Архитекторы ИИ — впервые "Человек года" по версии Time 🏆
11 декабря 2025 года журнал Time совершил исторический шаг. Впервые за почти столетнюю историю премии «Человек года» главную награду получили не политики, не артисты, не активисты — а создатели искусственного интеллекта.
На восьми обложках специального выпуска появились лица людей, чьи решения определяют будущее технологий: Сэм Альтман (OpenAI), Дженсен Хуанг (Nvidia), Демис Хассабис (Google DeepMind), Дарио Амодеи (Anthropic), Илон Маск (xAI), Марк Цукерберг (Meta), Лиза Су (AMD) и Фей-Фей Ли (Stanford/World Labs).
Главный редактор Time Сэм Джейкобс написал: «2025 стал годом, когда полный потенциал ИИ раскрылся, и пути назад нет. За создание эры думающих машин — Архитекторы ИИ являются Человеком года».
Это третий раз в истории, когда премию получают не отдельные личности. До этого «Человеком года» становились компьютер (1982) и планета Земля (1988).
Путь к признанию был непростым:
2023 год — Сэм Альтман был в списке финалистов после запуска ChatGPT, но победила Тейлор Свифт. Многие эксперты тогда говорили: «Слишком рано признавать технологию».
2024 год — Дональд Трамп. Год, когда ИИ проник буквально во всё, но политика всё ещё доминировала в новостной повестке.
2025 год — перелом. Нобелевские премии за ИИ, прорывы в медицине, видеогенерация с синхронизированным звуком, агенты, управляющие компьютерами. Индустрия достигла точки, когда игнорировать её влияние стало невозможно.
Но самое интересное — реакция самих лауреатов. Дарио Амодеи сказал в интервью: «Это одновременно честь и огромная ответственность. Мы создаем технологии, которые могут спасти миллионы жизней или привести к катастрофам. Середины нет».
Журнал Time не просто отметил успех — он зафиксировал момент, когда человечество осознало: ИИ — это не будущее. Это настоящее. И люди на обложках — это те, чьи решения формируют правила игры.
Вопрос теперь не в том, будет ли ИИ влиять на твою жизнь. Вопрос в том, будешь ли ты понимать, как это происходит, или просто плыть по течению.
🎯 Разберись в технологии, которую признал весь мир, на ai.dimadi.ru — бесплатные подкасты при поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга. Эксперты из СПбГУ, РАН, Сбера расскажут, что стоит за этими громкими именами и как эти технологии уже меняют Россию.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
11 декабря 2025 года журнал Time совершил исторический шаг. Впервые за почти столетнюю историю премии «Человек года» главную награду получили не политики, не артисты, не активисты — а создатели искусственного интеллекта.
На восьми обложках специального выпуска появились лица людей, чьи решения определяют будущее технологий: Сэм Альтман (OpenAI), Дженсен Хуанг (Nvidia), Демис Хассабис (Google DeepMind), Дарио Амодеи (Anthropic), Илон Маск (xAI), Марк Цукерберг (Meta), Лиза Су (AMD) и Фей-Фей Ли (Stanford/World Labs).
Главный редактор Time Сэм Джейкобс написал: «2025 стал годом, когда полный потенциал ИИ раскрылся, и пути назад нет. За создание эры думающих машин — Архитекторы ИИ являются Человеком года».
Это третий раз в истории, когда премию получают не отдельные личности. До этого «Человеком года» становились компьютер (1982) и планета Земля (1988).
Путь к признанию был непростым:
2023 год — Сэм Альтман был в списке финалистов после запуска ChatGPT, но победила Тейлор Свифт. Многие эксперты тогда говорили: «Слишком рано признавать технологию».
2024 год — Дональд Трамп. Год, когда ИИ проник буквально во всё, но политика всё ещё доминировала в новостной повестке.
2025 год — перелом. Нобелевские премии за ИИ, прорывы в медицине, видеогенерация с синхронизированным звуком, агенты, управляющие компьютерами. Индустрия достигла точки, когда игнорировать её влияние стало невозможно.
Но самое интересное — реакция самих лауреатов. Дарио Амодеи сказал в интервью: «Это одновременно честь и огромная ответственность. Мы создаем технологии, которые могут спасти миллионы жизней или привести к катастрофам. Середины нет».
Журнал Time не просто отметил успех — он зафиксировал момент, когда человечество осознало: ИИ — это не будущее. Это настоящее. И люди на обложках — это те, чьи решения формируют правила игры.
Вопрос теперь не в том, будет ли ИИ влиять на твою жизнь. Вопрос в том, будешь ли ты понимать, как это происходит, или просто плыть по течению.
🎯 Разберись в технологии, которую признал весь мир, на ai.dimadi.ru — бесплатные подкасты при поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга. Эксперты из СПбГУ, РАН, Сбера расскажут, что стоит за этими громкими именами и как эти технологии уже меняют Россию.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥33👍28❤24🎉12
Русский математик заложил основы ИИ 119 лет назад. И мир об этом забыл 🇷🇺
Мало кто знает: математический фундамент современного искусственного интеллекта заложил русский учёный Андрей Андреевич Марков в 1906 году — за 113 лет до запуска ChatGPT.
14 июня 1856 года, Рязань. Родился мальчик, которому суждено было изменить математику навсегда. Его учитель — легендарный Пафнутий Чебышёв. В 40 лет он стал академиком Императорской академии наук. Но главное открытие было впереди.
1906 год. Казанский университет. Марков публикует работу «Распространение закона больших чисел на величины, зависящие друг от друга». Звучит скучно? За этим названием скрывается революция — марковские цепи, математический аппарат для описания случайных процессов.
Но самое поразительное — 23 января 1913 года. Марков делает доклад в Императорской академии наук: «Опыт статистического исследования над текстом "Евгения Онегина"». Он проанализировал 20 000 букв поэмы Пушкина, построив модель вероятности переходов между гласными и согласными.
Это был первый в истории статистический анализ текста. Ровно то, что делают современные языковые модели — GPT, Claude, YandexGPT. Только Марков делал это вручную, с карандашом и бумагой, за 110 лет до ChatGPT.
Личность Маркова тоже была неординарной. Атеист в Российской империи — в 1912 году он сам попросил отлучить его от церкви в знак протеста против отлучения Льва Толстого. Сильный шахматист. Принципиальный человек, который не боялся спорить с властями.
Как марковские цепи работают в современном ИИ:
🔹 Предиктивный ввод текста — когда смартфон предлагает следующее слово, он использует марковскую модель вероятностей
🔹 Распознавание речи — системы от Siri до Alexa используют скрытые марковские модели
🔹 Диффузионные модели (Stable Diffusion, Midjourney) — процесс генерации изображений описывается марковской цепью
🔹 PageRank от Google — алгоритм моделирует «случайного серфера» как марковскую цепь по графу интернета
🔹 Reinforcement Learning — обучение с подкреплением строится на Markov Decision Processes
Клод Шеннон, отец теории информации, в 1948 году напрямую использовал идеи Маркова. Это не просто историческая справка — это признание вклада.
В 1996 году (посмертно, через 74 года после смерти) IEEE — главная мировая организация инженеров-электриков — присудила другому российскому учёному, Алексею Ляпунову, медаль «Computer Pioneer» с надписью: «Основатель советской кибернетики и программирования».
