Огляд новин штучного інтелекту – 28 червня 2025 року
28 червня 2025 року – Світ штучного інтелекту цього тижня зазнав безлічі нових подій: від великих корпоративних кроків, проривних досліджень і появи нових AI-інструментів до регуляторних та етичних досягнень. Від найму топових AI-талантів і інвестицій у інфраструктуру техногігантами до відкриттів у сфері охорони здоров’я, робототехніки та нових законів, що починають формувати майбутнє AI – ось головне, про що говорить світ штучного інтелекту цього тижня.
Корпоративні кроки й інвестиції у сфері AI
Meta наймає таланти з OpenAI і збільшує інвестиції в AI: Материнська компанія Facebook, Meta, опинилася в центрі уваги, найнявши Трапіта Банcала – одного з ключових дослідників моделі просунутого міркування OpenAI cointelegraph.com. Банcал приєднався до ще кількох колишніх фахівців OpenAI, яких нещодавно залучила Meta cointelegraph.com, у межах ініціативи CEO Марка Цукерберга щодо посилення AI-спроможностей компанії. Мета прагне навчати свої AI-системи на більш реальних даних для покращення навичок міркування та планування cointelegraph.com. Окрім залучення талантів, Meta інвестує великі кошти в AI-інфраструктуру – у червні компанія придбала 49% акцій фірми з маркування даних Scale AI (отацінивши Scale майже у $15 млрд) cointelegraph.com. Meta також забезпечила 20-річне постачання ядерної енергії (1,1 ГВт від Constellation Energy) для своїх AI-центрів обробки даних, починаючи з 2027 року cointelegraph.com, підкреслюючи величезні енергопотреби масштабного AI. У сфері оборони Meta об’єдналася з військово-технологічною компанією Anduril для розробки AR-гарнітур з AI для армії США cointelegraph.com – проекту з інтеграції бойової платформи Anduril у AR-пристрої Meta для військовослужбовців США. Усі ці кроки свідчать про рішучість Meta бути на передовій у “гонці AI”, маючи за плечима значні ресурси й таланти.
Тиха AI-експансія Amazon: Поки гучні AI-компанії збирають заголовки, стримані й послідовні інвестиції Amazon перетворили її на ненав’язливого переможця. За останні три роки ціна акцій компанії майже подвоїлася – аналітики частково пояснюють це зростанням, пов’язаним із впровадженням AI binaryverseai.com. В аналізі для Nasdaq Дженніфер Сейбіл підкреслила, що “flywheel”-ефект Amazon – від ритейлу та Prime Video до медичних придбань – дедалі більше обертається навколо Amazon Web Services (AWS), яка забезпечує AI-інфраструктуру для багатьох сервісів binaryverseai.com. Нині AWS контролює приблизно 30% глобального ринку хмарних технологій, а її прибутки й зростаюча реклама дозволяють інвестувати у сміливі AI-проекти binaryverseai.com. CEO Енді Джессі порівнює вплив AI із електрикою – настільки всеохопний він стає binaryverseai.com. На практиці Amazon впроваджує AI у всі сфери: від автоматизації складів до Alexa, і активно інвестує у генеративні AI-сервіси для своїх клієнтів AWS. Головний меседж зі звітів та кроків Amazon – AI не додаткова забаганка, а ключова частина довготермінової стратегії компанії, навіть якщо це менше висвітлюється у ЗМІ, ніж активність конкурентів.
