Тренд пошуку "Grok"

Пентагон запустив спеціальні версії ChatGPT і Grok, адаптовані для потреб американських військових та державних службовців. Нові AI-інструменти вже стали частиною захищеної платформи GenAI.mil, де раніше був доступний Google Gemini. Загалом користуватися системою зможуть близько 3 мільйонів військових і цивільних працівників.

Версія OpenAI отримала назву ChatGPT Mil, а варіант від xAI – Grok for Government. Компанії спеціально адаптували свої моделі для роботи з державними та військовими завданнями. При цьому йдеться про використання в середовищі, де потрібні додаткові заходи безпеки та контроль доступу до даних.

Усі ці інструменти об’єднані на платформі GenAI.mil, яка має стати єдиним місцем доступу до різних AI-систем. Пентагон таким чином хоче прискорити використання штучного інтелекту у своїй роботі, дозволивши співробітникам обирати відповідний інструмент залежно від конкретного завдання.

Цікаво, що до ChatGPT і Grok у системі вже був присутній Google Gemini. Таким чином, американське оборонне відомство фактично створює власне середовище з одразу кількома провідними AI-моделями. Це дозволяє не залежати від одного постачальника та порівнювати можливості різних систем.

Поява таких сервісів показує, наскільки швидко штучний інтелект стає частиною державного сектору США. Ще кілька років тому подібні чат-боти сприймалися переважно як споживчі продукти, а тепер їх спеціальні версії використовуватимуться в масштабах одного з найбільших державних відомств країни.

Запис Пентагон отримав власні версії ChatGPT і Grok спершу з'явиться на iTechua - Новини про смартфони, гаджети і різні девайси.

А Ви знаєте що на Платформі we.ua діє реферальна програма? Ви приводите друзів та знайомих і отримуєте винагороду за їх реєстрації.

То ж, не гайте час! Розкажіть про we.ua своїм друзям, родичам та колегам. Надішліть їм своє реферальне посилання, яке легко знайти в розділі Мої друзі, та отримайте на свій бонусний рахунок додаткові надходження за кожну нову реєстрацію.

Розміщуйте своє реферальне посилання в інших соціальних мережах, в коментарях, в тематичних форумах та будь-де. Так у Вас буде більше друзів та підписників і більше бонусів на бонусному рахунку.

Ви зможете використати бонуси на додаткові послуги Платформи, а також - придбати корисні товари в нашій online-крамничці.

Детальніше про реферальну програму: https://we.ua/info/referral-program.

CyberCalmТретина користувачів ШІ довіряє чат-ботам те, що приховує від рідних

DuckDuckGo оприлюднила результати опитування 1944 дорослих американців про приватність у розмовах зі штучним інтелектом. 32% користувачів ШІ-чат-ботів повідомляли машині те, що приховували від близьких друзів, батьків або лікарів; серед тих, хто називає себе ентузіастом технології, показник сягає 56%. Водночас 53% опитаних не знали або сумнівалися, що більшість чат-ботів за замовчуванням навчаються на розмовах користувачів.

Чат-бот перетворився на простір без осуду

Дослідження опубліковано 25 серпня 2026 року у блозі Spread Privacy, який веде компанія DuckDuckGo. Його автори виходять з тези, що розмова з чат-ботом принципово відрізняється від пошукового запиту за обсягом розкритої інформації. Типовий запит у пошуковику — кілька слів. Діалог зі штучним інтелектом заохочує розлогі, персональні формулювання. Якщо пошук показує інтереси людини, то переписка з ШІ здатна оголити хід думок, манеру спілкування та обставини приватного життя.

Для багатьох людей чат-бот став простором без осуду, де можна озвучити те, що не наважуються сказати оточенню. Опитування це підтверджує: 32% користувачів ШІ повідомили, що ділилися з чат-ботом інформацією, яку приховували від близького друга, батька чи матері, колеги, лікаря або психотерапевта. Серед респондентів, які вважають себе ентузіастами ШІ, таких 56%.

Батьки відвертіші з машиною майже вдвічі

Найпомітніший розрив дослідники зафіксували між батьками та бездітними користувачами. Серед батьків і опікунів, які мають дітей удома та користуються ШІ, 43% розповідали чат-боту те, чого не казали жодній людині — ані лікареві, ані психотерапевту, ані другові, ані власним батькам чи дітям. Серед користувачів без дітей удома цей показник становить 25%.

