что заменять людей машинами не стоило: сэкономленные на найме деньги трансформировались в ухудшение клиентского опыта. Duolingo за свою «прогрессивность» платят ошибками в сгенерированных курсах и, как следствие, недовольством клиентов. Хотя компания и пытается убедить общественность, что всё идёт по плану, общественность голосует ногами. Как бы красиво ни рассказывали о новинках, будь то агентские системы или «AI-first» экономика, реальность не соответствует ожиданиям.
«Протрезветь» бизнесу помогли астрономические затраты на первые эксперименты по масштабному внедрению ИИ. McKinsey вот выяснили, что лишь 1% компаний называют свои ИИ-инициативы зрелыми, а большая часть застряли в «пилотном чистилище». Кто-то начал искать спасение в переоценке ИИ-стратегии, кто-то – в заключении партнерств по совместному использованию данных и инфраструктуры. Почему же так вышло?
Во-первых, ИИ – не волшебная пилюля, и в большинстве задач разница между работой человека и чат-бота если и ощущается, то в худшую сторону, но никак не в лучшую. Чтобы было иначе, нужны большие инвестиции в создание или дообучение профильных узконаправленных моделей, не говоря уже об интеграции с корпоративными системами и базами данных, без которой ИИ сразу начнёт галлюцинировать и рассказывать сказки дедушки Панаса. В итоге по данным Gartner сегодня треть GenAI проектов становятся финансово несостоятельными ещё до появления MVP.
Во-вторых, фантастические сценарии на тему того, как ИИ кардинально изменит рынок труда, не сбылись. ИИ-сервисы запускаются по всему миру, в США уже миллионы сотрудников используют генеративные системы. Глобально ничего не изменилось, мир остался прежним. Опыт Дании и Австралии говорит о том, что после внедрения ИИ продуктивность сотрудников или их заработные платы не меняются, в лучшем случае освобождается немного дополнительного времени на отдых. IBM и CrowdStrike действительно сократили HR- и SOC-команды, но сразу набрали дорогих ML-инженеров и продавцов: экономия на ФОТе растворилась в воздухе.
GPT-ассистенты поднимают продуктивность джунов на 37 %, почти не влияя на сеньоров – то есть боты не выбрасывают людей за борт, а меняют конфигурацию палубы. В эксперименте с виртуальной компанией лучший ИИ-работник справился лишь с четвертью задач, а худший – с жалкими 1,7%. Какие уж тут массовые сокращения. Это совсем не то, что рассказывают футуристы из Anthropic и OpenAI, которые любят презентации о скором нашествии автономных ИИ-агентов, управляющих целыми департаментами, ведущими переговоры и принимающими решения – ведь эти презентации приносят им новые раунды инвестиций и сделки.
#утренняяреплика
👍4❤1
Китай создаёт «мозг» на орбите
Насколько жизнеспособен суперкомпьютер в космосе и что теперь будет с традиционными ЦОДами?
Поднебесная хочет построить спутниковый суперкомпьютер в космосе и обрабатывать там данные без отправки на Землю. 12 спутников компании Guoxing Aerospace уже вывели на орбиту – это первые «кирпичи» в планируемой сети из 2800 устройств. Проект называется «Вычислительное созвездие Трёх тел».
Почему это важно? Сегодня спутники – просто «глаза» в небе. Они собирают терабайты информации, но вынуждены отправлять их на Землю для обработки. Компания утверждает, что из-за ограниченной пропускной способности и затрат на передачу до 90% собранных данных никогда не используется. Устройство позволит проводить вычисления быстрее и точнее. К тому же, это одно из возможных решений проблемы потребления воды и электричества ЦОДами – ведь спутники работают на солнечных батареях и рассеивают тепло в космос.
Какие задачи они решают? Со слов Guoxing Aerospace, группировка будет проводить астрономические наблюдения, мониторить природные катастрофы в реальном времени, управлять беспилотным транспортом из космоса и участвовать в создании цифровых двойников городов. Отличий от обычных спутников нет – за исключением того, что вычисления (в теории) будут происходить быстрее и на большем объёме данных.
