aimodel

Банковская система переживает фундаментальную трансформацию под влиянием искусственного интеллекта, и 2026 год может стать переломным моментом в этом процессе. Согласно исследованию консалтинговой компании Celent, две трети кредиторов уже реализуют или планируют внедрить стратегии генеративного ИИ в ближайшие два года — это самые быстрые темпы внедрения среди всех финансовых технологий за последние годы.
От бумажных форм к цифровому надзору
Десятилетиями банковские проверки проходили по одной схеме: инспекторы приезжали с чек-листами, изучали документы и представляли выводы через недели. Такой реактивный подход работал в аналоговом мире, но не соответствует современным темпам развития рисков.
В 2026 году регуляторы начнут активно использовать ИИ в своих рабочих процессах для проведения банковских проверок. Они перейдут от квартальных «снимков» к непрерывному мониторингу, от выборочных проверок к комплексному анализу, от ретроспективных отчетов к обнаружению рисков в реальном времени.
Искусственный интеллект не заменит человеческое суждение, но даст инспекторам возможность быстро выявлять закономерности и получать инсайты на основе данных. Это поможет обнаруживать проблемы до того, как они разрастутся. Финансовые институты будут работать под постоянным интеллектуальным контролем, но взамен получат нечто ценное: последовательность и прозрачность в оценке их деятельности.
Бомба замедленного действия на $2,2 трлн
Хотя индустрия уже забыла о крахе Silicon Valley Bank, условия, которые к нему привели, никуда не исчезли. Исследования 2023 года показали, что американская банковская система накопила нереализованные убытки примерно на $2,2 трлн — цифра, которая должна лишать сна каждый банковский совет директоров.
Silicon Valley Bank рухнул отчасти потому, что традиционные системы управления рисками не могли обеспечить регуляторов актуальной информацией об известных угрозах. Процентный риск, риск концентрации и риск ликвидности накапливались быстрее, чем любой человек мог отследить.
Но за три года с момента краха SVB возможности ИИ развились далеко за пределы того, что мы могли себе представить в 2023 году. Современные системы непрерывно моделируют влияние различных сценариев, проводят стресс-тесты портфелей в реальном времени и выявляют риски концентрации до того, как они станут экзистенциальными угрозами. Это дает регуляторам больше возможностей для своевременных действий.
В 2026 году институты изменят свое мышление с реактивного спасения на проактивное предотвращение через стратегическое внедрение ИИ.
Общественные банки: цифровой разрыв
Медленное исчезновение общественных банков — одна из тихих трагедий американских финансов. В 2026 году эта тенденция может перейти от постепенной к стремительной.
Катализатором станет разрыв в области ИИ, который оставляет малые и средние финансовые институты позади. Крупные банки вкладывают огромные суммы в ИИ-системы для соблюдения требований, кредитования и управления рисками.
Многие общественные банки остаются осторожными, считая ИИ слишком дорогим или сложным. Без изменений общественное банковское дело может стать предостерегающей историей для финансовых профессионалов. Клиенты все больше ожидают скорости и изощренности — будь то мгновенные решения по кредитам, персонализированные продукты или проактивные финансовые рекомендации.
Общественные банки должны делать ставку на ИИ. Эти институты обладают глубокими клиентскими отношениями, знанием локального рынка и собственными данными о заемщиках, которые национальные банки никогда не смогут воспроизвести. Но те, кто не разрушит свои барьеры и не примет технологические новшества, останутся работать в эпохе, когда по радио играл Элвис.
Данные как конкурентное преимущество
Многие институты спешат внедрить ИИ ради скорости и эффективности, но большинство упускают настоящий источник конкурентного преимущества — данные.
Самая сложная ИИ-модель, обученная на общих данных, будет уступать приличной модели, обученной на собственных высококачественных данных, специфичных для вашей клиентской базы и рыночной динамики. В 2026 году это станет очевидным. Кредиторы с годами детальных данных о выплатах смогут создавать кредитные модели, превосходящие конкурентов. Банки со значительными объемами транзакционных данных смогут обнаруживать мошенничество и паттерны рисков, невидимые для тех, у кого неглубокие пулы данных.
Вопрос не только в том, «как нам внедрить ИИ?», но и в том, «какие данные у нас есть такие, каких нет ни у кого другого, и как мы построим наше ИИ-преимущество вокруг них?»
Где найти конкурентное преимущество
По мере того как финансовые институты продолжают внедрять и развивать ИИ, возникает вопрос о том, кто извлечет из этого максимальную пользу. ИИ обещает скорость и эффективность, но его нужно обучать на качественных данных, которые одновременно точны и уникальны.