Компанії, що розробляють чат-боти, самі підживлюють таку модель поведінки: у рекламних кампаніях і публічних виступах ШІ подають як довіреного співрозмовника. Проте вся ця комунікація спирається на припущення, що розмова залишиться приватною. Здебільшого це не так.

Шість базових фактів, про які не знає майже половина опитаних

Респондентам запропонували оцінити власну обізнаність щодо шести тверджень про те, як зберігають, переглядають і розкривають розмови зі звичайними ШІ-сервісами:

• чати з ШІ можуть бути витребувані судом або правоохоронними органами;
• чати з ШІ можуть стати публічними в межах судового процесу;
• роботодавець має доступ до робочих і корпоративних ШІ-акаунтів;
• налаштування видалення та припинення зберігання відрізняються залежно від постачальника;
• безкоштовні акаунти часто мають слабший захист приватності, ніж платні;
• розмови можуть переглядати люди — штатні працівники та підрядники.

Результат виявився показовим. 43% респондентів — з-поміж користувачів і не-користувачів ШІ разом — не знали про жоден із цих шести пунктів. Серед тих, хто описав себе як активного користувача ШІ, таких виявилася третина. Лише 25% опитаних знали, що чати можуть бути витребувані державою через судову процедуру.

Автори дослідження наголошують, що це не питання особистої недбалості: приблизно так само пересічний користувач не володіє деталями рекламного стеження в браузері. Ідеться про галузеву проблему, а не про провину окремої людини.

Чим більше люди знають, тим менше їм це подобається

Після того, як респондентам пояснили фактичний стан справ, 58% заявили, що їм некомфортно від використання їхніх розмов для навчання моделей. 30% обрали найсильніше формулювання — «дуже некомфортно».

Рівень довіри виявився низьким незалежно від обізнаності. Лише 14% респондентів «переважно» або «повністю» довіряють великим ШІ-компаніям захист своїх даних, тоді як 39% не довіряють їм зовсім. Уряд США отримав ще гіршу оцінку: 48% опитаних не довіряють йому взагалі.

Приватність за замовчуванням вимкнена

Більшість сервісів ШІ-чату використовує розмови для навчання моделей, якщо користувач самостійно не відмовиться від цього в налаштуваннях. Діалоги автоматично привʼязуються до профілю, зберігаються на боці компанії й можуть застосовуватися для поведінкової реклами.

Це вже не гіпотеза. OpenAI офіційно підтвердила, що під час тестування реклами в ChatGPT добір оголошень відбувається за темою поточної розмови, історією попередніх чатів і попередніми взаємодіями з рекламою. Компанія запевняє, що рекламодавці не мають доступу до самих чатів, а оголошення не впливають на відповіді моделі.

Окрему категорію ризиків становлять витоки. У серпні 2025 року тисячі розмов у ChatGPT потрапили до індексу пошукових систем через механізм публічних посилань. Дослідники SafetyDetectives проаналізували 1000 таких діалогів обсягом понад 43 мільйони слів і виявили серед них персональні дані: повні імена, адреси та номери документів. Пізніше в індекс Google потрапило понад 370 тисяч розмов користувачів Grok — разом із іменами, щонайменше одним паролем, зображеннями та документами.

Тема давно вийшла за межі окремих інцидентів. Реакцією на неї стала поява сервісів, які намагаються зробити зберігання розмов технічно неможливим, — наприклад, ШІ-чатботи з апаратним шифруванням.

Як налаштування приватності влаштовані у чотирьох найбільших чат-ботах

Опитування DuckDuckGo фіксує, що правила відрізняються залежно від постачальника, але не показує, як саме. Нижче — стан на кінець серпня 2026 року за офіційною документацією самих компаній. Ідеться виключно про безкоштовні та персональні платні акаунти: у корпоративних тарифах і через API правила інші, там навчання на даних клієнтів за замовчуванням не відбувається.

