Тренд пошуку "Ші"

Компанія накопичила мільйони даних і тепер перевіряє, наскільки далеко можна перенести гірничий досвід у мінливі робочі середовища.

Концерн Caterpillar масштабує штучний інтелект, спираючись на досвід автоматизації гірничодобувної техніки. У компанії наголошують: для успішного впровадження ШІ недостатньо створити автономну машину чи програмний інструмент. Технології мають стати частиною щоденних процесів у кар’єрах, на промислових об’єктах і будівельних майданчиках.

Як зазначають Techcrunch

Перші масштабні автономні рішення Caterpillar запроваджувала саме у гірничій галузі. Тут автоматизація особливо важлива через дефіцит фахівців і роботу в потенційно небезпечних умовах. Компанія вже використовує автоматизовані кар’єрні самоскиди, бурові установки, підземні навантажувачі, бульдозери та техніку з дистанційним керуванням.

Ця екосистема також охоплює диспетчерські центри, системи контролю парку машин і технології віддаленого аналізу рельєфу. Накопичені в гірництві знання Caterpillar планує застосовувати в інших галузях, де умови роботи є більш мінливими.

Зараз настав надзвичайно цікавий період, коли ми можемо використати весь досвід, здобутий у гірництві, у значно динамічніших середовищах – на робочих майданчиках, у кар’єрах і на будівництві.

– Джеймі Майнарт

Як Caterpillar використовує ШІ для обслуговування техніки

Штучний інтелект компанія застосовує не тільки для автономного керування машинами. Помічник Cat AI Assistant допомагає технікам безпосередньо біля техніки: голосовими командами вони можуть знайти ремонтні інструкції, перевірити ймовірні причини несправності та з’ясувати, які запчастини знадобляться до початку робіт.

За словами Джеймі Майнарт, інструментом уже користуються клієнти, оператори та техніки. Його робота базується на власному масиві даних Caterpillar, зокрема на відомостях, які надходять від підключеної техніки.

У світі компанія має приблизно 1,6 мільйона підключених активів і зібрала понад 16 петабайтів структурованої інформації. Ці дані дають змогу розвивати інструменти діагностики, технічного обслуговування та аналізу виробничих операцій.

Алгоритми ШІ також використовують у програмному забезпеченні для сканування об’єктів і створення цифрових двійників виробництва. Такі рішення допомагають оцінювати процеси на майданчиках, виявляти слабкі місця та планувати зміни. Окремо штучний інтелект залучають до оновлення застарілого програмного коду, розроблення і тестування нових продуктів, а також раннього виявлення дефектів.

Інтеграція автономної техніки в робочі процеси

У Caterpillar вважають, що поява автономної машини не означає автоматичної цифрової трансформації підприємства. Компаніям потрібно переглядати організацію робіт, розподіл завдань і правила взаємодії персоналу з новою технікою.

Найскладніше в автономності та фізичному штучному інтелекті – інтегрувати технологію в робочий майданчик клієнта та в його робочі процеси.

– Джеймі Майнарт

Для навчання систем штучного інтелекту Caterpillar залучає досвідчених операторів. Їхні професійні знання, здобуті за десятиліття роботи з важкою технікою, використовують для вдосконалення автоматизованих рішень.

Зі зростанням рівня автономності роль операторів може змінюватися. Замість безпосереднього керування однією машиною вони зможуть контролювати кілька одиниць техніки з віддаленого центру. Для підготовки працівників до таких змін компанія планує вкласти 100 мільйонів доларів протягом п’яти років у навчання 118 тисяч людей робототехніці, автономним системам і штучному інтелекту.

Попит на енергетичне обладнання для центрів обробки даних

Розвиток інфраструктури для ШІ також підтримує фінансові результати Caterpillar. У другому кварталі виручка компанії досягла рекордних 20,5 мільярда доларів. Одним із чинників став високий попит на енергетичне обладнання, необхідне для центрів обробки даних.