Нові AI-інструменти від Salesforce та Perplexity: Лідер корпоративного ПЗ Salesforce цього тижня презентував Agentforce 3 – оновлення своєї AI-платформи підтримки клієнтів. Нова система перетворює чат-ботів (“агентів”) на справжніх віртуальних помічників для співробітників сервісної підтримки з командним центром: моніторингом у реальному часі, повтором сесій та маркетплейсом Agent Exchange зі 100+ готовими автоматизаціями binaryverseai.com. Це має реальний вплив на бізнес – Salesforce звітує про зростання використання AI-агентів на 233% за шість місяців, оскільки компанії бачать: AI вже здатен закривати більшість звернень і різко скорочувати час обробки binaryverseai.com. Тим часом AI-стартап Perplexity, знаний як помічник із пошуку, презентував оновлений пакет функцій: тепер продукт – це студія досліджень і продуктивності. Оновлений Perplexity Labs може генерувати звіти, презентації або навіть прості вебдодатки з текстового запиту binaryverseai.com. Нові голосові інтерфейси дозволяють задавати питання та отримувати відповіді вголос, а завантаження файлів забезпечує семантичний пошук по документах чи розшифровках зустрічей binaryverseai.com. Завдяки широким безкоштовним тарифам і опціям приватності (можна вилучати історію діалогів) цей сервіс вже поєднує можливості, подібні до Notion, ChatGPT і Wolfram Alpha, у одному AI-асистенті binaryverseai.com. Тренд очевидний: великі й малі компанії швидко інтегрують AI у свою продукцію для підвищення ефективності й відкриття нових можливостей, і ті, хто зуміє правильно скористатися цими інструментами, матимуть конкурентну перевагу.
Проривні AI-технології та дослідження
AlphaGenome від DeepMind виводить геномику на новий рівень: Дослідницький підрозділ Google, DeepMind, оголосив про великий прорив у сфері AI для генетики: їхня нова модель AlphaGenome здатна аналізувати до 1 мільйона пар основ ДНК за один раз і прогнозувати, як генетичні мутації впливають на регуляцію і функцію генів deepmind.google deepmind.google. Ця уніфікована модель аналізу ДНК об’єднує згорткові нейромережі й трансформери, аби “побачити” як локальні мотиви, так і віддалені взаємодії генів – наприклад, виявити регіон-енхансер майже за 980 000 пар основ від цільового гена й визначити його вплив binaryverseai.com. У тестах AlphaGenome перевершила всі попередні методи у 22 з 24 ключових геномних завдань, і навіть самостійно “відкрила” мутацію, що викликає лейкемію, яку вчені-люди ідентифікували лише через роки досліджень binaryverseai.com. DeepMind відкрив AlphaGenome для некомерційних досліджень через API, сподіваючись прискорити відкриття у геноміці deepmind.google deepmind.google. Дослідники вже назвали прорив “геномною грозою” – адже геном тепер “можна шукати” завдяки AI binaryverseai.com. Швидко оцінюючи наслідки генетичних варіацій, AI на кшталт AlphaGenome може допомогти знайти генетичні чинники хвороб і дати поштовх до створення нових методів лікування.
Alibaba презентує мультимодальну модель Qwen-VLo: Китайський гігант Alibaba оголосив про важливе досягнення у сфері AI завдяки Qwen-VLo – наступному поколінню мультимодальних AI-моделей. Створена на базі серії Qwen, Qwen-VLo – це уніфікована модель “бачення-мова”, що не лише розуміє зображення, а й генерує нові зображення за текстовим описом qwenlm.github.io. «Оновлена модель не лише “розуміє” світ, а й створює якісні візуалізації на основі цього розуміння», – підкреслюють дослідники Alibaba Qwen qwenlm.github.io. На практиці можна завантажити зображення та дати складну команду для редагування, або просто описати бажану візуалізацію – і модель її створить. Демонстрації показали, як Qwen-VLo виконує задачі стилізації (“зроби з фото картину у стилі Ван Гога”), вставки об’єктів (“додай червону шапку до кота”) і навіть об’єднує кілька інструкцій водночас qwenlm.github.io qwenlm.github.io. Унікальність Qwen-VLo у підтримці відкритих інструкцій для редагування зображень і багатомовності (модель розуміє як китайські, так і англійські запити) qwenlm.github.io qwenlm.github.io. Генерація зображень відбувається поетапно – від загального до деталей – завдяки чому результати цілісні й реалістичні. Alibaba вже інтегрувала Qwen-VLo в інтерфейс Qwen Chat як прев’ю, готуючись до запуску AI, який одночасно і “бачить”, і творить – подібно до GPT-4 Vision від OpenAI. Це відображає глобальний тренд розвитку мультимодального AI, здатного працювати із текстом, зображенням та іншими доменами в єдиній системі.