Но давайте посмотрим на цифры. Для запуска всех 2800 спутников потребуется около 234 пусков ракет Чанчжэн-2D. Прямые расходы? Примерно 7,9 млрд долларов, а с учётом НИОКР, наземной инфраструктуры и эксплуатации – все 9-11 млрд. Финансирование у проекта комбинированное – от государства и частных инвесторов, поэтому деньги они получить, в теории, могут. Но зачем? Аналогичная вычислительная мощность на Земле стоит 1,5 млрд долларов. Простая математика: «космические» вычисления обходятся в разы дороже «земных».
Пока это Proof of Concept, и полная реализация проекта выглядит сомнительно. Чтобы он окупился, клиенты должны быть готовы серьезно переплачивать. Ещё остаётся вопрос безопасности передачи данных, отправляемых на спутники и обратно. Углеродный след от производства и запуска спутников нивелирует экологические преимущества. Радиационное старение электроники и деградация солнечных батарей будет требовать запуска всё новых и новых спутников на замену выбывшим. «Мозг» в космосе рискует остаться красивой, но убыточной игрушкой.
Насколько жизнеспособен суперкомпьютер в космосе и что теперь будет с традиционными ЦОДами?
Поднебесная хочет построить спутниковый суперкомпьютер в космосе и обрабатывать там данные без отправки на Землю. 12 спутников компании Guoxing Aerospace уже вывели на орбиту – это первые «кирпичи» в планируемой сети из 2800 устройств. Проект называется «Вычислительное созвездие Трёх тел».
Почему это важно? Сегодня спутники – просто «глаза» в небе. Они собирают терабайты информации, но вынуждены отправлять их на Землю для обработки. Компания утверждает, что из-за ограниченной пропускной способности и затрат на передачу до 90% собранных данных никогда не используется. Устройство позволит проводить вычисления быстрее и точнее. К тому же, это одно из возможных решений проблемы потребления воды и электричества ЦОДами – ведь спутники работают на солнечных батареях и рассеивают тепло в космос.
Какие задачи они решают? Со слов Guoxing Aerospace, группировка будет проводить астрономические наблюдения, мониторить природные катастрофы в реальном времени, управлять беспилотным транспортом из космоса и участвовать в создании цифровых двойников городов. Отличий от обычных спутников нет – за исключением того, что вычисления (в теории) будут происходить быстрее и на большем объёме данных.
Но давайте посмотрим на цифры. Для запуска всех 2800 спутников потребуется около 234 пусков ракет Чанчжэн-2D. Прямые расходы? Примерно 7,9 млрд долларов, а с учётом НИОКР, наземной инфраструктуры и эксплуатации – все 9-11 млрд. Финансирование у проекта комбинированное – от государства и частных инвесторов, поэтому деньги они получить, в теории, могут. Но зачем? Аналогичная вычислительная мощность на Земле стоит 1,5 млрд долларов. Простая математика: «космические» вычисления обходятся в разы дороже «земных».
Пока это Proof of Concept, и полная реализация проекта выглядит сомнительно. Чтобы он окупился, клиенты должны быть готовы серьезно переплачивать. Ещё остаётся вопрос безопасности передачи данных, отправляемых на спутники и обратно. Углеродный след от производства и запуска спутников нивелирует экологические преимущества. Радиационное старение электроники и деградация солнечных батарей будет требовать запуска всё новых и новых спутников на замену выбывшим. «Мозг» в космосе рискует остаться красивой, но убыточной игрушкой.
👍4
Google выпустили мобильное приложение NotebookLM. Пока не совсем понятно, зачем
Кратко напомним, что NotebookLM – сервис для работы с данными на основе ИИ, который позволяет загружать источники и изучать их, общаясь с чат-ботом. Google много говорят в релизе о смене парадигмы потребления информации, важности мобильности и так далее. Но, по сути, мы получили просто чуть более урезанную версию веб-сайта.
На месте источники, чат с ИИ и аудио-подкасты. А вот важные функции из веб-версии вроде Заметок, Краткого обзора, Хронологии или Ментальных карт – пока отсутствуют. Более того, даже если создать их через сайт (а он адаптирован под телефон и сохраняет там весь функционал), посмотреть через приложение не получится. Почему так? Загадка.
Единственное отличие – возможность отправить в приложение файл через меню телефона «Поделиться». Но как будто такой вариант больше подходит для чат-ботов вроде Perplexity, ChatGPT или даже самого Gemini от Google, чем для комплексной работы с многочисленными и разнообразными источниками, которую предполагает NotebookLM.
В итоге не понятно, зачем было делать приложение, которое работает хуже веб-сайта, лишено многих ключевых функций и подходит разве что для генерации подкастов (а это довольно специфичная и нишевая функция).