Продажі підрозділу електрогенерації зросли на 72% і становили 3,10 мільярда доларів. Це демонструє, що поширення хмарних обчислень і генеративного штучного інтелекту впливає не лише на розробників програмного забезпечення, а й на виробників важкого промислового та енергетичного обладнання.

Досвід Caterpillar у гірництві показує, що ефективність ШІ залежить від поєднання техніки, даних і підготовленого персоналу. Саме такий підхід компанія застосовує, розширюючи автоматизацію на будівництво, кар’єри та інші промислові напрями.

Рекомендуємо звернути увагу:

• S&P 500 і Dow Jones оновили історичні рекорди після сильних прогнозів Caterpillar та Palantir, які засвідчили стійкий попит на інфраструктуру штучного інтелекту.
• Суд США заблокував рішення Пентагону щодо Anthropic, визнавши незаконним внесення компанії до переліку ризиків для ланцюгів постачання через суперечку про використання Claude.
• Стартап Arga залучив 10 мільйонів доларів від General Catalyst та інших інвесторів для створення цифрових двійників корпоративних систем і тестування ШІ-агентів.

Куртки й худі за сотні доларів уже продають не просто логотип, а відчуття належності до майбутнього технологій та професійної спільноти.

Мерч технологічних компаній дедалі частіше стає частиною їхньої стратегії впізнаваності. Розробники систем штучного інтелекту використовують одяг не лише як корпоративний сувенір, а і як спосіб сформувати навколо бренду спільноту. OpenAI, Perplexity, Anthropic, Cohere та Palantir пропонують лімітовані колекції для фахівців технологічної галузі й людей, які стежать за розвитком ШІ.

Як зазначають CNN

У таких колекціях є куртки, світшоти, футболки та кепки з фірмовими знаками, назвами продуктів і тематичними написами. Обмежений наклад та швидке розпродання окремих моделей перетворюють цей одяг на дефіцитний товар і символ належності до технологічного середовища.

Perplexity продає утеплену бежеву куртку з вельветовим коміром і нашивкою “Допитливий” за 135 доларів. Cohere випустила футболку “Складені камені” з фразою “Матеріал сучасності” вартістю 41 долар. У колекції OpenAI був світшот на блискавці “Дослідження” за 175 доларів, а Palantir запропонувала синю робочу куртку за 239 доларів.

Директор із дизайну OpenAI Бен Кінг розповів, що команда не хотіла обмежуватися звичайним рекламним одягом. Її метою були речі, які відповідали б стилю гардероба працівників сучасних технологічних компаній. Спочатку мерч створювали для команди OpenAI, але частину колекції виставили у відкритий продаж. Її розкупили протягом кількох днів.

Ми хотіли створити класні, продумані речі, які відображають наш продукт, водночас взаємодіють із нашою спільнотою та враховують, що вона носить.

– Бен Кінг

Мерч ШІ-компаній як маркер професійної спільноти

Стажер Vercel у Лондоні Давид-Александру Іліє придбав дві кепки, худі та футболку приблизно за 220 доларів. Ще понад 100 доларів він витратив на доставлення до Великої Британії. За його словами, одяг із символікою Codex для нього не означає безумовної підтримки OpenAI, а радше свідчить про зацікавленість сучасними інструментами програмування.

Моя мета не в тому, щоб показати, ніби я беззастережно підтримую OpenAI, а в тому, щоб продемонструвати: я інженер-програміст, який стежить за актуальними тенденціями.

– Давид-Александру Іліє

Рорі Берньє, який керує технологічною консалтинговою фірмою в Коннектикуті, порівняв худі Perplexity з футболкою улюбленого гурту чи спортивною формою. На його думку, такий одяг допомагає відчути близькість до бренду та демонструє іншим учасникам галузі причетність людини до обговорення майбутнього штучного інтелекту.