Самонавчальні AI-моделі “SEAL”: В академічних дослідженнях AI науковці з MIT представили підхід Self-Adapting Language Models (умовна назва – “SEAL”), які можуть автономно навчатися з власних відповідей. Замість того, щоб залишатися незмінними після початкового навчання, модель SEAL може генерувати для себе тренувальні завдання, намагатися їх розв’язати, оцінювати свої відповіді, а потім оновлювати свої знання – все це без втручання людини. На тестах із розв’язання головоломок прототип SEAL підняв свій показник успіху з 0 до 72% завдяки ітераційному самонавчанню binaryverseai.com. Модель використовує навчання з підкріпленням для самоснагродження за покращення й може інтегрувати нові дані “на льоту”, хоча дослідники застерігають про ризик “катастрофічного забування” старої інформації binaryverseai.com. Обіцянка SEAL – це AI, який “зростає як учень”, а не статичний експерт binaryverseai.com. Уявіть собі асистента з програмування, який за ніч самостійно навчається на основі вчорашніх помилок і створює нові тестові кейси, або освітнього тьютора, що вдосконалює уроки після кожної взаємодії зі студентом – саме на такі застосування натякає концепція SEAL. Хоча це ще експериментальна робота, вона демонструє, що автономне покращення вже стало філософією проєктування AI-систем і наближає до створення AI, який здатен безперервно самовдосконалюватись binaryverseai.com.
AI переважає детектор брехні (здебільшого): Нова мета-стаття сколихнула сферу виявлення брехні. Дослідники проаналізували 98 досліджень і з’ясували, що AI-системи на основі згорткових нейронних мереж (CNN), які аналізують людські сигнали, перевершують традиційні поліграфи у знаходженні брехні binaryverseai.com. Такі AI-системи аналізують мікровирази обличчя, моргання, тремтіння голосу, теплові патерни тіла і навіть ЕЕГ-дані мозку, щоб розрізняти правдиву й обманну поведінку binaryverseai.com. Люди часто пропускають короткі сигнали, як-от мимолітнє підняття брів, тоді як машина фіксує їх із точністю до 240 кадрів на секунду binaryverseai.com. Проте дослідження вказує на серйозні застереження: сигнали обману варіюються між культурами та різними гендерами – наприклад, піднята брова може означати сумнів в одній культурі, а в іншій – повагу binaryverseai.com. Поточні AI-моделі часто надто пристосовуються до регіональних даних, що знижує їхню точність на глобальному рівні. Огляд закликає до ширшої вибірки даних для навчання й акцентує на етичних обмеженнях binaryverseai.com. Коротко: AI-детектори брехні стають кращими за старий поліграф, але залишаються неідеальними – на результати сильно впливає контекст. Експерти наголошують, що використання подібних інструментів має враховувати приватність і ризик хибнопозитивних спрацювань, підтримуючи ширшу дискусію про роль AI у стеженні та правоохоронній сфері.
AI у медицині й біології
Глибинне навчання передбачає післяпологову кровотечу: Китайська дослідницька група під керівництвом доктора Вэньчже Чжана повідомила про AI-модель, що передбачає післяпологову кровотечу (PPH) — одну з головних причин материнської смертності — ще до пологів. Аналізуючи МРТ-скани вагітних із використанням “late fusion” глибокої нейромережі (комбінація 2D- і 3D-CNN разом із радіомікою й клінічними даними), їхній підхід дозволив виявляти групи ризику з високою точністю. У дослідженні за участю 581 пацієнтки AI досяг 92% чутливості й 91% специфічності у прогнозуванні важкої кровотечі, перевершивши альтернативні методи auntminnie.com binaryverseai.com. “Раннє виявлення пацієнтів із ризиком післяпологової кровотечі критичне для оптимізації плану пологів, підготовки необхідних запасів крові й мінімізації ускладнень”, – зазначили дослідники у Academic Radiology auntminnie.com. Оскільки PPH спричиняє близько 25% материнських смертей у світі auntminnie.com, такий AI-інструмент може рятувати життя — даючи лікарям змогу заздалегідь залучити кров та хірургів для тих, хто в зоні ризику. Попри необхідність подальшої валідації, це дослідження підкреслює: AI у поєднанні із рутинними МРТ допомагає знаходити “невидимі” тривожні знаки, рятуючи життя матерів під час пологів.
