Одна треть веба показывает признаки авторства ИИ благодаря ChatGPT.

      Pew Research Center находит признаки авторства ИИ на значительной доле веб-страниц, опубликованных с конца 2022 года.

      Интернет заполняется контентом, созданным ИИ, с тех пор как появился ChatGPT, но новый анализ Pew Research Center показывает, насколько широко это явление распространилось. Согласно исследованию, примерно треть веб-страниц, опубликованных с момента запуска ChatGPT, демонстрируют признаки авторства ИИ.

      Интернет не стал ИИ за одну ночь

      Важное слово здесь — «признаки». Исследование Pew не утверждает, что треть каждой веб-страницы в интернете была написана полностью ИИ. Вместо этого оно искало индикаторы, указывающие на то, что ИИ сыграл роль в создании контента.

      Авторство ИИ растет в различных веб-доменах, при этом страницы .com показывают наибольшее увеличение с момента запуска ChatGPT Pew Research Center

      Это важное различие, потому что современное онлайн-письмо не делится просто на человеческое и машинное. Писатель может использовать ИИ для создания первого черновика, переписывания разделов, исправления грамматики, расширения статьи или создания версии, удобной для SEO. Таким образом, финальная страница может содержать как человеческие, так и машинные вклады.

      Тем не менее, эту тенденцию трудно игнорировать. ChatGPT был запущен публично в ноябре 2022 года, и доля веб-контента, показывающего признаки авторства ИИ, значительно возросла с тех пор. Эти данные дополняют более ранние исследования, предполагающие, что контент, созданный или поддержанный ИИ, стал значительной частью интернета, а не странным уголком, населенным очевидными контентными фермами.

      И это создает довольно странный интернет

      Здесь есть интересная ирония. Компаниям ИИ нужно огромное количество материалов, созданных людьми, для обучения своих моделей, в то время как эти же модели теперь помогают производить больше контента, который в конечном итоге публикуется в интернете. Интернет все больше становится местом, где люди пишут для машин, машины пишут для людей, и машины могут в конечном итоге обучаться на том, что написали другие машины.

      Некоторые общие черты текста, написанного ИИ Pew Research Center

      Существует также большая разница между тем, сколько контента ИИ существует, и тем, сколько на самом деле видят люди. Более ранние исследования Graphite показали, что статьи, созданные ИИ, приближаются к половине вновь опубликованных онлайн-статей, в то время как отдельный анализ показал, что статьи, написанные людьми, по-прежнему доминируют в результатах поиска Google и цитированиях ИИ.

      Это означает, что интернет не собирается становиться бесконечной стеной ИИ-контента. Но результаты Pew показывают, что старая предпосылка о том, что что-то, опубликованное в интернете, вероятно, было написано человеком, становится все менее надежной. Интернет все еще человеческий, но ИИ больше не просто в гостях. Он начинает обживаться.

      Варун — опытный технологический журналист и редактор с более чем восьмилетним стажем в области потребительских технологий. Его работа охватывает…

      Ассистент ИИ Meta наконец-то появился на Mac, но ему нужно догонять

      Новый настольный ассистент может анализировать то, что видно на экране, и принимать голосовые команды на macOS.

      Meta наконец-то представила своего ассистента Meta AI на Mac с помощью специального настольного приложения, предоставляя пользователям еще одного чат-бота ИИ, который можно держать открытым наряду со всеми другими вкладками. Приложение может анализировать общее окно, отвечать на вопросы о том, что на экране, генерировать контент и принимать голосовую диктовку на macOS.

      Meta AI действительно может видеть, что на экране

      Читать далее

      ИИ может учиться на миллиардах изображений, не копируя ни одно из них

      Исследователи MIT выявили то, что они называют «распадом атрибуции» в крупных генеративных моделях.

      Вот неудобный вопрос для эпохи генеративного ИИ: если ИИ создает изображение, может ли кто-то указать на конкретные изображения, которые на него повлияли? Новое исследование Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT предполагает, что для достаточно больших моделей ответ может быть часто отрицательным. Исследователи Дай и Гиффорд описывают это явление как «распад атрибуции» в своей открытой статье, опубликованной сегодня в Nature Communications. Это относится к тому, как влияние любого отдельного элемента обучающих данных становится все труднее обнаружить по мере увеличения размера набора данных.

      Чем больше набор данных, тем менее четкая атрибуция

      Читать далее

      Скучная плитка хочет решить самую большую проблему ультрабыстрых соединений mmWave 5G для вас

      Исследователи используют простые 3D-печатные отражающие поверхности для перенаправления сигналов mmWave в сложных внутренних условиях.

      Технология миллиметровых волн 5G может обеспечивать невероятно быстрые беспроводные скорости, но у нее есть раздражающая слабость: эти сигналы не любят обходить препятствия. Стены, мебель, люди и даже перемещение на несколько футов могут значительно ослабить соединения mmWave. Теперь исследователи из Университета Калифорнии в Сан-Диего предлагают удивительно скучное решение: дешевые отражающие плитки, которые просто отбрасывают сигнал туда, куда он должен идти.

      Проблема с действительно быстрым 5G

      Читать далее