Кратко напомним, что NotebookLM – сервис для работы с данными на основе ИИ, который позволяет загружать источники и изучать их, общаясь с чат-ботом. Google много говорят в релизе о смене парадигмы потребления информации, важности мобильности и так далее. Но, по сути, мы получили просто чуть более урезанную версию веб-сайта.
На месте источники, чат с ИИ и аудио-подкасты. А вот важные функции из веб-версии вроде Заметок, Краткого обзора, Хронологии или Ментальных карт – пока отсутствуют. Более того, даже если создать их через сайт (а он адаптирован под телефон и сохраняет там весь функционал), посмотреть через приложение не получится. Почему так? Загадка.
Единственное отличие – возможность отправить в приложение файл через меню телефона «Поделиться». Но как будто такой вариант больше подходит для чат-ботов вроде Perplexity, ChatGPT или даже самого Gemini от Google, чем для комплексной работы с многочисленными и разнообразными источниками, которую предполагает NotebookLM.
В итоге не понятно, зачем было делать приложение, которое работает хуже веб-сайта, лишено многих ключевых функций и подходит разве что для генерации подкастов (а это довольно специфичная и нишевая функция).
👍2❤1
У Apple нет шансов догнать конкурентов по искусственному интеллекту?
Apple давно пытается выйти на рынок ИИ. Сначала пообещали улучшенную Siri, но не успели; затем встроили ChatGPT и, по слухам, могут добавить Gemini и Qwen. Последним они косвенно признали, что пока не успели сделать собственную LLM. Сейчас вот Bloomberg выложили большую критическую статью о проблемах компании на этом направлении. Неужели всё настолько плохо?
Удобно для Apple было бы сказать, что компания придерживается исторической стратегии – ждать и учиться на ошибках других. Но это не единственная причина отставания. Помешал ряд неверных решений менеджмента, который не имел единой точки зрения на необходимость разработки ИИ, и отсутствие вектора развития этого направления в компании. Теперь, похоже, ситуация поменялась.
Apple явно недовольна ухудшением имиджа технологичной компании, поэтому очень хочет создать собственную ИИ-технологию для дальнейшей интеграции во все устройства. Анонсирован масштабный апдейт Siri (LLM Siri), предполагающий живое общение, управление приложениями и работу с текстом. В iOS 19 её архитектуру могут, по слухам, переписать с нуля, чтобы решить старые проблемы.
Учитывая существующие наработки компании, положение на рынке, смену стратегии и менеджмента – велика вероятность, что они смогут доделать Siri. Тем более нет предпосылок думать, что Айфон «перестанет быть актуальным в течение десятилетия». А именно такие цитаты встречаются в статье. Перестанет из-за отсутствия большой языковой модели от Apple? Вместо которой тексты в заметках и почте временно будет генерировать ChatGPT?
Особенно странно упрекать Apple в том, чего не сделал никто: полноценного ассистента, управляющего ОС и приложениями, ещё не существует. При этом у Apple всё ещё есть ряд ключевых преимуществ, которые не сможет обеспечить ни одна другая компания.
• Во-первых, редкая комбинация активов – чипы с Neural Engine, рекордный бюджет НИОКР (примерно 30 миллиардов долларов в год) и крупнейший парк устройств.
• Во-вторых, компания фокусируется на конфиденциальности данных и переносе вычислений на устройство, что снижает зависимость от Интернета, увеличивает скорость работы с файловой системой и приложениями, позволяет не делиться лишний раз своими персональными данными.
• В-третьих, закрытая экосистема и глубокая интеграция Siri в ОС может обеспечить бесшовное управление и доступ к пользовательским данным со всех устройств экосистемы.
У Apple действительно произошла заминка с ИИ, и это хороший повод обсудить компанию и её внутренние проблемы. Правда, похожее переживали и Google, которые сейчас уже соревнуются с пионерами, OpenAI, и опережают их по ряду направлений. Успех Apple в ИИ ещё не гарантирован, но шансы остаются, и довольно высокие.
Apple давно пытается выйти на рынок ИИ. Сначала пообещали улучшенную Siri, но не успели; затем встроили ChatGPT и, по слухам, могут добавить Gemini и Qwen. Последним они косвенно признали, что пока не успели сделать собственную LLM. Сейчас вот Bloomberg выложили большую критическую статью о проблемах компании на этом направлении. Неужели всё настолько плохо?