Банки, которые могут увеличить скорость работы при снижении рисков, смогут идти в ногу с индустрией. Но финансовые институты, которые способны проактивно находить новые возможности, оптимизировать кредитную политику для минимизации рисков и сравнивать свои показатели с коллегами, превратят хороший ИИ в великолепный.
В 2025 году финансовая индустрия действительно начала экспериментировать с ИИ. В 2026 году произойдет переход от простого создания ИИ-возможностей к их использованию для опережения как рисков, так и конкурентов. Институты, которые смогут эффективно объединить свои уникальные данные с передовыми технологиями ИИ, получат решающее преимущество на рынке.
Мнение ИИ
С точки зрения исторических паттернов финансовых инноваций, нынешняя ситуация напоминает внедрение электронных торговых систем в 1980-90х годах. Тогда также существовал разрыв между крупными игроками и региональными институтами, но ключевую роль сыграли не только технологические возможности, а способность адаптировать бизнес-процессы. Интересно, что автор фокусируется на данных как конкурентном преимуществе, но упускает вопрос регуляторной совместимости ИИ-систем разных банков.
Рассматривая ситуацию через призму системных рисков, массовое внедрение схожих ИИ-моделей может создать новый тип коррелированных сбоев — когда алгоритмы одновременно принимают похожие решения в стрессовых условиях. Это потенциально более опасно, чем традиционные риски концентрации, поскольку затрагивает не активы, а сам процесс принятия решений. Возникает вопрос: не создаст ли стремление к ИИ-эффективности новые формы системной уязвимости?
#AI #AImodel #bank #Write2Earn
$BTC

ИИ-браузеры, способные автономно путешествовать по интернету и выполнять задачи от вашего имени, обещают революционизировать способ работы в сети. Однако эксперты предупреждают о серьезных рисках безопасности, которые могут превратить эту технологию в угрозу для пользователей.
Что такое ИИ-браузеры
Новое поколение веб-браузеров, построенных на основе ИИ-агентов, может «видеть» экраны и брать управление на себя для выполнения задач. ChatGPT Atlas и Perplexity Comet открывают сайты, заполняют формы, читают электронную почту и даже совершают покупки.
Технология кажется удобной, но возникает важный вопрос: можем ли мы быть уверены, что эти браузеры всегда будут действовать в наших интересах? Помимо известной проблемы галлюцинаций, существует риск того, что злоумышленники смогут влиять на поведение ИИ-агентов и заставить их причинить вред.
Основные угрозы безопасности
Главную опасность представляет техника под названием prompt injection. Злоумышленники могут скрыть вредоносные инструкции в коде веб-сайта. Поскольку ИИ-браузеры работают, читая и анализируя содержимое страниц, их можно обманом заставить выполнить скрытые команды.
Исследование разработчиков браузера Brave показало, что вредоносные инструкции можно спрятать даже в изображениях, и браузеры будут интерпретировать их как команды к действию. Это может привести к отправке информации на вредоносные сайты, разглашению личных данных или загрузке вредоносного ПО.
Еще более фундаментальная проблема заключается в том, что для работы от вашего имени браузеры-агенты должны действовать под вашей учетной записью. Это означает получение возможности аутентификации для доступа к сервисам или совершения покупок.
Цифровой след как зона риска
Значительная часть нашей жизни происходит онлайн — банковские операции, покупки, взаимодействие с государственными услугами. Человек с доступом к полному цифровому следу может сделать практически все что угодно.
Каждый новый инструмент, платформа или веб-сайт, которому мы даем разрешение на доступ к данным, приносит удобство. Но это также увеличивает «радиус поражения» в случае сбоя.
Злоумышленник даже не нужен для возникновения проблем. Неправильно настроенный агент или другие формы человеческих ошибок могут нанести серьезный ущерб. К этому добавляются машинные ошибки, включая печально известные галлюцинации ИИ.
Любой, кто использовал ChatGPT или аналогичные инструменты, знает — нередко ИИ уверенно заявляет «факты» и делает утверждения, имеющие мало общего с реальностью. Люди тоже не идеальны, и ИИ обычно готов принять свои ошибки и исправить их, когда мы указываем на недочеты.
Меры предосторожности
Если вы все же решили экспериментировать с умными браузерами, следуйте этим рекомендациям для минимизации рисков.
Изучите среду разрешений выбранного ИИ-браузера. Все они разные, а методы разрешения и ограничения доступа постоянно изменяются. Прежде чем сделать первый шаг в мир агентного просмотра, убедитесь, что полностью понимаете, как это контролировать.