AI-мікроскоп знаходить “невидимі” сперматозоїди: Ще один прорив у медицині – зі сфери репродуктивної медицини. Мікроскоп із AI-асистуванням продемонстрував здатність знаходити життєздатні сперматозоїди у випадках вкрай низької кількості сперми, де звичайні методи не допомагають. В одному зразку, після 48 годин марних пошуків сперматозоїдів під мікроскопом, AI-модель із мікрофлюїдним чипом і комп’ютерним баченням виявила 44 життєздатні сперматозоїди менш ніж за годину binaryverseai.com. Цього вистачило для спеціальної процедури (ICSI – інтрацитоплазматична ін’єкція сперматозоїда) й закінчилося успішною вагітністю binaryverseai.com. Ключове: AI-методика обходиться без токсичних барвників чи інвазивної біопсії для пошуку сперми. Фахівці кажуть, що цю технологію можна масштабувати для допомоги багатьом у випадках чоловічого безпліддя – наприклад, для ранжування клітин сперми за якістю, або й для аналізу яйцеклітин і ембріонів. Словом, тепер “пошук голки в стозі сіна” – тобто кількох хороших сперматозоїдів серед мільйонів – можна здійснити з AI у рази швидше. Для пар із труднощами із зачаттям – це нова надія. Це яскрава ілюстрація, як AI в лабораторії змінює життя, перетворюючи колись неможливі ситуації на історії успіху.
AI у медичній візуалізації охороняє здоров’я матерів: Окрім післяпологових кровотеч, AI допомагає й при інших акушерських ризиках. Дослідники з Каліфорнії та Китаю використали поєднання “радіоміки” МРТ й машинного навчання для прогнозування спектра акретії плаценти (небезпечний стан надто глибокого прикріплення плаценти) та пов’язаних кровотеч. Модель-ансамбль, що поєднує зображення й клінічні дані, не лише передбачала кровотечі, а й робила це завчасно – для забезпечення плану пологів binaryverseai.com. Простою мовою: радіологи з AI-допомогою можуть виявляти небезпечні вагітності ще за тижні до пологів. Лікарні можуть підготувати запаси крові та зібрати фахівців напоготові, суттєво підвищуючи шанси на успіх. Це вписується у глобальний тренд: AI-діагностика у медичній візуалізації. Від виявлення раку на мамограмах до оцінки мозкових інсультів за знімками – системи AI дедалі частіше стають “другими очима” для лікарів. У пологових відділеннях такий додатковий “запас міцності” — різниця між життям і смертю, особливо там, де ресурси обмежені.
