Головні новини Києва сьогодні

Три роки тому я почав активно використовувати штучний інтелект для роботи. Обіцянка була спокусливою: делегуй рутину машині, звільни час для креативу, нарешті зможеш писати сценарії та знімати кіно. Замість цього я працюю 18 годин на добу сім днів на тиждень — і часу все одно не вистачає. Виявляється, я не один такий: восьмимісячне дослідження Каліфорнійського університету в Берклі показало, що штучний інтелект не зменшує робоче навантаження, а системно його інтенсифікує, повідомляє Harvard Business Review. Працівники технологічної компанії, яких вивчали дослідниці Аруна Рангантан і Сінці Меґ…

Американські університети витрачають сотні мільйонів доларів на передачу студентам інформації, яку штучний інтелект може надати за лічені секунди — до такого висновку прийшла дослідниця Hollis Robbins у своєму аналізі для видання Anecdotal Value. Вона застосувала відому матрицю Дональда Рамсфелда — систему класифікації знань на «відоме відоме», «відоме невідоме», «невідоме невідоме» та «невідоме відоме» — до кризи вищої освіти. Результат несподіваний: університети застрягли у найпримітивнішому квадранті і не готові до майбутнього, де їхню головну функцію можуть виконувати ШІ-системи. Як ми ра…

Співзасновник DeepMind та CEO Microsoft AI Mustafa Suleyman в інтерв’ю попереджає: найбільша небезпека штучного інтелекту не в тому, що він стане занадто розумним — а в тому, що ми почнемо вірити, ніби він може страждати. Suleyman, який у 2010 році співзаснував DeepMind (компанію, що створила AlphaGo та AlphaFold), а зараз очолює підрозділ AI в Microsoft, вважає, що люди ризикують впасти в колективний психоз, приписуючи машинам свідомість, якої вони не мають.

Нейромережа GPT-4.5 від американської компанії OpenAI здала класичний тест на інтелект — люди вірили, що спілкуються з живою людиною, у 73% випадків, повідомляє Nature. Це навіть більше, ніж коли люди спілкуються з реальними людьми і намагаються визначити, хто перед ними. Сучасні ШІ-моделі вже виграють золоті медалі на міжнародних математичних олімпіадах, допомагають вченим робити наукові відкриття та пишуть тексти, які читачі вважають кращими за твори професійних письменників. Група науковців стверджує: штучний інтелект вже досяг людського рівня, хоча три чверті експертів із цим не погоджуют…

Глава Instagram Адам Моссері публічно заявив: фотографії та відео більше не можна автоматично вважати достовірними фіксаціями реальних подій, і суспільству знадобляться роки, щоб адаптуватися до нової реальності, пише The Verge. Це визнання стало реакцією на провал системи C2PA — стандарту маркування контенту, який мав допомогти відрізняти справжні зображення від створених штучним інтелектом. Попри підтримку Adobe, Google, Meta та OpenAI, технологія виявилася неефективною через відсутність єдиного впровадження та технічні недоліки.

Локальні новини стають найціннішим джерелом даних для штучного інтелекту — важливішим за книги та національні ЗМІ. Професорка Hollis Robbins із Університету Вірджинії пояснює, що AI-системи навчаються на «готових висновках», а не на процесі мислення. Локальні медіа фіксують події в процесі — до того, як вони стануть загальнонаціональними історіями з готовими наративами. Саме це робить архіви новин незамінними для AI майбутнього, який має навчитися аналізувати причини, а не просто переказувати факти.

Великі мовні моделі здатні відновлювати зміст тексту, в якому всі значущі слова замінені на безглузді набори літер — наприклад, перекладати «He dwushed a ghanc zawk» як «He dragged a spare chair». Таку здатність виявили вчені з Університету Вісконсину та Google у новому дослідженні, яке кидає виклик поширеній думці про ШІ як «стохастичного папугу». Розпізнавання патернів — не альтернатива «справжньому» інтелекту, а його ключовий інгредієнт, стверджують автори.

Дослідники з Google, Чиказького університету та Інституту Санта-Фе виявили, що сучасні ШІ-моделі для міркування працюють не як один потужний розум, а як внутрішня команда «голосів» із різними характерами та спеціалізаціями, йдеться у дослідженні, опублікованому у січні 2026 року. Ці «суспільства думок» (societies of thought) всередині моделей DeepSeek-R1 та QwQ-32B дозволяють їм вести внутрішні дебати, що подвоює точність розв’язання складних задач.