Однак за межами технологічної індустрії ставлення до такого стилю не завжди позитивне. Фотограф і письменник Гевін Моултон пожартував, що його шкільна форма виглядала стильніше. Дизайнер Дж. Д. Рівз також назвав носіння одягу з логотипами програмного забезпечення надто “ботанським” заняттям.

Чи може одяг змінити сприйняття штучного інтелекту

Критики звертають увагу, що деякі речі OpenAI нагадують естетику модних марок Kith та Aimé Leon Dore, відомих вільним трикотажем і футболками прямого крою. На думку дизайнера Девіда Рудніка, корпоративний мерч може виконувати й репутаційну функцію: робити компанії, навколо яких точаться суперечки, більш звичними та менш загрозливими для широкої аудиторії.

Вони схожі на вовків в овечій шкурі, які намагаються створити враження, ніби технологічна компанія з мерчем є нешкідливою.

– Девід Руднік

Руднік нагадав про співпрацю OpenAI та Anthropic з Пентагоном, а також про судові претензії, пов’язані з використанням захищених авторським правом матеріалів для навчання моделей. Anthropic уклала угоду на 1,5 мільярда доларів у справі щодо ймовірного незаконного використання таких творів, не визнавши порушення. CNN також судиться з Perplexity, звинувачуючи компанію в незаконному копіюванні та поширенні матеріалів телеканалу.

Засновник дизайнерської агенції Plumsoda Джохер Хан вважає, що технологічні компанії поступово перетворюються на бренди стилю життя. Водночас критик чоловічої моди Джейк Вулф побачив у ШІ-мерчі поєднання вже знайомих дизайнерських прийомів без виразної індивідуальності.

Я сприймаю цей мерч як справжнє втілення ШІ: це суміш різних естетик, зведених докупи для створення чогось загалом привабливого й безпечного. Але за цим немає чіткої власної позиції.

– Джейк Вулф

Інтерес до одягу від ШІ-компаній збігається з боротьбою індустрії за суспільну довіру. За даними опитування Gallup, кількість людей, які очікують негативного впливу штучного інтелекту на суспільство, перевищує кількість тих, хто прогнозує позитивні наслідки. У такій ситуації брендований одяг може працювати не лише як товар, а й як інструмент створення відчуття спільноти, престижу та близькості до технологій, що для багатьох усе ще залишаються суперечливими.

Ще цікаві матеріали:

• OpenAI, Perplexity, Anthropic та інші ШІ-компанії продають стильний мерч, який формує відчуття спільноти, але водночас викликає критику через репутаційні проблеми індустрії.
• OpenAI, Perplexity, Anthropic, Cohere та Palantir перетворюють мерч на інструмент брендингу ШІ, формуючи професійну ідентичність і змінюючи сприйняття технологічних компаній.

У Копенгагені технологічні лідери з’ясували, що справжня боротьба за майбутнє ШІ точиться не лише навколо інновацій, а й навколо влади.

На конференції TechBBQ у Копенгагені представники європейської технологічної індустрії зосередилися не лише на можливостях штучного інтелекту, а й на питанні контролю над ним. Інвестори, засновники стартапів і керівники компаній обговорювали, чи здатна Європа самостійно володіти моделями штучного інтелекту та обчислювальною інфраструктурою, не покладаючись повністю на технологічні ресурси США і Китаю.

Як повідомляє Techcrunch

Тема технологічної суверенності стала особливо відчутною після того, як моделі штучного інтелекту Mythos і Fable компанії Anthropic раніше цього року виявилися недоступними для користувачів за межами Європи. Для окремих стартапів обмеження вплинули на роботу команд розробників. Водночас частина учасників конференції вважала, що залежність від закордонних платформ поки не становить для європейського бізнесу критичної загрози.

Тема суб’єктності на TechBBQ цього року була особливо доречною, адже розмова змістилася від того, що може робити штучний інтелект, до того, що ми насправді готові дозволити йому робити.