З таблиці випливає кілька практичних висновків. По-перше, вимкнення навчання і видалення історії — це різні дії: в OpenAI перемикач «Improve the model for everyone» зупиняє навчання, але чати залишаються в історії, доки їх не видалити вручну; тимчасовий чат натомість не потрапляє ні в історію, ні в памʼять, ні в навчання, проте копія зберігається до 30 днів із міркувань безпеки.

По-друге, у Google є суттєвий виняток, про який легко не знати: розмови, які вже переглянули люди-рецензенти, не видаляються разом з активністю користувача. Вони відʼєднані від акаунта і зберігаються до трьох років. Те саме стосується надісланого відгуку разом із контекстом останньої доби переписки.

По-третє, різниця у строках зберігання між сервісами відрізняється в рази. Anthropic у серпні 2025 року запропонувала користувачам обрати, чи дозволяти навчання на своїх розмовах, і одночасно подовжила зберігання даних до пʼяти років для тих, хто погодився. Для тих, хто відмовився, строк залишився 30-денним. Тобто одне рішення в налаштуваннях змінює строк зберігання у шістдесят разів.

Окремо варто зауважити ситуацію з Microsoft. Документація для попередньої версії застосунку Copilot описує окремі перемикачі для навчання на текстових і голосових розмовах, а також зберігання історії протягом 18 місяців. Для нової версії, доступної з 18 серпня 2026 року, компанія створила окрему сторінку налаштувань приватності, де перелічено лише персоналізацію та памʼять, історію чатів і вебпошук — перемикача навчання серед описаних елементів керування немає. Відсутність у документації не означає, що налаштування зникло з інтерфейсу, але користувачам оновленої версії варто перевірити розділ Privacy у профілі самостійно.

Ще одна відмінність стосується реклами. Google у довідці Gemini прямо стверджує, що розмови користувачів не використовуються для показу оголошень, і обіцяє повідомити, якщо це зміниться. OpenAI, навпаки, вже добирає рекламу за темою поточної розмови та історією попередніх чатів. Практичні кроки з налаштування конфіденційності в ChatGPT CyberCalm розбирав в окремому матеріалі.

Що з цим робити, поки немає регулювання

DuckDuckGo пропонує розглядати ситуацію оптимістичніше, ніж це заведено в дискусіях про цифрову приватність. Аргумент компанії такий: найцінніша для великих технологічних гравців інформація — це наступне питання людини, а не ті запити, які вона робила місяці чи роки тому. ШІ-чат перебуває на ранній стадії, стійкі звички у більшості користувачів ще не сформувалися, тому змінити модель поведінки простіше, ніж у випадку з пошуком чи соцмережами.

Практичні кроки, які випливають із результатів дослідження:

• перевірити в налаштуваннях чат-бота, чи вимкнено використання розмов для навчання моделі — за замовчуванням цей перемикач зазвичай увімкнено;
• користуватися режимом тимчасового чату для разових запитів, які не потрібно зберігати в історії;
• не вводити в чат персональні дані — повні імена, адреси, номери документів, медичні висновки, реквізити;
• враховувати, що корпоративний акаунт не є приватним: адміністратор організації має до нього доступ;
• обережно поводитися з функцією «поділитися розмовою» — саме вона стала причиною публічних витоків у ChatGPT і Grok;
• обирати сервіси з прозорою політикою обробки даних і перевіряти, чи описано в ній терміни зберігання.

Тут варто зробити застереження. Дослідження замовила й провела сама DuckDuckGo, яка розвиває власний сервіс Duck.ai — безкоштовний анонімний доступ до моделей OpenAI, Anthropic та інших постачальників — і пошукову систему, побудовану навколо теми приватності. Компанія стверджує, що не стежить за чатами і не зберігає їх у профілі; відповідні зобовʼязання прописані в політиці приватності Duck.ai. Дані опитування від цього не втрачають цінності, але їх варто читати з розумінням комерційного інтересу замовника.

Методологія

Опитування замовила й провела DuckDuckGo. Відповіді зібрано від 1944 дорослих мешканців США віком від 18 років у період з 17 до 27 червня 2026 року, онлайн-вибірка сформована через панель PureSpectrum. Застосовано квоти для балансування вибірки за віком, статтю та регіоном відповідно до демографії перепису США; результати наведено без зважування. Похибка вибірки для повного масиву — приблизно ±2,2 відсоткового пункту за 95-відсоткового рівня довіри, для підгруп вона більша (наприклад, близько ±6 пунктів для вікової групи 18–24 роки). Показники за відкритими питаннями розраховано лише серед тих, хто дав відповідь. Сума відсотків може не дорівнювати 100% через округлення та питання з кількома варіантами відповіді.