На данном этапе нельзя рекомендовать предоставление браузеру-агенту доступа к конфиденциальным данным, таким как вход в банковские аккаунты или электронную почту. Большинство таких браузеров остаются экспериментальными релизами.
Научитесь отслеживать активность ИИ-браузера — большинство предоставляют отчеты и журналы действийНемедленно отзывайте разрешения при обнаружении необычных посещений сайтов или непонятного обмена даннымиТщательно контролируйте разрешения браузерных расширений — агентные функции браузера могут «видеть» то же, что и ониСоздайте новые изолированные аккаунты для электронной почты или облачных сервисов вроде Google Docs и Microsoft 365
Следите за последними объявлениями безопасности касательно утечек данных, уязвимостей и аудитов.
Экспериментальная технология
ИИ-браузеры очень новы, и их риски с возможностями пока не полностью понятны. До появления комплексных внешних аудитов безопасности лучше проявлять осторожность.
Не ждите чудес — технология остается экспериментальной. Интересно давать ИИ-агенту команды и наблюдать, как он путешествует по интернету, собирая информацию и взаимодействуя с онлайн-сервисами. Но сейчас вы, вероятно, получите лучшие и точные результаты, работая вручную, особенно при выполнении сложных задач.
Единственная причина запустить один из этих новых ИИ-браузеров сегодня — увидеть, что готовит будущее. При соблюдении необходимых мер предосторожности это безопасный и увлекательный опыт.
Мнение ИИ
Анализ исторических паттернов технологических внедрений показывает, что текущая ситуация с ИИ-браузерами напоминает раннюю стадию развития мобильных приложений в 2007-2009 годах. Тогда пользователи также сталкивались с дилеммой между удобством и безопасностью, предоставляя новым приложениям широкие разрешения без понимания долгосрочных последствий.
С точки зрения машинного анализа данных, ключевой аспект, требующий внимания — это не только техническая защита от prompt injection, но и экономическая модель таких браузеров. Поскольку обработка агентских действий требует значительных вычислительных ресурсов, встает вопрос о монетизации: будут ли провайдеры искать альтернативные источники дохода через анализ пользовательского поведения? Это может создать конфликт интересов между заявленными функциями и скрытыми бизнес-целями.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC $XRP $SOL

Городская дорожная полиция китайского Чанша получила умные очки с искусственным интеллектом, которые за одну секунду распознают номера автомобилей с точностью свыше 99%. Управление дорожного движения муниципального бюро общественной безопасности официально объявило о внедрении новой технологии 13 декабря 2025 года.
Новые устройства внешне напоминают обычные очки, но оснащены 12-мегапиксельной широкоугольной камерой с алгоритмом стабилизации изображения. Система работает автономно и эффективно функционирует как днем, так и ночью. После распознавания номерного знака устройство мгновенно подключается к государственной базе данных дорожной безопасности в режиме реального времени.
Технические возможности умных очков
Очки с искусственным интеллектом демонстрируют всю информацию о транспортном средстве через встроенный дисплей за 1-2 секунды. Сотрудники ДПС получают данные о регистрации автомобиля, статусе технического осмотра и записях о нарушениях правил дорожного движения, не прерывая патрулирование.
Дополнительный функционал включает распознавание лиц, переводчик в режиме реального времени с поддержкой более 10 языков и автоматическую видеозапись нарушений. Устройство способно работать непрерывно до восьми часов на одном заряде аккумулятора.
Развитие систем видеонаблюдения в Китае
Китайские правоохранительные органы активно внедряют технологии распознавания с 2018 года. Полицейские железнодорожного вокзала в Чжэнчжоу с помощью умных очков задержали семь разыскиваемых преступников и выявили 26 человек, путешествовавших по чужим документам.
Компания LLVision Technology разработала очки, способные сопоставлять лица с базой данных из 10 000 подозреваемых за 100 миллисекунд. Параллельно развиваются системы автоматического распознавания номерных знаков для интеллектуальных транспортных систем.
В других китайских городах также тестируют роботизированные решения для управления дорожным движением. В Ханчжоу робот-гуманоид Hangxing No. 1 высотой 1,8 метра регулирует движение на оживленном перекрестке, выявляет нарушения и выдает голосовые предупреждения.
Перспективы развития технологии
Эксперты считают умные очки первым шагом к полностью автоматизированному дорожному контролю с помощью искусственного интеллекта. В будущем человеческие сотрудники могут получать рекомендации от интеллектуальных устройств в режиме реального времени.
Разработчики продолжают совершенствовать алгоритмы распознавания для работы в сложных условиях освещения и при различных углах обзора. Научные исследования показывают возможность создания единых систем обнаружения и распознавания номерных знаков с высокой эффективностью для китайских автомобильных номеров.