– Еллен де Бревер, бізнес-ангелка та керівниця партнерств Cellerator Фонду Novo Nordisk

Еллен де Бревер наголосила, що учасники дискусій дедалі частіше говорять не про інтелектуальні можливості машин, а про відповідальність людей, які ухвалюють рішення щодо їхнього використання. Поряд із розвитком штучного інтелекту на TechBBQ також порушували теми жіночого здоров’я, партнерства між скандинавськими та африканськими інноваційними екосистемами, а також залучення інвестицій для масштабування європейських компаній.

Штучний інтелект, приватність і технологічна суверенність

Однією з ключових дискусій стала розмова про те, чи можуть системи штучного інтелекту розвиватися без посилення масового збору персональних даних. Президентка Signal Мередіт Віттакер розкритикувала вбудовування цифрових асистентів і автономних агентів в операційні системи, зокрема моделі інтеграції на зразок використання ChatGPT в iMessage.

Ця епоха штучного інтелекту створює механізм збору даних. Лабораторії штучного інтелекту використовують влучний маркетинг, щоб люди забували про побічні наслідки накопичення такої кількості даних. Попит на приватність усе ще величезний, і з огляду на занепокоєння суверенністю тут будуть клієнти.

– Мередіт Віттакер, президентка Signal

Питання суверенності пов’язане не лише із захистом даних, а й із розподілом технологічної влади. Співзасновник Stability AI та Intelligent Internet Емад Мостак зазначив, що концентрація обчислювальних потужностей, моделей і даних у невеликої кількості лабораторій може впливати на економічну стійкість і політичну автономію цілих держав.

Учасники конференції обговорювали ризик ситуації, за якої ключові цифрові сервіси, інструменти розробки та інтелектуальні агенти контролюватимуться обмеженим колом глобальних корпорацій. За такого сценарію країни, які не мають власної технологічної бази, можуть втрачати можливість самостійно визначати правила використання штучного інтелекту.

Якщо інтелектуальні агенти виконуватимуть когнітивну працю, а роботи дедалі більше братимуть на себе фізичну, людство може наближатися до явища, значно більшого за чергову технологічну революцію. Доведеться переосмислити власність, працю, демократію, економічну участь і зрештою навіть те, хто зможе бути частиною суспільства.

– Міа Негру, директорка з адвокації та взаємодії некомерційної організації “Життя зі штучними інтелектами”

Людський контроль залишається головним питанням

Попри занепокоєння щодо автономних систем, даних і залежності від великих технологічних платформ, головним лейтмотивом TechBBQ стало питання людського контролю. Учасники обговорювали, хто встановлюватиме межі для штучного інтелекту, кому належатимуть критично важливі моделі та інфраструктура і як зберегти право суспільства впливати на технологічні рішення.

Неформальні зустрічі за підтримки Lovable, Nvidia, OpenAI, AWS Startups і HSBC стали продовженням цих розмов поза панелями. Конференція показала, що в час стрімкого розвитку штучного інтелекту безпосередній діалог між людьми залишається необхідним для пошуку відповідальних рішень.

Ще цікаві матеріали:

• Китайські автовиробники активно інвестують у гуманоїдних роботів. XPeng залучила понад 900 мільйонів доларів, а інші компанії готують власні технологічні проєкти.
• Опитування YouGov показало, що американці дедалі частіше виступають проти камер Flock через побоювання щодо приватності та доступу поліції до даних.
• QuTwo, фінська лабораторія AI та квантових обчислень, залучила €25 млн і отримала оцінку €325 млн, зміцнюючи європейський потенціал у корпоративному ШІ та гібридних рішеннях.

У бойовій системі DELTA усі користувачі отримали доступ до ШІ-асистента. Наразі ШІ-асистент уже опрацьовує близько чверті всіх запитів у вебвіджеті.