Россия дала миру не только Менделеева и Королёва. Россия дала миру математику, на которой стоит весь современный искусственный интеллект. Марков умер в 1922 году в Петрограде, не дожив до компьютерной эры. Но каждый раз, когда нейросеть генерирует текст, она использует его идеи.
119 лет спустя его работы актуальнее, чем когда-либо.
📚 Узнай историю и современность российского ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты из СПбГУ и РАН расскажут, как идеи русских математиков превратились в современные нейросети и что российские учёные делают сегодня. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
Мало кто знает: математический фундамент современного искусственного интеллекта заложил русский учёный Андрей Андреевич Марков в 1906 году — за 113 лет до запуска ChatGPT.
14 июня 1856 года, Рязань. Родился мальчик, которому суждено было изменить математику навсегда. Его учитель — легендарный Пафнутий Чебышёв. В 40 лет он стал академиком Императорской академии наук. Но главное открытие было впереди.
1906 год. Казанский университет. Марков публикует работу «Распространение закона больших чисел на величины, зависящие друг от друга». Звучит скучно? За этим названием скрывается революция — марковские цепи, математический аппарат для описания случайных процессов.
Но самое поразительное — 23 января 1913 года. Марков делает доклад в Императорской академии наук: «Опыт статистического исследования над текстом "Евгения Онегина"». Он проанализировал 20 000 букв поэмы Пушкина, построив модель вероятности переходов между гласными и согласными.
Это был первый в истории статистический анализ текста. Ровно то, что делают современные языковые модели — GPT, Claude, YandexGPT. Только Марков делал это вручную, с карандашом и бумагой, за 110 лет до ChatGPT.
Личность Маркова тоже была неординарной. Атеист в Российской империи — в 1912 году он сам попросил отлучить его от церкви в знак протеста против отлучения Льва Толстого. Сильный шахматист. Принципиальный человек, который не боялся спорить с властями.
Как марковские цепи работают в современном ИИ:
🔹 Предиктивный ввод текста — когда смартфон предлагает следующее слово, он использует марковскую модель вероятностей
🔹 Распознавание речи — системы от Siri до Alexa используют скрытые марковские модели
🔹 Диффузионные модели (Stable Diffusion, Midjourney) — процесс генерации изображений описывается марковской цепью
🔹 PageRank от Google — алгоритм моделирует «случайного серфера» как марковскую цепь по графу интернета
🔹 Reinforcement Learning — обучение с подкреплением строится на Markov Decision Processes
Клод Шеннон, отец теории информации, в 1948 году напрямую использовал идеи Маркова. Это не просто историческая справка — это признание вклада.
В 1996 году (посмертно, через 74 года после смерти) IEEE — главная мировая организация инженеров-электриков — присудила другому российскому учёному, Алексею Ляпунову, медаль «Computer Pioneer» с надписью: «Основатель советской кибернетики и программирования».
Россия дала миру не только Менделеева и Королёва. Россия дала миру математику, на которой стоит весь современный искусственный интеллект. Марков умер в 1922 году в Петрограде, не дожив до компьютерной эры. Но каждый раз, когда нейросеть генерирует текст, она использует его идеи.
119 лет спустя его работы актуальнее, чем когда-либо.
📚 Узнай историю и современность российского ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты из СПбГУ и РАН расскажут, как идеи русских математиков превратились в современные нейросети и что российские учёные делают сегодня. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥27👍23❤21🎉18
Чат-бот из 200 строк кода обманул мир. В 1966 году 🤖
Секретарша профессора MIT попросила его выйти из комнаты, чтобы поговорить с программой наедине. Она знала, что это код. Всего 200 строк на языке программирования. Но эмоции оказались сильнее разума.
1966 год. Джозеф Вайзенбаум, профессор Массачусетского технологического института, создаёт программу ELIZA — чат-бот, имитирующий психотерапевта. Простейшая логика: программа ищет ключевые слова и переформулирует фразы в вопросы.
Пример диалога:
— Я чувствую себя подавленным.
— Почему вы чувствуете себя подавленным?
— Мой отец меня не понимает.
— Расскажите мне больше о вашем отце.
Никакого интеллекта. Никакого понимания. Просто шаблоны и замены слов. Но люди в это поверили.
Вайзенбаум был потрясён реакцией. Его собственная секретарша, которая видела код, всё равно просила оставить её наедине с программой для «личного разговора». Студенты часами общались с ELIZA, делясь самыми сокровенными переживаниями. Психиатры всерьёз предлагали использовать программу для терапии.
Сам Вайзенбаум был в ужасе. Он создал ELIZA, чтобы показать примитивность машинного «понимания». А получил доказательство, насколько легко обмануть человеческое восприятие.
Это изменило его жизнь. Вайзенбаум стал одним из главных критиков искусственного интеллекта, написал книгу «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» (1976), где предупреждал об опасности делегирования человеческих решений машинам. До конца жизни он выступал против применения ИИ в медицине, военном деле и юриспруденции.
«Эффект ELIZA» — термин в психологии, описывающий склонность людей приписывать разум компьютерным системам. Название в честь той самой программы 1966 года.
А теперь самое безумное: в 2023 году исследователи провели тест Тьюринга, сравнив оригинальную ELIZA из 1966 года с современной GPT-3.5. Результат? ELIZA справилась лучше в части случаев — люди чаще верили, что общаются с человеком, когда на другом конце была примитивная программа 60-летней давности, чем с продвинутой нейросетью.
Почему? Потому что ELIZA использовала приёмы, имитирующие эмпатию: вопросы, перефразирование, создание иллюзии внимания. А GPT-3.5 иногда слишком «умная» и шаблонная, что выдаёт её природу.
Прошло почти 60 лет. Нейросети с миллиардами параметров. Модели, пишущие код 30 часов подряд. А фундаментальная проблема та же: мы склонны верить машинам, даже когда не должны.
200 строк кода заставили секретаршу попросить приватности. Сколько строк кода в популярных нейросетях? Миллионы. Сколько людей делятся с ним самым личным, не задумываясь? Сотни миллионов.
Вайзенбаум предупреждал 50 лет назад. Мы не послушали. Может, пора начать думать критически?
🧠 Научись отличать иллюзию от реальности на ai.dimadi.ru — эксперты расскажут, как работают современные чат-боты, где проходит граница между машиной и разумом, и как не попасться на «эффект ELIZA» в 2025 году. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
Секретарша профессора MIT попросила его выйти из комнаты, чтобы поговорить с программой наедине. Она знала, что это код. Всего 200 строк на языке программирования. Но эмоции оказались сильнее разума.
1966 год. Джозеф Вайзенбаум, профессор Массачусетского технологического института, создаёт программу ELIZA — чат-бот, имитирующий психотерапевта. Простейшая логика: программа ищет ключевые слова и переформулирует фразы в вопросы.
Пример диалога:
— Я чувствую себя подавленным.
— Почему вы чувствуете себя подавленным?
— Мой отец меня не понимает.
— Расскажите мне больше о вашем отце.
Никакого интеллекта. Никакого понимания. Просто шаблоны и замены слов. Но люди в это поверили.
Вайзенбаум был потрясён реакцией. Его собственная секретарша, которая видела код, всё равно просила оставить её наедине с программой для «личного разговора». Студенты часами общались с ELIZA, делясь самыми сокровенными переживаниями. Психиатры всерьёз предлагали использовать программу для терапии.