Удобно для Apple было бы сказать, что компания придерживается исторической стратегии – ждать и учиться на ошибках других. Но это не единственная причина отставания. Помешал ряд неверных решений менеджмента, который не имел единой точки зрения на необходимость разработки ИИ, и отсутствие вектора развития этого направления в компании. Теперь, похоже, ситуация поменялась.
Apple явно недовольна ухудшением имиджа технологичной компании, поэтому очень хочет создать собственную ИИ-технологию для дальнейшей интеграции во все устройства. Анонсирован масштабный апдейт Siri (LLM Siri), предполагающий живое общение, управление приложениями и работу с текстом. В iOS 19 её архитектуру могут, по слухам, переписать с нуля, чтобы решить старые проблемы.
Учитывая существующие наработки компании, положение на рынке, смену стратегии и менеджмента – велика вероятность, что они смогут доделать Siri. Тем более нет предпосылок думать, что Айфон «перестанет быть актуальным в течение десятилетия». А именно такие цитаты встречаются в статье. Перестанет из-за отсутствия большой языковой модели от Apple? Вместо которой тексты в заметках и почте временно будет генерировать ChatGPT?
Особенно странно упрекать Apple в том, чего не сделал никто: полноценного ассистента, управляющего ОС и приложениями, ещё не существует. При этом у Apple всё ещё есть ряд ключевых преимуществ, которые не сможет обеспечить ни одна другая компания.
• Во-первых, редкая комбинация активов – чипы с Neural Engine, рекордный бюджет НИОКР (примерно 30 миллиардов долларов в год) и крупнейший парк устройств.
• Во-вторых, компания фокусируется на конфиденциальности данных и переносе вычислений на устройство, что снижает зависимость от Интернета, увеличивает скорость работы с файловой системой и приложениями, позволяет не делиться лишний раз своими персональными данными.
• В-третьих, закрытая экосистема и глубокая интеграция Siri в ОС может обеспечить бесшовное управление и доступ к пользовательским данным со всех устройств экосистемы.
У Apple действительно произошла заминка с ИИ, и это хороший повод обсудить компанию и её внутренние проблемы. Правда, похожее переживали и Google, которые сейчас уже соревнуются с пионерами, OpenAI, и опережают их по ряду направлений. Успех Apple в ИИ ещё не гарантирован, но шансы остаются, и довольно высокие.
🔥3👏1
Всё, что нужно знать об анонсах Google I/O 2025
Компания не представила практически ничего неожиданного, сосредоточившись на новых версиях привычных продуктов и давних анонсах.
Модели
Много внимания уделили семейству моделей Gemini 2.5 – вернее, тому, что они занимают лидирующие места во всевозможных бенчмарках. Эта часть выступления напоминает Apple, которые любят сравнивать на экране синтетические тесты разных устройств, показывая якобы многократный рост производительности у нового поколения и не оглашая нюансы этих тестов.
Инфраструктура
Тем не менее, модели Google если и не лучшие, то действительно самые быстрые. Этот прогресс связывают с новым процессором, Ironwood, который в 10 раз быстрее предыдущего поколения и разработан специально для запуска ИИ-моделей.
Агенты
Сейчас главный фокус компании – широкое внедрение ИИ во все продукты. Google стремится делать «агентов», которые могут не просто отвечать, но и выполнять действия от имени пользователя. Наконец-то показали Project Mariner, который умеет выполнять действия в браузере (пока только ранний прототип). Отдельные возможности из Project Mariner интегрируют в Gemini и поиск, которых научат искать и бронировать билеты или жилье.
Поиск
В поиске продолжают развивать AI Overviews, которые уже используют более 1,5 миллиарда пользователей в месяц. Да, они просто посчитали всех, кто пользуется поиском Google и у кого включена эта функция – пользователи могут даже не знать, что входят в число фанатов AI Overviews. Представили режим AI Mode, который копирует Нейро с Perplexity и даёт возможность задавать уточняющие вопросы во время поиска. Отдельно развивается направления шоппинга в поиске, даже добавили примерку нарядов.