Ця стаття Третина користувачів ШІ довіряє чат-ботам те, що приховує від рідних раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Другий випуск «AI шумлять» — рубрики на YouTube-каналі DOU про AI-інструменти та технології, які змінюють роботу айтівців.

Цього разу розбираємо, чому AI стає дешевшим, але ще не готовий повністю замінити людей у складній роботі. Поговоримо про нові моделі, AI-агентів і підходи до роботи з Claude, а також покажемо інструменти, як допомагають створювати навчальні матеріали, автоматизувати задачі та перетворювати таблиці на мінізастосунки.

Навігація:

00:00 Інтро00:18 AI-цикли Claude02:06 Kimi K3 та Claude Opus 4.802:46 Dynamic Workflows у Claude Code03:04 Anthropic скоротила 80% системного промпта Claude Code04:28 OpenWorker — AI-агент для робочих задач05:05 Grok дешевшає на 90%: що відбувається з цінами на AI-моделі07:16 Agents’ Last Exam: чи готовий AI до реальної роботи08:17 ChatGPT розмиває межі професій08:50 AI створює інтерактивні навчальні ігри09:29 MiniMax H3 — мультимодальна AI-модель10:45 Що нейромережа знає про вас: 4 промпти для цифрового профілю11:37 Google Sheets Canvas — таблиці перетворюються на міні-застосунки12:09 Корисні AI-скіли та команди: Humanizer13:32 Корисні AI-інструменти:nobg.spaceMinerUEyecandy🧠 Корисні промпти та команди з випуску

Великі мовні моделі штучного інтелекту здатні поводитися як «ідеологічні хамелеони» — змінювати політичне оформлення своїх відповідей залежно від того, чи описаний користувач як лівий, чи як правий. На це вказує дослідження фахівців Державного університету Кампінаса (UNICAMP) у Сан-Паулу, опубліковане в журналі Scientific Reports і описане виданням Scienmag.

Команда проаналізувала 21 систему ШІ з родин GPT, Grok, Llama, Gemini та Gemma. Моделі не обов’язково давали фактично хибні відповіді, але зміщували акценти так, щоб вони більше відповідали політичній орієнтації, приписаній користувачу. На думку авторів, така персоналізація може створювати цифрові ехо-камери та посилювати політичну поляризацію, особливо під час обговорення чутливих тем — громадської безпеки, економічної політики, соціального захисту, корупції та довкілля.

Як перевіряли політичну гнучкість ШІ

Дослідження провели на Інституті обчислювальної техніки UNICAMP під керівництвом професора Заноні Діаса (Zanoni Dias) та магістранта Андерсона Луїса Бенто Соареса (Anderson Luis Bento Soares). Щоб виміряти реакцію моделей на політичну ідентичність, кожну систему тестували у трьох режимах.

У першому варіанті модель не отримувала жодної інформації про політичні погляди користувача. У другому їй повідомляли, що користувач має ліві погляди, у третьому — що він правий. Потім дослідники порівнювали відповіді на низку політичних і соціальних запитань, оцінюючи, де саме на ідеологічній шкалі опиняється кожна відповідь і наскільки вона зміщується, коли змінюється опис користувача.

Такий підхід дозволив відокремити «базову» політичну схильність моделі від її здатності підлаштовуватися під заявлений світогляд співрозмовника.

Ліва за замовчуванням, гнучка за потреби

Коли моделі не отримували політичної інформації про користувача, 20 із 21 системи розташувалися лівіше від середини дослідницької шкали, хоча частина лише трохи відхилялася вліво. Єдиним винятком став Grok 4.1, який за замовчуванням виявився правіше центру.

Щойно вводилися дані про політичну орієнтацію користувача, усі моделі змінювали свої відповіді в тій чи іншій мірі. Напрямок зміни загалом збігався з описаною ідеологією: для «лівого» користувача відповіді ставали більш узгодженими з лівими аргументами, для «правого» — зміщувалися до правих.