Сам Вайзенбаум был в ужасе. Он создал ELIZA, чтобы показать примитивность машинного «понимания». А получил доказательство, насколько легко обмануть человеческое восприятие.
Это изменило его жизнь. Вайзенбаум стал одним из главных критиков искусственного интеллекта, написал книгу «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» (1976), где предупреждал об опасности делегирования человеческих решений машинам. До конца жизни он выступал против применения ИИ в медицине, военном деле и юриспруденции.
«Эффект ELIZA» — термин в психологии, описывающий склонность людей приписывать разум компьютерным системам. Название в честь той самой программы 1966 года.
А теперь самое безумное: в 2023 году исследователи провели тест Тьюринга, сравнив оригинальную ELIZA из 1966 года с современной GPT-3.5. Результат? ELIZA справилась лучше в части случаев — люди чаще верили, что общаются с человеком, когда на другом конце была примитивная программа 60-летней давности, чем с продвинутой нейросетью.
Почему? Потому что ELIZA использовала приёмы, имитирующие эмпатию: вопросы, перефразирование, создание иллюзии внимания. А GPT-3.5 иногда слишком «умная» и шаблонная, что выдаёт её природу.
Прошло почти 60 лет. Нейросети с миллиардами параметров. Модели, пишущие код 30 часов подряд. А фундаментальная проблема та же: мы склонны верить машинам, даже когда не должны.
200 строк кода заставили секретаршу попросить приватности. Сколько строк кода в популярных нейросетях? Миллионы. Сколько людей делятся с ним самым личным, не задумываясь? Сотни миллионов.
Вайзенбаум предупреждал 50 лет назад. Мы не послушали. Может, пора начать думать критически?
🧠 Научись отличать иллюзию от реальности на ai.dimadi.ru — эксперты расскажут, как работают современные чат-боты, где проходит граница между машиной и разумом, и как не попасться на «эффект ELIZA» в 2025 году. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥32👍25🎉23❤19
"Прикосновение Бога" — как ИИ сломал 2000 лет стратегии за один ход ⚫️⚪️
9–15 марта 2016 года. Сеул, Южная Корея. 200 миллионов человек смотрят онлайн.
На сцене — Ли Седоль, один из сильнейших игроков в го в истории. 18-кратный чемпион мира. Против него — AlphaGo, программа от Google DeepMind, которая, по мнению всех экспертов, не должна была победить ещё минимум 10 лет.
Игра го считалась последним бастионом человеческого превосходства над машинами. Шахматы компьютер победил в 1997 (Deep Blue vs Каспаров). Но го — это 10^170 возможных позиций. Для сравнения: атомов во Вселенной — 10^80. В два раза меньше.
Илон Маск ставил на Ли Седоля. Эксперты го утверждали: машина не может понять интуицию, необходимую для этой игры. AlphaGo обучалась на 30 миллионах позиций от профессиональных игроков и играла сама с собой миллионы партий.
Вторая партия. 37-й ход.
AlphaGo делает ход, который комментаторы назвали «божественным». Вероятность такого хода по человеческой стратегии — 1 из 10 000. Профессиональные игроки в студии замерли. Один из них сказал: «Я думал, это ошибка. Потом понял — это переворот 2000 лет стратегии го».
Ли Седоль потратил 15 минут на следующий ход — для него это вечность. Он понял: играет не с программой, копирующей человеческую стратегию. Он играет с чем-то новым. Со стилем игры, который никогда не видел.
AlphaGo выиграла со счётом 4:1. Но пятая партия — это отдельная история.
Четвёртая партия. 78-й ход.
Ли Седоль делает ход, который войдёт в историю как «Прикосновение Бога» или «Ход 78». Тоже вероятность 1 из 10 000. AlphaGo впервые в матче допустила ошибку. Это было единственное поражение программы за весь турнир.
После матча Ли Седоль сказал: «Даже если я выиграю одну партию, это не значит, что я выиграл. Потому что я не выиграл у AlphaGo — я нашёл единственный момент, когда она ошиблась».
AlphaGo получила почётный 9-й дан — высший профессиональный ранг в го, присуждаемый за вклад в развитие игры. Впервые в истории его дали программе.
Через три года, в 2019 году, Ли Седоль завершил профессиональную карьеру в 36 лет — в расцвете сил для игрока в го. Его слова на пресс-конференции: «Я понял, что ИИ непобедим. Даже если я стану первым номером в мире, всегда будет сущность, которую я не могу победить».
Это не история о том, как машина победила человека. Это история о том, как человечество осознало: есть области, где мы больше не доминируем. И это только начало.
В том же 2016 году Google DeepMind запустила AlphaGo Zero — версию, которая училась без человеческих данных, играя только сама с собой. Через 40 дней она победила оригинальную AlphaGo со счётом 100:0.
Вопрос не в том, когда ИИ обгонит людей в остальных областях. Вопрос в том, готовы ли мы к этому миру. Ли Седоль не был готов. А ты?
🎮 Разберись, что стоит за этими технологиями, на ai.dimadi.ru — эксперты из РАН и ведущих технологических центров объяснят, как AlphaGo это сделала и что будет дальше. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
9–15 марта 2016 года. Сеул, Южная Корея. 200 миллионов человек смотрят онлайн.
На сцене — Ли Седоль, один из сильнейших игроков в го в истории. 18-кратный чемпион мира. Против него — AlphaGo, программа от Google DeepMind, которая, по мнению всех экспертов, не должна была победить ещё минимум 10 лет.
Игра го считалась последним бастионом человеческого превосходства над машинами. Шахматы компьютер победил в 1997 (Deep Blue vs Каспаров). Но го — это 10^170 возможных позиций. Для сравнения: атомов во Вселенной — 10^80. В два раза меньше.
Илон Маск ставил на Ли Седоля. Эксперты го утверждали: машина не может понять интуицию, необходимую для этой игры. AlphaGo обучалась на 30 миллионах позиций от профессиональных игроков и играла сама с собой миллионы партий.
Вторая партия. 37-й ход.
AlphaGo делает ход, который комментаторы назвали «божественным». Вероятность такого хода по человеческой стратегии — 1 из 10 000. Профессиональные игроки в студии замерли. Один из них сказал: «Я думал, это ошибка. Потом понял — это переворот 2000 лет стратегии го».
Ли Седоль потратил 15 минут на следующий ход — для него это вечность. Он понял: играет не с программой, копирующей человеческую стратегию. Он играет с чем-то новым. Со стилем игры, который никогда не видел.
AlphaGo выиграла со счётом 4:1. Но пятая партия — это отдельная история.
Четвёртая партия. 78-й ход.
Ли Седоль делает ход, который войдёт в историю как «Прикосновение Бога» или «Ход 78». Тоже вероятность 1 из 10 000. AlphaGo впервые в матче допустила ошибку. Это было единственное поражение программы за весь турнир.
После матча Ли Седоль сказал: «Даже если я выиграю одну партию, это не значит, что я выиграл. Потому что я не выиграл у AlphaGo — я нашёл единственный момент, когда она ошиблась».
AlphaGo получила почётный 9-й дан — высший профессиональный ранг в го, присуждаемый за вклад в развитие игры. Впервые в истории его дали программе.