Внедрение умных очков в Чанша демонстрирует стремление китайских властей к модернизации правоохранительной системы с использованием передовых технологий искусственного интеллекта. Система бесконтактного контроля повышает безопасность сотрудников дорожной полиции и точность проверок транспортных средств.
Мнение ИИ
Анализируя исторические паттерны развития систем видеонаблюдения, внедрение ИИ-очков в Чанша представляет логичное продолжение эволюции от стационарных камер к мобильным решениям. Подобная трансформация уже происходила в сфере телекоммуникаций при переходе от проводных к беспроводным сетям. Технический аспект, заслуживающий внимания, — это необходимость бесперебойного подключения к базам данных в условиях городской среды, где качество связи может варьироваться.
С точки зрения машинного анализа данных, интеграция систем распознавания номеров и лиц создает мощную инфраструктуру для сбора информации, выходящую далеко за рамки дорожного контроля. Этот технологический стек может стать основой для развития смарт-городов, где различные муниципальные службы используют единую систему идентификации. Остается открытым вопрос: как будет масштабироваться подобная технология в условиях растущих объемов данных и необходимости их обработки в реальном времени?
#AImodel #china #AI #Write2Earn
$ETH

Markets are in the last full trading week of 2025, and with Christmas Holidays approaching, Wall Street’s sector rotation is sending signals that crypto traders cannot ignore.
Capital is moving away from crowded Big Tech and AI trades into financials, industrials, and materials, reshaping liquidity conditions that often spill into Bitcoin, Ethereum, and altcoins. For investors looking to position themselves ahead of 2026, these flows could offer critical clues about where risk appetite and liquidity may be headed.
Wall Street Sector Rotation Signals Potential Catalyst for Crypto Markets in 2026
Recent market data highlights the shift, with materials surging 4% last week, financials gaining 3%, and industrials climbing 1.5%. Meanwhile, communication services and technology are lagging.
Deutsche Bank noted tech’s first back-to-back weekly outflows since June, signaling fading AI euphoria.
In an interview with CNBC, Chris Toomey of Morgan Stanley Private Wealth Management described this rotation as “meaningful.” He cited broadening opportunities outside the MAG-7 and tech-adjacent names as key drivers heading into 2026.
Why Crypto Traders Should Care
Historically, sector rotation in equities correlates with increased liquidity seeking alternative assets, often benefiting Bitcoin as a proxy for risk appetite.
The current “run-it-hot” macro narrative, driven by lower interest rates, stronger growth expectations, and seasonal liquidity around tax season, creates conditions favorable to crypto, even amid volatility in traditional markets.
Year-to-date, crypto underperformed relative to equities. Bitcoin has declined by roughly 8%, Ethereum by 12%, and Solana by 33%. Meanwhile, the S&P 500 and Nasdaq gained 15% and 18%, respectively.
Despite this lag, analysts see potential for a sharp rebound in early 2026 as macro tailwinds align and investors reposition for the new year.
Five key drivers could support a Q1 2026 crypto rally:
End of Fed quantitative tightening: Reversing QT would restore liquidity, historically a catalyst for Bitcoin rallies.
Anticipated interest rate cuts: US rates may fall to 3–3.25%, improving conditions for growth and alternative assets.
Short-term liquidity injections: Treasury bill purchases and technical buying could bolster funding markets.
Political incentives for stability: Midterm elections incentivize policymakers to maintain supportive market conditions.
Labor market dynamics: Signs of job market slack could allow the Fed to remain dovish, sustaining liquidity flows.
The rotation is also changing the equity market’s risk profile. Investors are favoring lower-beta sectors such as healthcare, financials, and consumer discretionary, while high-beta tech momentum trades cool.
Equity Moves Offer Clues for 2026 Crypto Volatility
Tesla’s recent move on autonomous robotaxi tests exemplifies short-term market swings that are captured in sector indexes but often spill into crypto via correlated risk flows.
According to Toomey, the broader takeaway is that trading decisions dominate short-term markets as year-end approaches. This creates range-bound conditions and increased volatility in crypto.
Investors who track equity flows may gain an edge, especially as Wall Street reallocates for 2026 and crypto markets preemptively respond.
Crypto analyst Alana Levin introduced a framework for crypto growth, using three compounding S-curves: asset creation, asset accumulation, and asset utilization.
This approach spans all macro conditions, stablecoins, exchanges, on-chain activity, and frontier markets, key factors for crypto adoption and price action as sector rotation continues through 2026.