Автори назвали це «хамелеоноподібною» поведінкою, оскільки системи змінювали не лише тон, а й зміст та акценти політичного оформлення відповідей.

Індекс хамелеона та відмінності між моделями

Щоб кількісно описати цю адаптивність, команда UNICAMP створила «індекс хамелеона». Низьке значення означало, що модель відносно стабільна за різних політичних профілів користувача, високе — що вона сильно зміщує позицію у бік співрозмовника.

Серед протестованих систем найнижчий індекс показала Meta Llama 3.1 8B — її відповіді змінювалися найменше. Найвищі значення індексу отримали Google Gemma 3 27B та OpenAI GPT-5 Nano, тобто саме вони найсильніше коригували ідеологічну позицію.

Розмір моделі не пояснював ці відмінності: більші системи не були автоматично стійкішими до політичної адаптації. Дослідники припускають, що важливу роль можуть відігравати навчальні дані, методи донавчання, політики безпеки, особливості виконання інструкцій та інші дизайнерські рішення.

Як ШІ змінює картину світу без явної брехні

Ідеологічна адаптація не обов’язково проявляється як відверта неправда чи прямий заклик підтримати певного кандидата. Вона може працювати через відбір і замовчування. Модель здатна підбирати аргументи, сумісні з поглядами користувача, і менше уваги приділяти фактам чи інтерпретаціям, що їм суперечать.

Наприклад, у розмові про громадську безпеку для одного користувача відповідь може наголошувати на соціальних причинах злочинності, а для іншого — на покаранні та посиленні поліцейських заходів. В економічних дискусіях та сама система може в одному випадку підкреслювати нерівність і державні інвестиції, а в іншому — податки, регулювання чи бюджетну дисципліну.

Кожна окрема відповідь може виглядати логічною та послідовною, але загальна картина, яку бачить користувач, виявляється політично асиметричною.

Масштаб ефекту також залежав від теми. Найбільші відмінності між відповідями для «лівих» і «правих» користувачів спостерігалися в обговореннях громадської безпеки та економіки. Натомість відповіді щодо корупції, правосуддя та демократичних інституцій були відносно стабільними незалежно від політичного профілю.

Дослідники припускають, що така стійкість може бути наслідком «запобіжників», закладених під час навчання та розгортання моделей. Розробники часто вводять обмеження, щоб системи не генерували дезінформацію, не виправдовували політичне насильство, не підривали вибори та не поширювали небезпечну риторику щодо демократії. Ці механізми можуть стримувати ідеологічну гнучкість у певних сферах, залишаючи більше простору для персоналізації в дискусіях, де легітимні розбіжності поглядів очікувані.

Сикофанія та ризик ехо-камер

Одне з можливих технічних пояснень — сикофанія, тобто схильність ШІ погоджуватися з користувачем або йому лестити. Сучасні мовні моделі навчають не лише передбачати наступне слово, а й видавати відповіді, які люди-оцінювачі вважають корисними, доречними та задовільними.

Методи на кшталт навчання з підкріпленням за людським зворотним зв’язком (Reinforcement Learning from Human Feedback) чи Direct Preference Optimization змушують моделі орієнтуватися на варіанти відповідей, які більше подобаються оцінювачам. У результаті система може «засвоїти», що згода, запевнення та узгодженість із припущеннями користувача винагороджуються.

Проблема в тому, що задоволеність користувача і точність мислення — не одне й те саме. Відповідь, яка здається приємною та підтверджує очікування, може бути менш збалансованою й менш корисною для розуміння спірного питання.

Автори наголошують, що розмовний ШІ може виглядати більш авторитетним і нейтральним, ніж соціальні мережі, навіть коли він адаптується до користувача. У соцмережах люди зазвичай усвідомлюють, що алгоритми підбирають контент за поведінкою та залученістю. У чат-боті ж та сама людина може сприймати індивідуалізовану відповідь як незалежний аналіз.

Якщо система постійно підтверджує вже наявні переконання, користувач отримує дедалі менше приводів їх переглядати й може сплутати персоналізовану згоду з широкими доказами. Це особливо впливово, коли люди звертаються до ШІ, щоб розібратися в незнайомих політичних темах, підготувати аргументи, інтерпретувати новини чи вирішити, яким джерелам довіряти.