Через три года, в 2019 году, Ли Седоль завершил профессиональную карьеру в 36 лет — в расцвете сил для игрока в го. Его слова на пресс-конференции: «Я понял, что ИИ непобедим. Даже если я стану первым номером в мире, всегда будет сущность, которую я не могу победить».
Это не история о том, как машина победила человека. Это история о том, как человечество осознало: есть области, где мы больше не доминируем. И это только начало.
В том же 2016 году Google DeepMind запустила AlphaGo Zero — версию, которая училась без человеческих данных, играя только сама с собой. Через 40 дней она победила оригинальную AlphaGo со счётом 100:0.
Вопрос не в том, когда ИИ обгонит людей в остальных областях. Вопрос в том, готовы ли мы к этому миру. Ли Седоль не был готов. А ты?
🎮 Разберись, что стоит за этими технологиями, на ai.dimadi.ru — эксперты из РАН и ведущих технологических центров объяснят, как AlphaGo это сделала и что будет дальше. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥30👍25❤22🎉20
Forwarded from Новые люди | Санкт-Петербург
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Форум «Как понять машинный разум»: Будущее начинается сегодня!
Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни — от экономики и медицины до городской инфраструктуры и повседневной рутины. Это шанс изменить нашу жизнь к лучшему.
Мы в партии «Новые люди»убеждены, что развитие технологий должно служить интересам людей, повышая качество жизни и создавая новые возможности.
Наш приоритет — доступный и открытый национальный ИИ, внедрение передовых решений в государственные структуры, поддержка науки и образование нового поколения ученых и инженеров.
Ольга Герасина, депутат Законодательного Собрания Петербурга от партии «Новые люди» стала членом жюри на международном научном форуме «Как понять машинный разум».
Форум стал площадкой для междисциплинарного диалога о роли искусственного интеллекта в современном обществе, включая обсуждение этических, технологических и социокультурных аспектов развития ИИ-технологий, а также формирования научного сообщества, работающего на стыке компьютерных наук, гуманитарного знания и социальных практик.
Как прошёл форум смотрите в нашем видеоотчёте.
Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни — от экономики и медицины до городской инфраструктуры и повседневной рутины. Это шанс изменить нашу жизнь к лучшему.
Мы в партии «Новые люди»убеждены, что развитие технологий должно служить интересам людей, повышая качество жизни и создавая новые возможности.
Наш приоритет — доступный и открытый национальный ИИ, внедрение передовых решений в государственные структуры, поддержка науки и образование нового поколения ученых и инженеров.
Ольга Герасина, депутат Законодательного Собрания Петербурга от партии «Новые люди» стала членом жюри на международном научном форуме «Как понять машинный разум».
Форум стал площадкой для междисциплинарного диалога о роли искусственного интеллекта в современном обществе, включая обсуждение этических, технологических и социокультурных аспектов развития ИИ-технологий, а также формирования научного сообщества, работающего на стыке компьютерных наук, гуманитарного знания и социальных практик.
Как прошёл форум смотрите в нашем видеоотчёте.
1👍31❤28🔥18🎉10
Forwarded from РГПУ им. А. И. Герцена
💡 Участники проекта получат практические навыки работы с современными ИИ-инструментами, бесплатный доступ ко всем материалам на платформе, сертификат о прохождении курса и шанс выиграть призы! Для этого достаточно зарегистрироваться на платформе проекта, посмотреть подкасты, а затем пройти интерактивные задания и тесты.
#Студентам #РГПУ #ПедвузыРФ #ВСНП_Санкт_Петербург
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍30🔥27🎉23❤21
Советские учёные, которых забыл мир (но помнит ИИ-индустрия) 🚀
Пока американские учебники пишут историю искусственного интеллекта через призму Дартмутской конференции 1956 года, мало кто знает: в СССР в это же время работали пионеры, чьи идеи до сих пор используются в современных нейросетях.
Алексей Андреевич Ляпунов (1911–1973) - фото 1
В 1954 году, когда в СССР кибернетика официально считалась «буржуазной лженаукой», Ляпунов организовал первый семинар по программированию и кибернетике при МГУ. Тайно. По ночам. Рискуя карьерой.
В «Философском словаре» 1954 года кибернетику называли «реакционной механистической псевдонаукой». Ляпунов писал статьи, защищая её, спорил с идеологами. В 1955 году вышла его статья «О некоторых общих вопросах кибернетики», которая начала реабилитацию направления.
1996 год. Через 23 года после смерти. IEEE — главная мировая организация инженеров-электриков — присуждает Ляпунову медаль «Computer Pioneer». На медали выгравировано: «Основатель советской кибернетики и программирования».
Его ученики создали первые советские системы машинного перевода, программы для игры в шахматы, алгоритмы распознавания образов. Без Ляпунова не было бы советской (и российской) школы ИИ.
Михаил Моисеевич Бонгард (1924–1971) - фото 2
В 1961 году Бонгард создал программу «Кора» — систему распознавания образов, которая вошла во все мировые учебники по ИИ. Его книга «Проблема узнавания» (1967) остаётся настольной для исследователей более 50 лет.
«Проблемы Бонгарда» — набор визуальных головоломок для тестирования систем распознавания — используются до сих пор. Google и MIT применяют их для оценки способности ИИ к абстрактному мышлению.
Но Бонгард был не только учёным. Профессиональный альпинист, он покорил пик Коммунизма (7495 метров) — высочайшую вершину СССР. В 1971 году, в возрасте 47 лет, он погиб в горах Памира во время восхождения.
Его коллега вспоминал: «Бонгард подходил к науке как к восхождению — находил нестандартные маршруты там, где другие видели непроходимую стену».
Владимир Вапник и Алексей Червоненкис - фото 3 и 4
В 1960-х они создали теорию статистического обучения — математический фундамент современного машинного обучения. Метод опорных векторов (SVM), разработанный Вапником, до сих пор входит в базовый набор алгоритмов ML.
Вапник эмигрировал в США в 1990 году, работал в AT&T Bell Labs, потом в Facebook AI Research. Но свои главные идеи он разработал ещё в СССР, в Институте проблем передачи информации РАН.
Почему их забыли?
Холодная война. Железный занавес. Советские работы публиковались на русском, западные учёные их не читали. Когда в 1990-е открылись архивы, оказалось: многие «западные открытия» были сделаны в СССР на годы раньше. Просто никто за пределами страны об этом не знал.
В 2024 году российские школьники взяли золото на первой Международной олимпиаде по искусственному интеллекту в Болгарии, обогнав команды из США, Китая и Великобритании. Школа, заложенная Ляпуновым и Бонгардом, продолжает работать.
История ИИ — это не только Кремниевая долина. Это ещё и МГУ, ИТМО, РАН. Это Марков, Ляпунов, Бонгард, Вапник. Это традиция, которой уже больше ста лет.
Забывать её — значит не понимать, откуда растут корни современных технологий.
🇷🇺 Узнай настоящую историю российского ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты из РАН и ведущих исследовательских центров расскажут о традиции, которая продолжается сегодня. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
Пока американские учебники пишут историю искусственного интеллекта через призму Дартмутской конференции 1956 года, мало кто знает: в СССР в это же время работали пионеры, чьи идеи до сих пор используются в современных нейросетях.
Алексей Андреевич Ляпунов (1911–1973) - фото 1
В 1954 году, когда в СССР кибернетика официально считалась «буржуазной лженаукой», Ляпунов организовал первый семинар по программированию и кибернетике при МГУ. Тайно. По ночам. Рискуя карьерой.