Про це повідомило Міністерство оборони України.

Асистент працює в межах захищеного середовища DELTA та використовує лише визначені джерела знань системи. Головним завданням аплікації є розвантаження служби підтримки.

«Відтепер кожен може отримати відповіді на поширені запитання безпосередньо в інтерфейсі системи без пошуку інформації в документації чи звернення до підтримки», — наголосили у відомстві.

Замість того щоб шукати інформацію в документації або очікувати у черзі на відповідь підтримки, користувач може одразу отримати відповідь в інтерфейсі DELTA. Це дозволяє витрачати значно менше часу на пошук інформації та швидше виконувати поставлені завдання.

Перед відкриттям доступу для всіх користувачів ШІ-асистент пройшов пілотне тестування серед представників підрозділів Сил оборони України.

У Міністерстві оборони підкреслили, що відомство системно сприяє впровадженню штучного інтелекту в Сили оборони, щоб підвищити ефективність ураження ворожих цілей.

Зокрема, наразі ШІ вже економить до 90% часу аналітиків Сил оборони України на етапі виявлення ознак присутності противника на фото та відео, самостійно аналізуючи та виявляючи ворожі позиції й техніку.

Нагадаємо, що наприкінці липня Центральний науково-дослідний інститут Збройних Сил України презентував інтелектуально-інформаційну систему «Марічка».

Система призначена для збору, обробки та верифікації даних, автоматичного розрахунку співвідношення сил і засобів, оцінки необхідних ресурсів і можливих втрат. Окрім того, вона може моделювати бойову обстановку на інтерактивній мапі та оперативно інформувати про її зміни.

Вона має допомагати командирам військових підрозділів швидше ухвалювати рішення під час планування бойових дій. За задумом розробників, ШІ має скоротити процес ухвалення рішень командирами бригад і полків із 6–12 годин, необхідних для опрацювання близько 20 документів, до кількох хвилин.

Наразі розробники продовжують тестування та навчання нейромережі, працюють над захистом каналів передачі інформації, а також інтеграцією документів із грифами «Для службового користування» та «Таємно». Наступним етапом стане робота з інформацією вищого рівня секретності.

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.

Експериментальна система не просто аналізує наукові праці, а самостійно навчає моделі та відкидає невдалі підходи.

Дослідник програми стипендіатів Anthropic Чень Юехань представив перші результати експерименту з автоматизації досліджень у сфері безпеки штучного інтелекту. У науковій праці описано систему, яка може самостійно добирати та перевіряти способи поліпшення узгодженості поведінки мовних моделей.

Як зазначає Techcrunch

Розробка має назву Automated Alignment Researcher, скорочено AAR. Вона імітує базовий дослідницький процес: опрацьовує доступні наукові матеріали, висуває ідею для навчання моделі, запускає її донавчання приблизно на 30 хвилин, а потім оцінює отриманий результат. Вдалі методи система використовує в наступних циклах, тоді як невдалі відкидає.

Як AAR перевіряли на небажаній поведінці моделей

Автори протестували AAR на десяти окремих тестах, призначених для виявлення небажаних або неузгоджених реакцій штучного інтелекту. Автоматизовані системи поліпшили результати в кожному з цих випадків і водночас не погіршили загальну якість роботи моделі.

Загалом ці результати дають ранні підстави вважати, що автоматизоване донавчання для узгодження поведінки моделей може стати практичним уже найближчим часом.

– з наукової праці Anthropic

Такий підхід має значення для розвитку рекурсивного самовдосконалення штучного інтелекту. Якщо моделі здатні оптимізувати власне навчання з питань безпеки, у перспективі вони можуть допомагати вдосконалювати ширші методи створення та підготовки нових моделей. Автоматизацію дослідницької роботи дедалі частіше розглядають як важливий напрям розвитку ШІ.