AI у робототехніці й автономних системах
Робочий мозок Google DeepMind “на пристрої”: Одним із захопливих анонсів стала презентація робототехнічного підрозділу Google DeepMind, який представив Gemini Robotics On-Device — нову AI фундаментальну модель, що працює повністю локально на роботах – без підключення до хмари pymnts.com pymnts.com. Модель “бачення-мова-дія” дозволяє гуманоїдному роботу сприймати середовище й виконувати складні дії з мінімальною затримкою й без залежності від інтернету. “Оскільки модель працює незалежно від мережі, це важливо для додатків, де критична низька затримка й потрібна стійкість у середовищах із нестабільною або відсутньою мережею,” – зазначає Кароліна Парада, голова робототехнічного підрозділу DeepMind pymnts.com pymnts.com. Ґрунтуючись на попередній моделі “Gemini”, представленій у березні, версія On-Device розрахована на дворуких роботів і швидко освоює нові завдання завдяки донавчанню. Google повідомляє, що система справляється з побутовими діями: розтискає блискавки на сумках, складає білизну, наливає рідини й навіть дістає карту з колоди pymnts.com. Розробники продемонстрували: всього лише 50–100 демо достатньо, щоб модель змогла перенести навичку на нове завдання, що є значним стрибком у спритності та адаптивності роботів pymnts.com. Це також перша ключова робототехнічна модель Google DeepMind, яку розробники можуть самостійно перенавчати pymnts.com, що відкриває простір для кастомізації. Значення Gemini On-Device — у тому, що роботи можуть “думати” й реагувати на події в режимі реального часу на влаштуванні, що критично для індустрій із вимогами миттєвого реагування й приватності (коли дані залишаються на пристрої). Як влучно відзначило одне тех-видання, “робот тепер думає локально й діє миттево” binaryverseai.com, що може стати каталізатором для появи корисних людиноподібних роботів у нашому повсякденному житті.
Вантажний робот ABB для складів: У сфері промислової робототехніки ABB представила Flexley Mover P603 — автономного мобільного робота з обманливо компактними розмірами. Приблизно розміром зі столик для кави, цей приземистий транспорт може перевозити вантажі до 1 500 кг (1,5 тонни) binaryverseai.com, що вражає для такої площі основи. P603 пересувається, використовуючи візуальний SLAM (одночасну локалізацію та картографування), тобто може мапувати підлогу складу «на ходу», без спеціальних QR-кодів чи рейок binaryverseai.com. Він також має активну підвіску для роботи на нерівній поверхні та може розміщувати важкі палети з точністю до 5 мм, рухаючись із швидкістю 2 м/с binaryverseai.com. Можливо, найбільше керівників складів зацікавить те, що робочий процес робота можна налаштувати через drag-and-drop інтерфейс у програмному середовищі ABB, а не за допомогою складного програмування binaryverseai.com. Інакше кажучи, налаштувати маршрути й завдання робота тепер майже так само просто, як збирати плейлист. Випуск P603 припадає на час, коли заводи та склади дедалі частіше прагнуть гнучкої автоматизації — замість фіксованих транспортерних стрічок і транспортних засобів із напрямними, з’являються вільнопересувні роботи, які можна перепризначати у режимі реального часу. Як відзначають у галузевому підсумку цього тижня, рішення від ABB — це «ще одна цеглинка» у стіні AI-автоматизації в логістиці binaryverseai.com. Оскільки ланцюги постачання адаптуються до стрімкого зростання e-commerce і дефіциту кадрів, подібні інтелектуальні роботи стають необхідністю.
Прототип дрона-розвідника розміром із комара, представлений китайською лабораторією оборонних технологій tomshardware.com. На кадрах державного телебачення видно, як крихітний біонічний дрон — малий, як комаха — тримають між двома пальцями.
Китайський шпигунський дрон розміром із комара: Звучить як наукова фантастика, але китайські науковці створили дрон розміром зі справжнього комара. Цього тижня державний канал CCTV-7 показав кадри з крихітним роботизованим льотчиком, якого студент із Національного університету оборонних технологій продемонстрував, затиснувши його між пальцями tomshardware.com. Комар-дрон має щонайменше дві модифікації — з двома або чотирма крилами — і призначений для скритних розвідувальних місій tomshardware.com. Технічні характеристики залишаються таємницею (неясно, які в нього сенсори чи який час автономної роботи, враховуючи розміри), але навіть публічний показ цього проекту свідчить про намір Китаю штовхати технології мікро-БПЛА на нові рубежі binaryverseai.com. Настільки мініатюрні дрони можуть проникати в будівлі чи залишатися непомітними у міському середовищі, де більші БПЛА безсилі, що викликає складні етичні й безпекові питання. Оглядачі оборонної сфери відзначають, що розробкою комахоподібних дронів для розвідки займаються багато країн; головний виклик — досягнути достатнього радіусу дії та стабільної передачі даних при обмеженій енергопостачанні tomshardware.com. Китайський прототип, імовірно, ще проходить стадію досліджень (немає відомостей про практичне застосування tomshardware.com), але це показує, як далеко просунулися розробки БПЛА — буквально перетворивши спостереження на комашиний розмір. Розвиток технології вже ініціював дискусію про протидію та приватність, адже тепер суспільство змушене задуматись: а чи дійсно комар, що дзижчить біля вуха, — це звичайна комаха?