В «Философском словаре» 1954 года кибернетику называли «реакционной механистической псевдонаукой». Ляпунов писал статьи, защищая её, спорил с идеологами. В 1955 году вышла его статья «О некоторых общих вопросах кибернетики», которая начала реабилитацию направления.
1996 год. Через 23 года после смерти. IEEE — главная мировая организация инженеров-электриков — присуждает Ляпунову медаль «Computer Pioneer». На медали выгравировано: «Основатель советской кибернетики и программирования».
Его ученики создали первые советские системы машинного перевода, программы для игры в шахматы, алгоритмы распознавания образов. Без Ляпунова не было бы советской (и российской) школы ИИ.
Михаил Моисеевич Бонгард (1924–1971) - фото 2
В 1961 году Бонгард создал программу «Кора» — систему распознавания образов, которая вошла во все мировые учебники по ИИ. Его книга «Проблема узнавания» (1967) остаётся настольной для исследователей более 50 лет.
«Проблемы Бонгарда» — набор визуальных головоломок для тестирования систем распознавания — используются до сих пор. Google и MIT применяют их для оценки способности ИИ к абстрактному мышлению.
Но Бонгард был не только учёным. Профессиональный альпинист, он покорил пик Коммунизма (7495 метров) — высочайшую вершину СССР. В 1971 году, в возрасте 47 лет, он погиб в горах Памира во время восхождения.
Его коллега вспоминал: «Бонгард подходил к науке как к восхождению — находил нестандартные маршруты там, где другие видели непроходимую стену».
Владимир Вапник и Алексей Червоненкис - фото 3 и 4
В 1960-х они создали теорию статистического обучения — математический фундамент современного машинного обучения. Метод опорных векторов (SVM), разработанный Вапником, до сих пор входит в базовый набор алгоритмов ML.
Вапник эмигрировал в США в 1990 году, работал в AT&T Bell Labs, потом в Facebook AI Research. Но свои главные идеи он разработал ещё в СССР, в Институте проблем передачи информации РАН.
Почему их забыли?
Холодная война. Железный занавес. Советские работы публиковались на русском, западные учёные их не читали. Когда в 1990-е открылись архивы, оказалось: многие «западные открытия» были сделаны в СССР на годы раньше. Просто никто за пределами страны об этом не знал.
В 2024 году российские школьники взяли золото на первой Международной олимпиаде по искусственному интеллекту в Болгарии, обогнав команды из США, Китая и Великобритании. Школа, заложенная Ляпуновым и Бонгардом, продолжает работать.
История ИИ — это не только Кремниевая долина. Это ещё и МГУ, ИТМО, РАН. Это Марков, Ляпунов, Бонгард, Вапник. Это традиция, которой уже больше ста лет.
Забывать её — значит не понимать, откуда растут корни современных технологий.
🇷🇺 Узнай настоящую историю российского ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты из РАН и ведущих исследовательских центров расскажут о традиции, которая продолжается сегодня. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1❤30🔥26👍25🎉19
ChatGPT побил ВСЕ рекорды человечества. Вот цифры 📊
30 ноября 2022 года. 14:00 по Сан-Франциско. OpenAI нажимает кнопку «запустить» и выкладывает ChatGPT в открытый доступ. Бесплатно. Для всех.
Никакой рекламы. Никакого маркетинга. Просто пост в Twitter: «Попробуйте наш новый чат-бот».
Что произошло дальше:
5 дней — 1 миллион пользователей
2 месяца — 100 миллионов пользователей
Декабрь 2025 — 800 миллионов еженедельных пользователей
Для контекста:
Instagram* (запрещенная в России соцсеть) достиг 100 миллионов за 2,5 года
TikTok — за 9 месяцев (до этого считался самым быстрорастущим)
Facebook — за 4,5 года
ChatGPT сделал это в 14 раз быстрее Facebook и в 4,5 раза быстрее TikTok.
Более 1 миллиарда запросов каждый день. Это больше, чем ежедневные поисковые запросы в Bing. Это сопоставимо с трафиком Google.
Но рекорды на этом не заканчиваются:
💰 Доход — OpenAI достигла $2 миллиардов годового дохода за 2 года. Для сравнения:
Netflix — 7 лет до $1 млрд
Spotify — 8 лет до $1 млрд
Uber — 6 лет до $1 млрд
🧠 Сложность — GPT-4 содержит 1,8 триллиона параметров. Это больше, чем синапсов у пчелы (миллион), но меньше, чем у человека (100 триллионов). Для тренировки использовали вычислительную мощность, эквивалентную 10 000 Nvidia A100 GPU в течение нескольких месяцев.
💸 Стоимость обучения — более $100 миллионов. Это больше бюджета голливудских блокбастеров вроде «Мстителей».
📉 Падение цены — запрос, эквивалентный GPT-3.5, подешевел с $20 за миллион токенов (2021) до $0,07 (2025). В 280 раз за 4 года. Это быстрее, чем падение стоимости солнечных панелей или жёстких дисков.
Социальный эффект:
92% студентов используют ИИ в учёбе (2025) против 66% (2024)
60% компаний внедрили ИИ-инструменты в рабочие процессы
300+ миллионов рабочих мест по всему миру будут затронуты автоматизацией на базе языковых моделей (прогноз Goldman Sachs)
Но есть и обратная сторона. Исследование Stanford HAI (2025) показало:
⚠️ 14% студентов, использующих ChatGPT для написания всех работ, демонстрируют снижение навыков критического мышления на 23%
⚠️ Галлюцинации — даже GPT-5 ошибается в 5-7% случаев, но выдаёт ответы с уверенностью 100%
⚠️ Зависимость — пользователи, делегирующие всё ИИ, теряют способность решать задачи самостоятельно
ChatGPT — это не просто удобный инструмент. Это самая быстро растущая технология в истории человечества. Быстрее электричества, телефона, интернета, смартфонов.
Вопрос уже не «использовать ли ИИ». Вопрос — «как использовать правильно». Ну и без маркетинга здесь не обошлось :)
800 миллионов человек уже сделали выбор. А ты понимаешь, как это работает и где границы применения?
🚀 Научись использовать ИИ осознанно, а не вслепую, на ai.dimadi.ru — эксперты расскажут не только о возможностях, но и о рисках. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
30 ноября 2022 года. 14:00 по Сан-Франциско. OpenAI нажимает кнопку «запустить» и выкладывает ChatGPT в открытый доступ. Бесплатно. Для всех.
Никакой рекламы. Никакого маркетинга. Просто пост в Twitter: «Попробуйте наш новый чат-бот».
Что произошло дальше:
5 дней — 1 миллион пользователей
2 месяца — 100 миллионов пользователей
Декабрь 2025 — 800 миллионов еженедельных пользователей
Для контекста:
Instagram* (запрещенная в России соцсеть) достиг 100 миллионов за 2,5 года
TikTok — за 9 месяцев (до этого считался самым быстрорастущим)
Facebook — за 4,5 года
ChatGPT сделал это в 14 раз быстрее Facebook и в 4,5 раза быстрее TikTok.
Более 1 миллиарда запросов каждый день. Это больше, чем ежедневные поисковые запросы в Bing. Это сопоставимо с трафиком Google.