Порівняння автоматизованої системи з дослідниками-людьми

У праці роботу AAR зіставили з результатами людей. За підрахунками авторів, найефективніший метод, знайдений автоматизованою системою, у середньому давав кращі результати, ніж підходи досвідчених фахівців протягом шести годин роботи. Напрями досліджень, запропоновані людьми, не продемонстрували вищої продуктивності.

Найкращий метод AAR у середньому перевершує те, що пропонують досвідчені люди за шість годин. Напрями досліджень, якими керують люди, не приводять до сильнішої продуктивності.

– з наукової праці Anthropic

Відрізняється і вартість роботи. За даними авторів, година використання AAR через інтерфейс програмування застосунків коштує приблизно 4 долари. Водночас година роботи дослідника Anthropic оцінюється приблизно у 150 доларів.

Які обмеження має самовдосконалюваний ШІ

Попри позитивні результати, система має суттєві обмеження. Її ефективність залежить від якості тестів: вони повинні справді вимірювати безпечну та узгоджену поведінку штучного інтелекту, а не лише здатність моделі виконувати вузькі завдання.

Важливою частиною подальшої роботи залишається створення нових тестів, їхнє оновлення та розширення. Не менш важливо підтримувати наукову базу, яку аналізують автоматизовані дослідницькі системи.

Експеримент Anthropic не означає, що штучний інтелект уже може повністю замінити фахівців із безпеки моделей. Водночас він показує, що автоматизовані інструменти здатні швидко та з меншими витратами виконувати частину дослідницького циклу й знаходити способи зменшення небажаної поведінки ШІ.

Не пропустіть інші новини:

• Вересень може посилити тиск на світові ринки через війну з Іраном, рішення центральних банків, бюджетні ризики в Європі, вибори у США та ажіотаж навколо ШІ.
• Дослідження Guidelight AI Standards показало, що Anthropic, Google, OpenAI, Meta та xAI майже не розкривають публічні плани ізоляції й екстреної зупинки небезпечних моделей ШІ.

Берлінський художник Саймон Векерт розробив предмет одягу під назвою Digital Camouflage, який складається з хаотичного поєднання яскравих кольорів та абстрактних форм. Ця футболка використовує метод так званої змагальної атаки, коли візуальні дані спеціально спотворюються для дезорієнтації алгоритмів комп’ютерного зору. Хоча людське око чітко розпізнає особу в такому одязі, програмне забезпечення для спостереження часто втрачає об’єкт з поля зору. Під час демонстраційних тестів штучний інтелект виділяв рамками всіх перехожих на площі, проте ігнорував носія специфічного візерунка, що фактично робить людину невидимою для автоматизованих систем аналізу відео.

Розробка цього виробу стала реакцією на впровадження систем відеоспостереження з функціями штучного інтелекту на площі Котбуссер-Тор у Берліні, де правоохоронні органи проводять тестування технологій аналізу поведінки людей у громадських місцях. Автор проєкту наголошує, що цей одяг не є гарантованим засобом уникнення поліції чи забезпечення повної анонімності, оскільки жоден візерунок не здатний обійти всі існуючі системи безпеки за будь-яких умов. Однак використання такої футболки в публічному просторі слугує публічним сигналом незгоди з постійним моніторингом з боку машин, що стає дедалі поширенішим явищем у сучасних європейських містах.

На даний момент вартість футболки становить 75,60 доларів, що дорівнює приблизно 55,65 фунтам стерлінгів. В асортименті автора також присутні інші технічні засоби, зокрема пристрої для блокування сигналу Bluetooth. Важливо враховувати, що попри здатність вводити в оману програмне забезпечення, яскравий дизайн виробу привертає значну увагу звичайних людей. У результаті носій такої футболки стає найбільш помітною особою в натовпі, що суперечить концепції прихованого пересування та робить людину об’єктом пильної уваги оточуючих, незважаючи на примарну цифрову анонімність перед об’єктивами камер з технологією розпізнавання облич.