Політика зі сфери AI, етика та позиції експертів
Прецедентне рішення щодо авторського права і навчання AI: Федеральний суддя у США виніс давно очікуване рішення, що матиме великі наслідки для AI-індустрії та авторського права. В судовій справі проти AI-стартапу Anthropic (розробника чату Claude) суддя Вільям Олсап постановив, що використання книг, захищених авторським правом, для навчання AI може вважатися чесним використанням (fair use) відповідно до законодавства США — велика перемога для індустрії apnews.com. Олсап порівняв навчання AI на тисячах книг із тим, як письменник надихається класиками наче Діккенс для створення нових творів, назвавши результат роботи AI «класично трансформативним», а не просто копією apnews.com. Але суддя провів важливу межу: аналіз (навчання) може бути чесним використанням, однак спосіб отримання даних має значення. У випадку Anthropic компанія здобула багато книг із так званих “тіньових бібліотек” з піратськими електронними книгами, тобто просто завантажила їх нелегально apnews.com apnews.com. Суддя Олсап постановив, що Anthropic має постати перед судом за авторське крадіжку, бо “Anthropic не мали ніяких прав на використання піратських копій для своєї бібліотеки”, навіть якщо кінцеве використання трансформативне apnews.com. Отож, суд відкинув претензії, що саме навчання автоматично є порушенням авторських прав, але залишив можливість притягнення до відповідальності, якщо навчальні дані отримано незаконно. Це прецедентне рішення — перша така судова позиція щодо навчання AI та fair use. Воно натякає, що “навчання без дозволу виживе” — компанії AI можуть вчитися на захищених матеріалах без ліцензій — але легковажних шляхів отримання даних не пробачать binaryverseai.com. Надалі розробникам AI слід чистити свої data pipelines: скрапінг Інтернету чи піратських сайтів загрожує судовим ризиком, а використання законно куплених або відкритих даних — безпечніше binaryverseai.com. Таке рішення з’явилось у той час, коли проти OpenAI та інших компаній висуваються подібні позови apnews.com, і, найімовірніше, вплине на хід тих процесів. У Anthropic кажуть, що задоволені визнанням навчання AI як трансформативного й такого, що відповідає меті авторського права — сприянню новій творчості apnews.com. Новий розгляд в суді призначено на грудень, і AI-спільнота уважно стежитиме за тим, як «наздожене» юридична база технологічну реальність.