Творчество
Не обошли стороной криэйторов. Показана новая версия модели Imagen, четвёртая. Каким-то чудесным образом, при обещанном улучшении качества генерации они умудрились сломать модель. Мы немного протестировали: деталей на изображениях меньше, стиль понимает хуже – остаётся надежда, что предыдущая версия никуда не исчезнет. Новая модель Veo 3 для генерации видео теперь умеет создавать вместе с картинкой звук и даже диалоги, а сами видео вроде как стали ещё детализированнее и лучше.
Персональные данные
Самая противоречивая часть презентации (как и недавних выступлений CEO OpenAI или Perplexity) – персональные данные. Точнее, наплевательское отношение к ним. Чтобы ответы стали более релевантными, вводится «персональный контекст»: модели Gemini смогут использовать информацию из всех приложений и сервисов Google.
Подписки
Большая часть функций не доступны без подписки. То есть вас не просто просят поделиться своими данными – но и предлагают заплатить за это. Цена подписки, где в полном объёме будут доступны все объявленные функции – 250 долларов в месяц. Для остальных подписчиков уровня Pro за 20 долларов функции будут добираться чуть позже.
В целом очень ожидаемая и предсказуемая презентация, которую зачем-то безбожно затянули. Приятно было увидеть развитие почти всей линейки моделей. Правда, всё ещё кажется, что история с агентами, которые могут купить билет на спортивный матч или пройти Покемона – это странная и не самая разумная трата денег. Но Google виднее.
Компания не представила практически ничего неожиданного, сосредоточившись на новых версиях привычных продуктов и давних анонсах.
Модели
Много внимания уделили семейству моделей Gemini 2.5 – вернее, тому, что они занимают лидирующие места во всевозможных бенчмарках. Эта часть выступления напоминает Apple, которые любят сравнивать на экране синтетические тесты разных устройств, показывая якобы многократный рост производительности у нового поколения и не оглашая нюансы этих тестов.
Инфраструктура
Тем не менее, модели Google если и не лучшие, то действительно самые быстрые. Этот прогресс связывают с новым процессором, Ironwood, который в 10 раз быстрее предыдущего поколения и разработан специально для запуска ИИ-моделей.
Агенты
Сейчас главный фокус компании – широкое внедрение ИИ во все продукты. Google стремится делать «агентов», которые могут не просто отвечать, но и выполнять действия от имени пользователя. Наконец-то показали Project Mariner, который умеет выполнять действия в браузере (пока только ранний прототип). Отдельные возможности из Project Mariner интегрируют в Gemini и поиск, которых научат искать и бронировать билеты или жилье.
Поиск
В поиске продолжают развивать AI Overviews, которые уже используют более 1,5 миллиарда пользователей в месяц. Да, они просто посчитали всех, кто пользуется поиском Google и у кого включена эта функция – пользователи могут даже не знать, что входят в число фанатов AI Overviews. Представили режим AI Mode, который копирует Нейро с Perplexity и даёт возможность задавать уточняющие вопросы во время поиска. Отдельно развивается направления шоппинга в поиске, даже добавили примерку нарядов.
Творчество
Не обошли стороной криэйторов. Показана новая версия модели Imagen, четвёртая. Каким-то чудесным образом, при обещанном улучшении качества генерации они умудрились сломать модель. Мы немного протестировали: деталей на изображениях меньше, стиль понимает хуже – остаётся надежда, что предыдущая версия никуда не исчезнет. Новая модель Veo 3 для генерации видео теперь умеет создавать вместе с картинкой звук и даже диалоги, а сами видео вроде как стали ещё детализированнее и лучше.
Персональные данные
Самая противоречивая часть презентации (как и недавних выступлений CEO OpenAI или Perplexity) – персональные данные. Точнее, наплевательское отношение к ним. Чтобы ответы стали более релевантными, вводится «персональный контекст»: модели Gemini смогут использовать информацию из всех приложений и сервисов Google.
Подписки
Большая часть функций не доступны без подписки. То есть вас не просто просят поделиться своими данными – но и предлагают заплатить за это. Цена подписки, где в полном объёме будут доступны все объявленные функции – 250 долларов в месяц. Для остальных подписчиков уровня Pro за 20 долларов функции будут добираться чуть позже.
В целом очень ожидаемая и предсказуемая презентация, которую зачем-то безбожно затянули. Приятно было увидеть развитие почти всей линейки моделей. Правда, всё ещё кажется, что история с агентами, которые могут купить билет на спортивный матч или пройти Покемона – это странная и не самая разумная трата денег. Но Google виднее.
👍2