Технології стеження за допомогою штучного інтелекту активно поширюються, зокрема у Великій Британії, де поліція використовує камери з функцією розпізнавання облич для пошуку підозрюваних у людних місцях. Прихильники таких систем стверджують, що це сприяє зниженню рівня злочинності та підвищенню безпеки населення. Водночас критики зазначають, що автоматизований нагляд створює ризики для приватності невинних громадян. Випадок із дизайнерським одягом порушує питання щодо довіри до систем, які можуть бути нейтралізовані за допомогою елементарних геометричних візерунків на тканині, що демонструє вразливість сучасних алгоритмів перед цілеспрямованими маніпуляціями з візуальними даними.

Використання таких засобів захисту підкреслює дискусійний характер впровадження новітніх технологій контролю в міське середовище без попереднього громадського обговорення чи широкого тестування ефективності. Оскільки програмне забезпечення постійно вдосконалюється, не можна гарантувати, що подібні візуальні методи захисту залишатимуться актуальними тривалий час. Проєкт демонструє, що прогрес у сфері комп’ютерного зору створює нові форми протистояння між приватністю особи та інструментами державного контролю, де звичайний одяг перетворюється на інструмент соціального протесту проти автоматизованого відстеження переміщень кожної людини в громадських місцях великих міст світу.

The post Принт на цій футболці зводить ШІ з розуму, роблячи людину в ній невидимою для систем спостереження з ШІ appeared first on .

Мільярдер вважає, що автоматизація може залишити мільйони людей без роботи, а податки на роботів допоможуть фінансувати підтримку працівників

Американські розробники штучного інтелекту OpenAI та Anthropic почали знижувати ціни на свої моделі, намагаючись утримати корпоративних клієнтів на тлі конкуренції з боку китайських компаній. Про це свідчать дані індексу цін на токени Silicon Data, які наводить Financial Times.

Користувачі дедалі частіше шукають способи скоротити витрати на використання ШІ та переходять на дешевші китайські альтернативи, зокрема моделі компаній Moonshot і DeepSeek. Через це американські розробники змушені переглядати вартість своїх продуктів.

Найбільше змінила ціни OpenAI. Компанія здешевила GPT-5.6 Luna на 80% – вартість 1 млн вхідних токенів скоротилася з $1 до $0,2, а вихідних – з $6 до $1,2.

Anthropic також випустила Claude Opus 5 за ціною $5 за 1 млн вхідних токенів і $25 за 1 млн вихідних. Крім того, компанія відмовилася від запланованого на вересень підвищення вартості Sonnet 5. Водночас найбільш передові моделі американських розробників залишаються дорогими, тоді як дешевші рішення стають доступнішими.

Паралельно OpenAI та Anthropic змінюють підхід до роботи з бізнесом. Частину корпоративних клієнтів переводять із фіксованих підписок на оплату фактичного використання моделей. Такий формат дозволяє компаніям чіткіше бачити витрати та розуміти, скільки коштує кожен запит до ШІ.

При цьому конкуренція вже впливає на вибір великих компаній. DoorDash та Airbnb почали використовувати китайські моделі, щоб скоротити витрати на штучний інтелект.

Таким чином, китайські розробники створюють дедалі більший ціновий тиск на американський ринок ШІ. Для користувачів це означає більше дешевих варіантів, а для OpenAI та Anthropic – необхідність знижувати ціни та шукати нові способи заробітку.

Сообщение Китайське ШІ «вбиває» прибуток американських ШІ-компаній: конкуренція загострюється появились сначала на ТехноФан.

Команда біологів з Університету Каліфорнії в Сан-Дієго за участі лабораторії професора Джеймса Т. Кадонаґи (James T. Kadonaga) за допомогою штучного інтелекту розшифрувала ДНК‑послідовність так званого «ініціатора» — ключової ділянки, з якої починається активація генів. Про результати повідомляє ресурс Newswise Science News.