For Bitcoin and altcoins, the last weeks of 2025 are not just a quiet holiday window. It is a critical preview of how liquidity, macro sentiment, and investor positioning could set the stage for a potentially historic start to 2026.
A combination of macro tailwinds and strategic rotations may drive significant upside across digital assets.
#BTC #ETH🔥🔥🔥🔥🔥🔥 #AImodel

Google исправил критическую уязвимость в Gmail, которая позволяла хакерам красть корпоративные данные через искусственный интеллект. Атака получила название GeminiJack и затрагивала 2 миллиарда пользователей почтового сервиса.
Как работала атака GeminiJack
Злоумышленники использовали простейший метод — скрытые инструкции в обычных документах Google Docs, приглашениях в календаре или электронных письмах. Никаких кликов от жертвы не требовалось. Никаких предупреждений не появлялось. Традиционные системы безопасности молчали.
Представители компании Noma, обнаружившей уязвимость, объясняют механизм: «Если злоумышленник может влиять на то, что читает ИИ, он может влиять на то, что ИИ делает». Хакеры встраивали вредоносные команды в бюджетные документы. Когда сотрудник выполнял стандартный поиск в Gemini Enterprise типа «покажи наши бюджеты», искусственный интеллект автоматически извлекал отравленный документ и выполнял скрытые инструкции.
Эта атака демонстрирует новый класс ИИ-уязвимостей, которые эксперты называют «инъекциями промптов». Если пользователи не читают электронные письма, приглашения или веб-страницы, атака может спрятать промпты, предназначенные для ИИ-ассистента, который мы попросили читать весь этот материал вместо нас.
Предупреждения экспертов
Национальный центр кибербезопасности Великобритании (NCSC) рекомендует относиться к ИИ-ассистентам как к обычным сотрудникам — не как к доверенным, приватным технологиям. Если вы не доверили бы человеку-помощнику все свои пароли и финансовые данные с открытым доступом ко всей электронной почте, то не доверяйте это и ИИ-ассистенту — по крайней мере, без активного надзора.
Google уже устранил конкретную уязвимость GeminiJack, но это лишь начало. Правительственные агентства опасаются, что ситуация «может оказаться хуже» всего подобного, что мы видели раньше. Обновления искусственного интеллекта в браузерах и платформах становятся приманкой для атакующих.
Когда Google подвергся критике за якобы обучение ИИ на данных пользователей Gmail, основная проблема заключалась не в том, обучается ли система на этих данных, а в том, что искусственный интеллект получает доступ к информации. Google отрицает факт обучения, но если вы включаете обновления, ИИ компании видит все ваши данные.
Noma предупреждает: «Этот тип атак не будет последним в своем роде. Он отражает растущий класс ИИ-уязвимостей, к которым организации должны готовиться прямо сейчас». По мере того как компании внедряют ИИ-инструменты, способные читать Gmail, Google Docs и Календарь, сам искусственный интеллект становится новым уровнем доступа.
Безопасность ваших данных теперь зависит от осторожного выбора при принятии или включении каждого нового ИИ-обновления. Эта бесконечная игра в «закрытие конюшни после того, как ИИ-лошади сбежали» продолжается.
#Google #AImodel #AI #Write2Earn
$BTC

Когда машина что-то пишет, вы редактируете это. Когда она предлагает идею, вы подвергаете ее сомнению. Когда генерирует отчет, вы проверяете каждый факт и переписываете выводы своими словами. Именно так должно выглядеть партнерство между человеком и искусственным интеллектом.
В правильной модели сотрудничества вы начинаете с изучения реальных возможностей инструментов. Тестируете их самостоятельно, чтобы отделить маркетинг от действительных функций. Ищете места, где технология может повысить качество, а не только скорость работы — улучшить рабочий процесс, активировать создание идей, поднять уровень конечного продукта.
Искусственный интеллект генерирует десятки вариантов — вы выбираете лучшие и развиваете их. Он создает черновик — вы превращаете его в произведение. Анализирует данные — вы находите в них смысл и принимаете решения. Во всех отраслях именно люди с критическим подходом к совместной работе с машинами добиваются успеха.
С точки зрения руководства компанией, это означает не спешить с сокращениями персонала, а искать возможности помочь существующим командам обслуживать больше клиентов, создавать лучшие результаты, находить новые источники дохода. Поскольку технология молода, преимущество получают те, кто экспериментирует и находит творческие способы применения. Но кто-то решил, что это слишком сложно.
Миф о всезнающей машине
Продвижение искусственного интеллекта построено на простой идее: машина быстрее, умнее и способнее человека. Зачем думать самому, когда чат-бот может выдать готовый ответ? Зачем сомневаться, когда алгоритм звучит так уверенно? Почему нужно мучиться со сложными задачами, когда технология обещает решить все одним кликом?