Апетити AI до енергії під пильним контролем: Чим більшими стають AI-моделі, тим більше зростають побоювання щодо їх екологічного й енергетичного впливу. Цього тижня тех-оглядач Джоанна Стерн занурилась у питання: «Скільки енергії споживає ваш AI-запит?» — і результати справді вражають. Навіть, здавалось би, дріб’язкові запити до AI можуть витрачати багато електроенергії. Наприклад, генерація лише одного 6-секундного AI-відео може використати «від 20 до 110 ват-годин» енергії livemint.com. У верхній межі це приблизно стільки ж електроенергії, скільки потрібно, щоб електрогриль пропрацював 10 хвилин, і Стерн навіть приготувала стейк з тією ж енергією, яку спалює типовий AI-запит на відео livemint.com. Практично двох коротких генерацій AI-відео вистачило б, щоб посмажити цілу вечерю livemint.com. Більші AI-навантаження масштабуються ще драматичніше: навчання великих мовних моделей потребує тисяч таких важких для GPU операцій, що тягнуть за собою мегават-години електрики та вимагають значної кількості води для охолодження дата-центрів livemint.com livemint.com. Таємна подорож AI-запиту — від ноутбуку користувача до віддаленого серверу з GPU й назад — часто прихована від споживача, але дослідження Стерн (як і все більше наукових праць) відкривають правду цього «енергетичного дренажу» linkedin.com linkedin.com. Такі дослідники, як Саша Луччіоні з Hugging Face, навіть створили таблицю лідерів зі споживання енергії AI, де вимірюють енерговитрати різних моделей livemint.com. Добра новина — залізо поліпшується: останні AI-чіпи від Nvidia, за словами їх керівника напряму sustainability, в 30 разів енергоефективніші за торішні livemint.com. IT-компанії також заявляють про перехід їх дата-центрів на чистіші джерела енергії livemint.com. Але ріст ефективності може бути перекритий самим масштабом використання AI — більше моделей, більше користувачів, більше запитів, а це означає більше споживання енергії, навіть якщо кожна операція стала трохи зеленішою livemint.com livemint.com. Стерн та інші експерти радять прозорість: якби користувачі бачили «енергетичний чек» для кожного AI-запиту, вони, можливо, менше витрачали б ресурси на пусту цікавість linkedin.com. Отже, галузь має подвійний виклик — зменшити «вуглецевий слід» AI і при цьому не загальмувати прогрес. Висновок наразі простий: AI — не магія, він працює на електриці, і споживає її дуже багато. Як дотепно зауважив один топ-менеджер, AI буде стійким настільки, наскільки чистою буде енергія (і вода), що його підживлює livemint.com, тож майбутні прориви повинні стосуватися не лише інтелекту моделей, а й їхньої енергоощадності.
Експерти обговорюють непередбачувану траєкторію ШІ: Швидкий прогрес штучного інтелекту викликає як оптимістичні, так і обережні застереження навіть серед його піонерів. Ілля Сутскевер, співзасновник і головний науковий співробітник OpenAI, сколихнув спільноту публічним попередженням щодо того, що розвиток ШІ може піти у непередбаченому напрямку. «ШІ буде і надзвичайно непередбачуваним, і немислимим», — сказав Сутскевер в нещодавньому інтерв’ю, застерігаючи, що одного дня розвинені системи ШІ можуть почати самоудосконалюватися без контролю з боку людини analyticsindiamag.com. Він припустив, що це може спричинити «швидкий і неконтрольований прогрес», ускладнюючи для людей розуміння чи управління тим, що буде далі analyticsindiamag.com. Це різке попередження пролунало поряд з роздумами Сутскевера про концепцію «вибуху інтелекту» – ідеї про те, що достатньо розвинений ШІ може безперервно переписувати та вдосконалювати самого себе, експоненціально підвищуючи свої можливості. З позитивного боку, Сутскевер відзначив, що такий ШІ міг би забезпечити «неймовірні прориви в охороні здоров’я», виліковуючи хвороби та продовжуючи людське життя analyticsindiamag.com. Однак цей оптимізм він поєднав із занепокоєнням про те, як людство відреагує, якщо ШІ стане такою потужною analyticsindiamag.com. Його коментарі підкреслюють ширшу дискусію в спільноті ШІ: як збалансувати обіцянки штучного інтелекту (у медицині, науці тощо) з ризиками втрати контролю чи нагляду. Варто зазначити, що нещодавно Сутскевер покинув OpenAI, щоб заснувати нову компанію Safe Superintelligence, яка має на меті забезпечити, щоб майбутній ШІ залишався корисним для людства analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com. Його позиція перегукується з закликами інших технологічних лідерів до проведення масштабних досліджень безпеки ШІ вже зараз, а не пізніше. Той факт, що один із архітекторів ШІ відкрито турбується про сценарії, схожі на наукову фантастику — самоеволюціонуючий ШІ, який виходить за межі людського розуміння — свідчить про те, що етичні та екзистенційні питання щодо ШІ вже не є суто академічними. Вони тут і потребують вирішення через глобальну співпрацю, продумане регулювання й постійні дослідження щодо узгодження ШІ з людськими цінностями.