Точне вмикання й вимикання десятків тисяч генів є критичним для нормального розвитку та росту організму. Спеціалізовані відрізки ДНК керують тим, коли й як зчитуються гени, що зрештою визначає вироблення ферментів, гормонів, білків та інших компонентів клітини. Якщо цей процес порушується, клітини можуть втратити функцію або перетворитися на ракові.

Що таке ініціатор і чому він важливий

Ініціатор — це ділянка ДНК у промоторі гена, де інструкції, закодовані в ДНК, уперше перетворюються на РНК, а потім — на функціональні продукти. Від того, як працює цей стартовий елемент, залежить, чи буде ген активований і з якою інтенсивністю.

Досі точна послідовність ДНК, яка визначає ініціатор, залишалася не до кінця зрозумілою. Це обмежувало можливості вчених передбачати, як мутації в цій ділянці можуть впливати на роботу генів і сприяти розвитку хвороб, зокрема раку.

Пів мільйона варіантів і модель ШІ

У новому дослідженні, яке очолила аспірантка Торрі Райн-Карріґ (Torrey Rhyne-Carrigg), науковці використали високопродуктивне секвенування ДНК, щоб виміряти активність експресії генів для приблизно 500 000 різних варіантів ініціатора. Кожен варіант мав трохи змінену послідовність, і дослідники оцінювали, наскільки добре він запускає зчитування гена.

Отриманий масив даних став основою для моделі машинного навчання — різновиду штучного інтелекту. Алгоритм проаналізував сотні тисяч прикладів і «навчився» розпізнавати характерний ДНК‑візерунок, притаманний ефективному ініціатору.

За словами Кадонаґи, ці моделі вперше дали змогу з високою точністю передбачати наявність або відсутність ініціатора в людських генах і фактично розшифрували послідовність основ ДНК, що його визначає.

Скільки людських генів містять ініціатор

Коли дослідники застосували створену модель до людського геному, вони виявили, що приблизно 60% людських генів містять послідовність ініціатора. Це означає, що цей елемент є надзвичайно поширеним і відіграє центральну роль у регуляції експресії генів.

Знання точної послідовності дає змогу шукати мутації саме в цій ділянці й оцінювати, як вони можуть змінювати активність генів. Такі зміни можуть бути пов’язані з різними порушеннями, включно з онкологічними захворюваннями.

Можливі застосування та наступні кроки

Нові дані й моделі можна використати не лише для аналізу природних мутацій, а й для проєктування синтетичних промоторів — штучних послідовностей, які вмикають або вимикають гени з потрібною силою та в потрібний час. Це важливо для біотехнології, генної інженерії та фундаментальних досліджень клітин.

Кадонаґа зазначає, що робота є кроком уперед у поєднанні лабораторних експериментів і ШІ для розшифрування інформації, закодованої в послідовності ДНК людини. У кожній клітині міститься близько шести мільярдів пар основ ДНК, і вчені припускають, що в цій послідовності зашифрований «код експресії генів» — правила, які визначають, коли, де й наскільки сильно має працювати кожен ген.

На думку дослідників, якби вдалося створити модель ШІ для всього цього коду, можна було б передбачати активність різних варіантів генів у різних людей. Поточна модель для ініціатора — невелика, але важлива частина такого глобального коду. Вчені сподіваються, що в недалекому майбутньому вдасться розширити подібні моделі й охопити більше елементів, які керують експресією генів у людини.

Робота виконана на основі аналізу даних і статистичних методів, а результати опубліковано в рецензованому журналі Genes & Development. Дослідження підтримали Національний науковий фонд США та Національні інститути здоров’я, а для обчислень використовували ресурси суперкомп’ютерного центру в Сан-Дієго.

Стаття ШІ розшифрував ДНК‑послідовність, що запускає активацію генів з'явилася спочатку на Цікавості.