Но рекорды на этом не заканчиваются:
💰 Доход — OpenAI достигла $2 миллиардов годового дохода за 2 года. Для сравнения:
Netflix — 7 лет до $1 млрд
Spotify — 8 лет до $1 млрд
Uber — 6 лет до $1 млрд
🧠 Сложность — GPT-4 содержит 1,8 триллиона параметров. Это больше, чем синапсов у пчелы (миллион), но меньше, чем у человека (100 триллионов). Для тренировки использовали вычислительную мощность, эквивалентную 10 000 Nvidia A100 GPU в течение нескольких месяцев.
💸 Стоимость обучения — более $100 миллионов. Это больше бюджета голливудских блокбастеров вроде «Мстителей».
📉 Падение цены — запрос, эквивалентный GPT-3.5, подешевел с $20 за миллион токенов (2021) до $0,07 (2025). В 280 раз за 4 года. Это быстрее, чем падение стоимости солнечных панелей или жёстких дисков.
Социальный эффект:
92% студентов используют ИИ в учёбе (2025) против 66% (2024)
60% компаний внедрили ИИ-инструменты в рабочие процессы
300+ миллионов рабочих мест по всему миру будут затронуты автоматизацией на базе языковых моделей (прогноз Goldman Sachs)
Но есть и обратная сторона. Исследование Stanford HAI (2025) показало:
⚠️ 14% студентов, использующих ChatGPT для написания всех работ, демонстрируют снижение навыков критического мышления на 23%
⚠️ Галлюцинации — даже GPT-5 ошибается в 5-7% случаев, но выдаёт ответы с уверенностью 100%
⚠️ Зависимость — пользователи, делегирующие всё ИИ, теряют способность решать задачи самостоятельно
ChatGPT — это не просто удобный инструмент. Это самая быстро растущая технология в истории человечества. Быстрее электричества, телефона, интернета, смартфонов.
Вопрос уже не «использовать ли ИИ». Вопрос — «как использовать правильно». Ну и без маркетинга здесь не обошлось :)
800 миллионов человек уже сделали выбор. А ты понимаешь, как это работает и где границы применения?
🚀 Научись использовать ИИ осознанно, а не вслепую, на ai.dimadi.ru — эксперты расскажут не только о возможностях, но и о рисках. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #Димади #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥36👍25🎉24❤21
13 января 2023 года. Сан-Франциско. Три художницы — Сара Андерсен, Келли Маккернан и Карла Ортис — подают коллективный иск против Stability AI, Midjourney и DeviantArt.
Обвинение: нейросети обучались на миллиардах изображений без разрешения авторов. База данных LAION — 5 миллиардов картинок, собранных из интернета. Среди них — работы истцов.12 августа 2024 года федеральный судья Уильям Оррик вынес решение: иск может продолжаться.
Суд признал «правдоподобной» теорию о том, что модели генерации изображений содержат «сжатые копии» работ художников. Это был первый иск. За ним последовали десятки других.Getty Images против Stability AI — за использование 12 миллионов фотографий. The New York Times против OpenAI и Microsoft — за обучение на миллионах статей. Издатели музыки против Anthropic.
К декабрю 2025 года против разработчиков генеративного ИИ подано более тридцати исков о нарушении авторских прав.
Февраль 2025 года. Первое крупное решение по существу. Суд округа Делавэр постановил, что Thomson Reuters выиграла дело против стартапа Ross Intelligence — использование юридических аннотаций Westlaw для обучения ИИ не является «добросовестным использованием».
В июне 2025 года — неожиданный поворот. Федеральный судья в Сан-Франциско вынес решение в пользу Anthropic в иске от группы авторов. Суд постановил, что использование книг для обучения модели Claude является «добросовестным использованием». Два противоположных решения. Правила игры всё ещё формируются.
В апреле 2024 года в Конгрессе США представлен законопроект Generative AI Copyright Disclosure Act — он требует от компаний раскрывать датасеты, использованные для обучения моделей. Вопрос уже не в том, могут ли нейросети создавать искусство. Вопрос в том, кому принадлежит право на это искусство.
🎨 Узнай больше об этике ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты СПбГУ и ведущих научных центров объясняют сложные вопросы простым языком. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
Обвинение: нейросети обучались на миллиардах изображений без разрешения авторов. База данных LAION — 5 миллиардов картинок, собранных из интернета. Среди них — работы истцов.12 августа 2024 года федеральный судья Уильям Оррик вынес решение: иск может продолжаться.
Суд признал «правдоподобной» теорию о том, что модели генерации изображений содержат «сжатые копии» работ художников. Это был первый иск. За ним последовали десятки других.Getty Images против Stability AI — за использование 12 миллионов фотографий. The New York Times против OpenAI и Microsoft — за обучение на миллионах статей. Издатели музыки против Anthropic.
К декабрю 2025 года против разработчиков генеративного ИИ подано более тридцати исков о нарушении авторских прав.
Февраль 2025 года. Первое крупное решение по существу. Суд округа Делавэр постановил, что Thomson Reuters выиграла дело против стартапа Ross Intelligence — использование юридических аннотаций Westlaw для обучения ИИ не является «добросовестным использованием».
В июне 2025 года — неожиданный поворот. Федеральный судья в Сан-Франциско вынес решение в пользу Anthropic в иске от группы авторов. Суд постановил, что использование книг для обучения модели Claude является «добросовестным использованием». Два противоположных решения. Правила игры всё ещё формируются.
В апреле 2024 года в Конгрессе США представлен законопроект Generative AI Copyright Disclosure Act — он требует от компаний раскрывать датасеты, использованные для обучения моделей. Вопрос уже не в том, могут ли нейросети создавать искусство. Вопрос в том, кому принадлежит право на это искусство.
🎨 Узнай больше об этике ИИ на ai.dimadi.ru — эксперты СПбГУ и ведущих научных центров объясняют сложные вопросы простым языком. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
1🎉27🔥26❤20👍16
92% студентов используют ИИ. А ты?
2024 год. Опрос британских студентов: 66% используют ИИ-инструменты. 53% применяют генеративный ИИ для выполнения заданий.
2025 год. Те же вопросы, те же студенты. Результат: 92% используют ИИ. 88% применяют его для учебных работ.
Рост на 26 процентных пунктов за один год. Самый быстрый скачок в истории образовательных технологий.
В 2024 году только 18% студентов считали, что их преподаватели хорошо подготовлены к работе с ИИ. К 2025 году — уже 42%.
Университеты догоняют студентов.
Но не везде.
По данным Cengage Group, 55% недавних выпускников заявили, что их учебные программы не подготовили их к использованию генеративного ИИ. CengageGroup Почти три четверти нуждаются в дополнительном обучении уже на работе.
А в других странах?
Март 2025 года. Южная Корея запустила цифровые учебники с ИИ в начальных и средних школах. Инвестиции — около $830 миллионов. Системы адаптируют домашние задания под уровень каждого ученика. Цель — персональный ИИ-репетитор для каждого ребёнка.
Сентябрь 2025 года. Китай сделал ИИ обязательным предметом во всех начальных и средних школах.
В Гонконге школьники обязаны получить 10-14 часов обучения по ИИ. Programs Темы: генеративные инструменты, алгоритмическая предвзятость, влияние технологий на общество.