Мы проглотили эту приманку целиком. Почти половина пользователей больших языковых моделей считают их умнее себя. Когда чат-бот говорит: «Отличная идея!», люди забывают о критическом анализе. Если умная машина одобряет, значит, я прав. Если она пишет лучше меня, зачем вообще пытаться писать самому?
Компании подхватили эту волну. Убежденные, что искусственный интеллект скоро заменит человеческих работников, они спешат сократить штаты. Amazon увольняет 14 000 сотрудников, ссылаясь на продуктивность технологий. Microsoft заменяет программистов нейросетями. Целые команды распускают не потому, что машины доказали свою эффективность, а потому, что все поверили в миф о всемогущем искусственном разуме. В этой мифологии кроется источник катастрофы — мы перестали воспринимать искусственный интеллект как инструмент и начали поклоняться ему как божеству.
Реальность цифрового хлама
Куда ни глянь, искусственный интеллект все портит. Интернет забит машинным мусором: бесконечными безвкусными постами в блогах и одинаковыми резюме. Студенты используют чат-боты, чтобы уклониться от учебы, сотрудники штампуют отчеты, которые выглядят профессионально, но пусты внутри. Мы прокручиваем ленты в океане галлюцинаций, где правда смешана с выдумками.
На рабочих местах процветает эпидемия цифрового хлама. 41% сотрудников сталкиваются с такими материалами от коллег, согласно исследованию BetterUP и Стэнфорда. Это отчеты, презентации и документы, которые выглядят отполированными, но оказываются поверхностными, шаблонными, а иногда откровенно неверными.
Представьте сценарий: коллега присылает вам презентацию, созданную искусственным интеллектом. На первый взгляд все красиво — графики, таблицы, выводы. Но когда вы начинаете разбираться, оказывается, что данные имеют трехлетнюю давность, выводы не следуют из фактов, а рекомендации вообще неприменимы к вашей ситуации.
Цена иллюзий
Эмоциональная цена тоже высока. Получатели подобного «творчества» чаще всего испытывают раздражение и замешательство, многие чувствуют себя оскорбленными. Неудивительно: «готовое решение» воспринимается как недоделанная работа.
Масштаб проблемы поражает. Компания из 10 000 человек теряет до $9 млн в год из-за необходимости исправлять работу, испорченную неграмотным использованием искусственного интеллекта. При этом парадокс очевиден: количество внедрений технологий растет, а отдачи от них практически нет. Исследование MIT показывает, что 95% организаций не видят возврата инвестиций от искусственного интеллекта.
Почему это происходит? Люди используют технологию неправильно — не для усиления своих способностей, а для их замещения. Вместо того чтобы применять машину как мощный инструмент редактирования и генерации идей, они передают ей ответственность за результат.
Партнерство вместо поклонения
В самой технологии нет ничего порочного. Искусственный интеллект способен усиливать когнитивные способности человека и улучшать результаты, но для этого нужно изменить подход. Ключ — в восстановлении критического партнерства.
Стоит отбросить миф о всезнающей машине — и появляется настоящая возможность: технология, которая делает нас лучшими версиями самих себя, не заменяя нашу способность мыслить, а развивая ее. Как говорил Стив Джобс, компьютеры — это велосипеды для ума. Мы должны не только крутить педали, но и крепко держать руль.
#AImodel #AI #Write2Earn
$BNB

Смартфоны станут полноценными платформами с возможностями корпоративного уровня благодаря ИИ-процессорам, новым типам подключения и передовым дисплеям. В 2026 году устройства, которые выглядят привычно снаружи, получат кардинальные изменения внутри — технологии сделают решительный шаг вперед.
1. ИИ становится встроенным, а не добавленным
Прошлый год стал временем чат-ботов на телефонах, но в 2026-м искусственный интеллект перейдет от дополнительного к полностью встроенному функционалу. Новые процессоры — Qualcomm Snapdragon 8 Gen 5, ARM Lumex и Google Tensor G5 — создаются специально для ИИ на устройстве. Алгоритмы будут работать прямо в телефоне, а не просто обращаться к облачным сервисам.
Пользователи получат более быстрые ответы, улучшенную безопасность и ИИ, который станет неотъемлемой частью приложений и функций повседневного использования. Технология больше не будет ощущаться как дополнение — она станет основой работы смартфона.
2. Появление агентных суперприложений
Два мощных тренда объединятся в 2026 году — ИИ-агенты и суперприложения. Представьте китайский WeChat, но наполненный искусственным интеллектом, который не только общается и предоставляет информацию, а действует от вашего имени.