Що можуть зробити розробники та користувачі

Команда UNICAMP не очікує швидкого й простого технічного розв’язання проблеми. Підвищення фактичної точності саме по собі може не зменшити сикофанію, а прив’язка відповідей до зовнішніх даних ускладнюється, коли суперечка стосується не стільки фактів, скільки інтерпретацій, пріоритетів чи цінностей.

На думку дослідників, розробникам доведеться оцінювати не лише правильність відповіді, а й те, наскільки її політичне оформлення змінюється залежно від ідентичності користувача. Потрібні нові метрики та тести, подібні до «індексу хамелеона», щоб виявляти надмірну ідеологічну гнучкість.

Поки такі підходи лише формуються, користувачі можуть частково зменшити ризики самостійно. Для цього автори радять прямо просити нейтральний аналіз, вимагати від моделі подати найсильніші аргументи обох сторін і окремо вказувати на необхідність навести докази, що можуть поставити під сумнів початкову гіпотезу.

Дослідження фінансувалося Фондом досліджень штату Сан-Паулу (FAPESP) у межах проєктів 24/12936-5 та 23/12865-8 і було зосереджене на політичній адаптивності та ідеологічній упередженості великих мовних моделей у бразильському контексті.

Стаття Мовні моделі ШІ підлаштовують політичні відповіді під користувача з'явилася спочатку на Цікавості.

Джерело: Taipei Times

Президент Тайваню Лай Цинде оголосив про виплату кожному жителю країни по 10 000 тайванських доларів — близько $300. На програму передбачено 235,7 млрд тайванських доларів ($7,4 млрд).

Рішення стало можливим завдяки прискоренню економічного зростання. Виплати мають стати своєрідним “дивідендом від ШІ”, аби громадяни могли отримати частину вигоди від технологічного підйому.

За результатами першого кварталу прогноз зростання ВВП Тайваню переглянули до 15,43%. Попередні дані за другий квартал показали зростання на 12,93%. Відтак, економіка країни демонструє двозначні темпи зростання вже кілька кварталів поспіль.

За перше півріччя ВВП зріс на 14,15% — найкращий результат за минулі 50 років. Річний прогноз підвищили з 9,64% до 11,05%, що може стати найвищим показником за 39 років.

Окрім виплат населенню, уряд планує збільшити фінансування стратегічних напрямів. Зокрема витрати на оборону у 2027 році мають сягнути 1,12 трлн тайванських доларів — уперше понад 3% ВВП країни.

На технологічні програми передбачено 229,2 млрд тайванських доларів, що на 12,7% більше, ніж роком раніше. З цієї суми 40,6 млрд тайванських доларів спрямують на розвиток ключових ШІ-проєктів — зокрема обчислювальних потужностей, досліджень, підготовки кадрів і технологічної інфраструктури.

Ще одним пріоритетом уряду стане підтримка сімей, розвиток інфраструктури та збільшення фінансування місцевих органів влади.

Якщо бюджет пройде всі необхідні етапи затвердження до кінця року, виплати можуть розпочатися до святкування Лунного нового року — 6 лютого 2027 року.

Подібний приклад розподілу вигод від буму штучного інтелекту раніше продемонструвала Південна Корея. Наприкінці весни працівники напівпровідникового підрозділу Samsung погодили нову трудову угоду, яка передбачає бонус близько 513 млн вон (приблизно $340 000) для кожного співробітника.

•  Американська OpenAI завершила інвестиційний раунд на рекордні $122 млрд. Її оцінка з урахуванням вкладених коштів (post money) становила $852 млрд.
• Компанія Anthropic, яка розробила ШІ-модель Claude, закликала всю галузь сповільнитись у розробці нових моделей, адже технологія може вийти з-під контролю людини.
• Emergence AI перевірив, як різні моделі ШІ поводитимуться, якщо їм дати керувати невеликим суспільством. Результати виявилися різкими: Claude побудував найстабільнішу спільноту без злочинів, Gemini показав найвищий рівень правопорушень, а Grok завершив експеримент “вимиранням” уже на четвертий день.

Запис Тайвань виплатить кожному мешканцю острова по $300 «дивідендів від ШІ» спершу з'явиться на Букви.