Интересный факт: 94% выпускников, получивших какое-либо обучение по ИИ в университете, говорят, что это принесло им пользу — большую стабильность на работе (47%), больше уважения (42%), более быстрое продвижение (34%).
Образование меняется. Вопрос в том, успеешь ли ты за этими изменениями.
📚 Узнай, как эффективно использовать ИИ в учёбе и карьере, на ai.dimadi.ru — бесплатные подкасты от экспертов СПбГУ, НИУ ВШЭ и ведущих научных центров. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
2024 год. Опрос британских студентов: 66% используют ИИ-инструменты. 53% применяют генеративный ИИ для выполнения заданий.
2025 год. Те же вопросы, те же студенты. Результат: 92% используют ИИ. 88% применяют его для учебных работ.
Рост на 26 процентных пунктов за один год. Самый быстрый скачок в истории образовательных технологий.
В 2024 году только 18% студентов считали, что их преподаватели хорошо подготовлены к работе с ИИ. К 2025 году — уже 42%.
Университеты догоняют студентов.
Но не везде.
По данным Cengage Group, 55% недавних выпускников заявили, что их учебные программы не подготовили их к использованию генеративного ИИ. CengageGroup Почти три четверти нуждаются в дополнительном обучении уже на работе.
А в других странах?
Март 2025 года. Южная Корея запустила цифровые учебники с ИИ в начальных и средних школах. Инвестиции — около $830 миллионов. Системы адаптируют домашние задания под уровень каждого ученика. Цель — персональный ИИ-репетитор для каждого ребёнка.
Сентябрь 2025 года. Китай сделал ИИ обязательным предметом во всех начальных и средних школах.
В Гонконге школьники обязаны получить 10-14 часов обучения по ИИ. Programs Темы: генеративные инструменты, алгоритмическая предвзятость, влияние технологий на общество.
Интересный факт: 94% выпускников, получивших какое-либо обучение по ИИ в университете, говорят, что это принесло им пользу — большую стабильность на работе (47%), больше уважения (42%), более быстрое продвижение (34%).
Образование меняется. Вопрос в том, успеешь ли ты за этими изменениями.
📚 Узнай, как эффективно использовать ИИ в учёбе и карьере, на ai.dimadi.ru — бесплатные подкасты от экспертов СПбГУ, НИУ ВШЭ и ведущих научных центров. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥29👍24❤21🎉17
Forwarded from DSCS.pro
Продолжаем делиться практическими кейсами о том, как искусственный интеллект облегчает повседневные задачи.
Достаточно описать, кому вы выбираете подарок: возраст, интересы, стиль жизни, повод, любит ли человек сюрпризы и так далее. Нейросеть предложит релевантные идеи. Чем подробнее запрос, тем точнее результат!
Нейросети хорошо работают с ограничениями. Можно сразу задать диапазон стоимости и формат подарка. Это помогает отсеять лишнее и сфокусироваться на подходящих вариантах.
Если стандартные идеи не подходят, ИИ можно попросить предложить что-то более креативное, «с душой» или необычный сценарий вручения.
Генераторы изображений помогают представить, как может выглядеть подарок или его оформление. Это полезно, если вы делаете подарок своими руками или хотите продумать необычную упаковку.
ИИ можно использовать и на финальном этапе. Попросить подобрать магазины, учесть сроки доставки или найти конкретные места для посещения.
А вы уже использовали нейросети для выбора подарков? Делитесь опытом в комментариях
Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥29❤26👍24🎉19
Дипфейки на выборах — апокалипсис, которого не случилось
2024 год — самый масштабный год выборов в истории человечества. 72 страны. 3,7 миллиарда избирателей.
Больше половины населения планеты.
И первый год, когда генеративный ИИ стал по-настоящему доступен. Эксперты предсказывали катастрофу.
Опрос Pew Research: почти в восемь раз больше американцев ожидали, что ИИ будет использован на выборах «в основном в плохих целях», чем тех, кто верил в хорошие.
Что произошло на самом деле?
Январь 2024 года. Нью-Гэмпшир. За несколько дней до праймериз избиратели получают робозвонки с голосом президента Байдена. Голос призывает демократов не голосовать.
Это был дипфейк. Заказчик — демократический политконсультант, который, по его словам, хотел «привлечь внимание к угрозе ИИ». Результат: штраф в 6 миллионов долларов от FCC и уголовное обвинение.
Но массовой волны обманных дипфейков не случилось.
Исследователи проанализировали 78 случаев использования ИИ на выборах по всему миру. В 39 из них — то есть в половине — не было намерения обмануть. Knight First Amendment Institute ИИ использовали для создания мемов, перевода речей, улучшения агитматериалов.
News Literacy Project документировал известную дезинформацию о выборах 2024 года в США: «дешёвые подделки» без ИИ использовались в семь раз чаще, чем контент, созданный нейросетями. Knight First Amendment Institute
В Индии — крупнейшие выборы в мире — из 258 фактчекинговых проверок, связанных с выборами, только 12 касались ИИ-контента.
Почему апокалипсис не случился?
Исследования показывают: политическое убеждение — сложная задача. Люди редко меняют свои взгляды даже под воздействием убедительных изображений или видео.
Но расслабляться рано. В феврале 2024 года финансовый работник в Гонконге перевёл 25 миллионов долларов после видеозвонка в Zoom, где все участники, включая финансового директора компании, были дипфейками.
ИИ не сломал демократию. Но это не значит, что угрозы нет.
🔍 Узнай, как отличать дипфейки от реальности, на ai.dimadi.ru — эксперты объясняют, как работает критическое мышление в эпоху ИИ. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
2024 год — самый масштабный год выборов в истории человечества. 72 страны. 3,7 миллиарда избирателей.
Больше половины населения планеты.
И первый год, когда генеративный ИИ стал по-настоящему доступен. Эксперты предсказывали катастрофу.
Опрос Pew Research: почти в восемь раз больше американцев ожидали, что ИИ будет использован на выборах «в основном в плохих целях», чем тех, кто верил в хорошие.
Что произошло на самом деле?
Январь 2024 года. Нью-Гэмпшир. За несколько дней до праймериз избиратели получают робозвонки с голосом президента Байдена. Голос призывает демократов не голосовать.
Это был дипфейк. Заказчик — демократический политконсультант, который, по его словам, хотел «привлечь внимание к угрозе ИИ». Результат: штраф в 6 миллионов долларов от FCC и уголовное обвинение.
Но массовой волны обманных дипфейков не случилось.
Исследователи проанализировали 78 случаев использования ИИ на выборах по всему миру. В 39 из них — то есть в половине — не было намерения обмануть. Knight First Amendment Institute ИИ использовали для создания мемов, перевода речей, улучшения агитматериалов.
News Literacy Project документировал известную дезинформацию о выборах 2024 года в США: «дешёвые подделки» без ИИ использовались в семь раз чаще, чем контент, созданный нейросетями. Knight First Amendment Institute
В Индии — крупнейшие выборы в мире — из 258 фактчекинговых проверок, связанных с выборами, только 12 касались ИИ-контента.
Почему апокалипсис не случился?
Исследования показывают: политическое убеждение — сложная задача. Люди редко меняют свои взгляды даже под воздействием убедительных изображений или видео.
Но расслабляться рано. В феврале 2024 года финансовый работник в Гонконге перевёл 25 миллионов долларов после видеозвонка в Zoom, где все участники, включая финансового директора компании, были дипфейками.