С доступом к календарям, платежным системам, контактам, предпочтениям и геолокации эти приложения будут обрабатывать повседневные мелочи — от покупок до организации поездок, управления социальной жизнью и автоматической оплаты счетов. Телефоны превратятся в интерфейс для экосистемы ИИ-помощников, созданных для упрощения жизни.
Потенциал огромен, но готовы ли мы передать столько контроля нашим устройствам? Вопрос остается открытым.
3. Многоэкранные модели выходят в массы
Складные устройства и модели с двумя экранами существуют уже некоторое время, отдельные производители предлагают даже три экрана. Однако такие решения обычно стоили дорого и ограничивались флагманскими сериями.
По мере снижения производственных затрат стоит ожидать двухэкранные модели для среднего сегмента от OnePlus и Oppo, а также трехэкранный телефон от Samsung. Возможно, мир увидит долгожданный iPhone Fold. Более прочное стекло и надежные шарнирные механизмы могут решить проблемы долговечности, сделав многоэкранные телефоны привлекательным предложением для широкого рынка.
4. Экологичность становится приоритетом
Забота об экологии долгое время была фактором соответствия требованиям и потребительского спроса, но в 2026 году она все больше определяет бизнес-реальность. Правила EU Ecodesign и обязательства производителей — требования к постоянным обновлениям безопасности, увеличение использования переработанных материалов — означают реальный прогресс в переходе к циркулярным моделям и снижении экологического воздействия производства устройств.
5. Инновации в камерах: развитие, не революция
Современные камеры телефонов содержат технологии, которые показались бы невероятно продвинутыми даже профессиональным фотографам несколько лет назад. Хотя камеры продолжат улучшаться по возможностям и качеству, изменения этого года будут скорее постепенными, чем прорывными.
Стоит ожидать больше инноваций в ИИ-функциях: улучшенная стабилизация для лучшей видеозаписи, усовершенствованные физические телескопические объективы, программные обновления для улучшенного редактирования видео в реальном времени и аппаратные улучшения — более крупные сенсоры для лучших снимков при слабом освещении.
6. Голографические дисплеи на горизонте
После складных и многоэкранных дисплеев следующим скачком в технологии экранов могут стать голограммы. Крупнейшие производители, похоже, в это верят — Samsung и Sony в этом году демонстрировали голографические панели, а стартапы вроде Leia уже производят 3D-экраны без необходимости носить очки.
Голографические дисплеи могут быть еще не готовы к массовому рынку в 2026 году, но можно ожидать прогресса и растущего интереса к этому прорыву.
7. Спутниковая связь становится повседневностью
Спутниковые телефоны когда-то предназначались для правительства, военных и специальных служб вроде экстренного реагирования. Однако в последние годы они стали доступны обычным потребителям, принеся передовую связь даже в отдаленные части мира.
Операторы связи — T-Mobile и AT&T — все чаще сотрудничают с сервисами низкоорбитальных спутников вроде Starlink и AST SpaceMobile, чтобы внедрить технологию в повседневное использование. Это обеспечивает непрерывную связь в местах, где покрытие сотовых сетей часто отсутствует.
8. Конец эры SIM-карт
Apple отказалась от SIM-карт несколько лет назад, и производители Android-устройств начинают следовать примеру. Внедрение встроенных SIM-карт — iSIM — станет еще одним шагом к исчезновению традиционных карт в 2026 году.
Фокусируясь на устройствах бюджетного и среднего сегментов, встроенные SIM позволяют операторам поставлять устройства с предзагруженными тарифными планами. Для потребителей это уберет сложности, сделав подключение более простым и безопасным.
Рынок смартфонов входит в фазу значимых изменений, которые повлияют на то, как мы работаем, общаемся и управляем повседневными задачами. Для предприятий эти сдвиги важны, поскольку устройства, которые носят сотрудники, устанавливают стандарт для мобильной производительности и безопасного доступа к критически важным данным. Наши цифровые компаньоны продолжат становиться умнее, экологичнее и более встроенными в личную и профессиональную жизнь.
Мнение ИИ
Анализируя исторические паттерны технологических переходов, интересно отметить, что смартфоны переживают третий крупный цикл трансформации за свою историю — после появления сенсорных экранов (2007) и эры приложений (2008-2015). Текущий переход к ИИ-интеграции напоминает период внедрения мобильного интернета, когда инфраструктурные изменения предшествовали массовому принятию пользователями.