ШІ та майбутнє праці – попередження про дефіцит робітничих кадрів: На тлі уваги до високотехнологічних досягнень надійшло різке нагадування від виробничої галузі: Хто побудує майбутнє ШІ? Генеральний директор Ford Джим Фарлі на Aspen Ideas Festival застеріг, що поки продуктивність завдяки ШІ зростає для офісних посад, приплив кваліфікованих робітничих кадрів стрімко скорочується binaryverseai.com. Фарлі зазначив, що заводи досі залежать від досвідчених електриків, зварювальників та техніків — професій, які ШІ й роботи поки що не замінили більш ніж на 10-20% binaryverseai.com. Він навів яскравий приклад: на автозаводі робітник з Німеччини якось дотепно усунув заїдання дверцят багажника за допомогою велосипедної покришки – креативний, імпровізований прийом, який жоден алгоритм не зміг би передбачити binaryverseai.com. Такі людські імпровізації залишаються критично важливими на виробництві. Але представники молодших поколінь дедалі рідше обирають робітничі професії, і у міру виходу старших спеціалістів на пенсію існує ризик «вузького місця»: не можна масштабувати заводи з виробництва електромобілів чи інфраструктурні проєкти без достатньої кількості людських рук для виконання фізичної роботи. Фарлі закликав інвестувати у фахову освіту і змінити уявлення про ці професії, адже вони вже є високотехнологічними – сучасні електрики часто працюють поруч з автоматикою та складним устаткуванням binaryverseai.com. Він навіть підняв це до рівня питання національної безпеки («вітчизняне виробництво — наша оборона»), натякаючи, що конкурентоспроможність країн залежить від людей, які можуть будувати новації, які вигадує ШІ binaryverseai.com. Висновок тут доволі непростий: ШІ змінить робочі місця, але водночас може створити новий попит на робочу силу. У той час як ШІ бере на себе рутинні інтелектуальні завдання, а роботи виконують повторювану ручну роботу, решта робочих місць вимагатиме більше навичок, гнучкості й часто міждисциплінарних знань (наприклад, поєднання столярної справи та програмування для монтажника розумних будинків). Тому творці політики та компанії заохочуються заздалегідь готуватися до професійного розвитку кадрів, щоб суспільство не отримало мільйон інженерів-запитів, але надто мало сантехніків. За словами Фарлі: «Америці потрібна дорожня карта», аби технологічний прогрес ішов рука об руку з прогресом людської праці binaryverseai.com.
Джерела: Інформацію вище взято з різних авторитетних джерел, зокрема корпоративних анонсів, експертних інтерв’ю та новинних медіа щодо ШІ. Ключові посилання включають матеріал Associated Press про рішення щодо авторських прав Anthropic apnews.com apnews.com, аналітику The Wall Street Journal щодо енергоспоживання ШІ livemint.com livemint.com, заяви лідерів галузі ШІ, зокрема Іллі Сутскевера у Analytics India Magazine analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com, а також новини від Cointelegraph про Meta (нові найми, контракти) cointelegraph.com cointelegraph.com. Передові наукові результати взято з офіційного блогу DeepMind (AlphaGenome) deepmind.google, Academic Radiology через AuntMinnie (ШІ для передбачення післяпологової кровотечі) auntminnie.com auntminnie.com, і новинних технологічних ресурсів (наприклад Tom’s Hardware про комариний дрон) tomshardware.com. Усі ці події разом створюють картину ландшафту штучного інтелекту, який стрімко розвивається — з розширенням можливостей і впливу — навіть тоді, коли суспільство намагається зрозуміти й напрямити це перетворення. Кожен тиждень приносить і захоплення, і роздуми про роль ШІ в нашому житті, економіці та майбутньому.