ИИ не сломал демократию. Но это не значит, что угрозы нет.
🔍 Узнай, как отличать дипфейки от реальности, на ai.dimadi.ru — эксперты объясняют, как работает критическое мышление в эпоху ИИ. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
1🔥31🎉24❤22👍21
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎄 Залетаем в Новый год с рождественским настроением!
Помните, как 25 декабря отправляли вам видео выступления Хора Духовной академии? Парадные залы, ёлка до потолка — и музыка, которой полторы тысячи лет (буквально — «Единородный Сыне» написал император Юстиниан в 536 году).
Ловите клип и врывайтесь в праздники! 🚀✨
С Новым годом и Рождеством! 🎅
#ДИМАДИ #Рождество #МариинскийДворец #Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ЗаИконостасом
Помните, как 25 декабря отправляли вам видео выступления Хора Духовной академии? Парадные залы, ёлка до потолка — и музыка, которой полторы тысячи лет (буквально — «Единородный Сыне» написал император Юстиниан в 536 году).
Ловите клип и врывайтесь в праздники! 🚀✨
С Новым годом и Рождеством! 🎅
#ДИМАДИ #Рождество #МариинскийДворец #Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ЗаИконостасом
❤28🎉25🔥23👍21
С Наступающим Новым годом ! 🎄
Друзья!
2025-й был тем ещё годом.
Мы снимали подкасты, создавали настольные игры, проводили военно-исторические фестивали пока нейросети учились рисовать руки с правильным количеством пальцев.
Спойлер: у нас получилось быстрее.
За этот год мы:
— Записали 12 выпусков «Как понять машинный разум» (и ни один эксперт не сбежал со съёмок)
— Собрали команду, которая может объяснить машинное обучение так, что поймёт даже ваш кот (проверяли — смотрит внимательно)
— Доказали, что образовательный контент может быть интересным, проетстировали это через геймификацию игры "Городская Дума" и военно-исторического фестиваля "Путь к Победе" (да, мы сами удивились)
Отдельное спасибо всем, кто участвовал, смотрел, комментировал, задавал вопросы и не стеснялся писать «а можно попроще?». Можно. И нужно. Для этого мы здесь.
В новом году обещаем:
✓ Больше полезного контента
✓ Ещё больше крутых экспертов и проектов
✓ И ни одного поста, написанного нейросетью. (ладно, этот тоже сами писали, честно)
Пусть 2026-й принесёт вам новые знания, интересные проекты.
Обнимаем! 🤍
Ваша команда ДИМАДИ
P.S. Если вдруг нейросеть поздравит вас теплее — не верьте, у неё нет души. А у нас есть. И она желает вам счастья.
🎄 ai.dimadi.ru — учимся понимать технологии вместе
#ДИМАДИ #НовыйГод2026 #КакПонятьМашинныйРазум #Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты
Друзья!
2025-й был тем ещё годом.
Мы снимали подкасты, создавали настольные игры, проводили военно-исторические фестивали пока нейросети учились рисовать руки с правильным количеством пальцев.
Спойлер: у нас получилось быстрее.
За этот год мы:
— Записали 12 выпусков «Как понять машинный разум» (и ни один эксперт не сбежал со съёмок)
— Собрали команду, которая может объяснить машинное обучение так, что поймёт даже ваш кот (проверяли — смотрит внимательно)
— Доказали, что образовательный контент может быть интересным, проетстировали это через геймификацию игры "Городская Дума" и военно-исторического фестиваля "Путь к Победе" (да, мы сами удивились)
Отдельное спасибо всем, кто участвовал, смотрел, комментировал, задавал вопросы и не стеснялся писать «а можно попроще?». Можно. И нужно. Для этого мы здесь.
В новом году обещаем:
✓ Больше полезного контента
✓ Ещё больше крутых экспертов и проектов
✓ И ни одного поста, написанного нейросетью. (ладно, этот тоже сами писали, честно)
Пусть 2026-й принесёт вам новые знания, интересные проекты.
Обнимаем! 🤍
Ваша команда ДИМАДИ
P.S. Если вдруг нейросеть поздравит вас теплее — не верьте, у неё нет души. А у нас есть. И она желает вам счастья.
🎄 ai.dimadi.ru — учимся понимать технологии вместе
#ДИМАДИ #НовыйГод2026 #КакПонятьМашинныйРазум #Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты
🔥31❤25🎉24👍19
Нейросеть, которая умеет в русский
Знаете, что сложнее всего для ИИ? Нет, не шахматы — с ними разобрались ещё в 1997-м. И не го — в 2016-м справились.
Сложнее всего — понять, что «да нет, наверное» означает скорее «нет», а «ничего так» — это комплимент.
Западные модели до сих пор спотыкаются о великий и могучий. А российские разработчики учат нейросети понимать контекст, сарказм и даже региональные особенности.
Рынок ИИ в России растёт на 25-30% в год. «Яндекс» и «Сбер» — среди мировых лидеров по развитию языковых моделей для русского языка.
Рынок генеративного ИИ в России вырастет в пять раз за 2025 год — с 13 до 58 миллиардов рублей.
При этом российские компании делают ставку на безопасность данных. Корпорации предпочитают внутренние решения из-за требований информационной безопасности — и это формирует собственную, независимую экосистему.
Так что когда в следующий раз нейросеть правильно поймёт ваше «ну такое» — знайте: за этим стоят тысячи часов работы российских разработчиков.
🇷🇺 Узнай больше о российских ИИ-разработках на ai.dimadi.ru — рассказываем о том, чем можно гордиться. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
Знаете, что сложнее всего для ИИ? Нет, не шахматы — с ними разобрались ещё в 1997-м. И не го — в 2016-м справились.
Сложнее всего — понять, что «да нет, наверное» означает скорее «нет», а «ничего так» — это комплимент.
Западные модели до сих пор спотыкаются о великий и могучий. А российские разработчики учат нейросети понимать контекст, сарказм и даже региональные особенности.
Рынок ИИ в России растёт на 25-30% в год. «Яндекс» и «Сбер» — среди мировых лидеров по развитию языковых моделей для русского языка.
Рынок генеративного ИИ в России вырастет в пять раз за 2025 год — с 13 до 58 миллиардов рублей.
При этом российские компании делают ставку на безопасность данных. Корпорации предпочитают внутренние решения из-за требований информационной безопасности — и это формирует собственную, независимую экосистему.
Так что когда в следующий раз нейросеть правильно поймёт ваше «ну такое» — знайте: за этим стоят тысячи часов работы российских разработчиков.
🇷🇺 Узнай больше о российских ИИ-разработках на ai.dimadi.ru — рассказываем о том, чем можно гордиться. При поддержке Законодательного Собрания Санкт-Петербурга.
#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ДИМАДИ #КакПонятьМашинныйРазум
❤29🔥28👍19🎉16
У нас случился небольшой перерыв в интересных постах. Решили, что тоже нужно немного передохнуть 🥳
После Рождества вернёмся с новыми увлекательными материалами 😊
С наступающим Рождеством! ⭐️
Держите пока символ Нового Года - Нюша из Конного дворика Брауни🐎
После Рождества вернёмся с новыми увлекательными материалами 😊
С наступающим Рождеством! ⭐️
Держите пока символ Нового Года - Нюша из Конного дворика Брауни
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉35👍31🔥21❤18