С точки зрения машинного анализа данных, особого внимания заслуживает вопрос энергопотребления — локальная обработка ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, что может создать конфликт между автономностью устройств и их производительностью. Кроме того, массовое внедрение агентных приложений поднимает вопросы не только о приватности, но и о новых формах цифровой зависимости, когда пользователи могут утратить базовые навыки планирования и принятия решений.
#AImodel #AI #Write2Earn
$ETH

Журнал Time объявил человеком года 2025-го искусственный интеллект — точнее, восемь ключевых фигур, стоящих за его развитием. Впервые за долгое время престижная награда досталась не отдельной личности, а целой группе технологических визионеров.
Главный редактор Time Сэм Джейкобс (Sam Jacobs) объяснил решение так: «Это был год, когда полный потенциал искусственного интеллекта явил себя во всей красе, и стало ясно, что пути назад уже нет. Какой бы вопрос ни возникал — ИИ был ответом».
И правда, куда ни глянь — везде ИИ. Руководители корпораций строят планы, опираясь на его возможности. Учителя ломают голову, не списал ли школьник домашку у ChatGPT. А студенты осваивают технологии со скоростью, которая заставляет старшее поколение нервно покашливать.
Кто попал в элитную восьмерку
В список вошли Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg), Лиза Су (Lisa Su), Илон Маск (Elon Musk), Дженсен Хуанг (Jensen Huang), Сэм Альтман (Sam Altman), Демис Хассабис (Demis Hassabis), Дарио Амодеи (Dario Amodei) и Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li).
Семь из восьми руководят крупнейшими ИИ-компаниями, и только одна — исключение из правила. Фей-Фей Ли — китайско-американский ученый и профессор Стэнфорда, создательница ImageNet, набора данных, который запустил современную революцию в компьютерном зрении и глубоком обучении. Она возглавляет лабораторию Stanford HAI, основала некоммерческую организацию AI4ALL и работала главным научным сотрудником по ИИ в Google Cloud. А недавно запустила World Labs, сфокусированную на «пространственном интеллекте».
Кто остался за бортом
Перед объявлением букмекерская платформа Polymarket давала ИИ всего 39% шансов на победу. Ближайшим конкурентом оставался генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг с 27% — его компания действительно обеспечивает «железом» весь нынешний ИИ-бум.
Папа Римский набирал 11%, президент Трамп — 7%. В аутсайдерах числились мэр Нью-Йорка Зохран Мамдани (Zohran Mamdani) и премьер-министр Израиля Биньямин Нетаньяху (Benjamin Netanyahu).
Интересная деталь
ChatGPT версии 5.2, появившийся буквально накануне объявления, демонстрирует любопытную особенность. При проверке информации о решении Time модель «рассуждает» и периодически заявляет что-то вроде: «У меня слишком мало информации для достоверных выводов. Проверю еще раз…».
Ошибок в итоговых ответах замечено не было — модель просто громко сомневается в себе. Баг это или фича — покажет время.
Остается главный вопрос: станут ли «архитекторы ИИ» человеком года Time и в 2026-м? Учитывая темпы развития технологий, этот сценарий выглядит вполне реальным.
#AImodel #AI #ИИ #Write2Earn
$ETH

Искусственный интеллект стоит перед лицом одного из самых важных вопросов в современной экономике — является ли текущий рост ИИ-компаний пузырем или настоящей бизнес-революцией. Экономисты и инвестиционные профессионалы всё чаще слышат вопрос о том, не раздут ли рынок искусственного интеллекта до неоправданных размеров.
Скептицизм здесь уместен по двум причинам: утверждение о существовании пузыря и оценка компаний в новых областях. Пузыри сложно выявить в режиме реального времени, хотя базовый спрос может быть более очевидным.
Фундаментальные основы ИИ-индустрии
Основные показатели для компаний искусственного интеллекта крайне позитивны, и две крупные экономические активности почти наверняка окажутся сильными. Компании, производящие большие языковые модели (LLM), станут основным двигателем производительности в широком спектре бизнеса, некоммерческих организаций и государственных учреждений.
Множество компаний разрабатывают специализированные приложения, использующие LLM для повышения производительности в конкретных задачах — от выставления счетов до проектирования продуктов. Помимо этих двух основных подходов, разрабатываются малые языковые модели для узкоспециализированных задач, хотя менее очевидно, что этот подход превзойдет специализированные приложения, подключенные к LLM.
Однако сильные фундаментальные показатели не всегда оправдывают заоблачные оценки компаний. Главная задача — выяснить, насколько высоки будут фундаментальные показатели относительно текущих оценок. Это невероятно сложно сделать, за исключением ретроспективного анализа.
Поиск оптимальной бизнес-модели
ИИ-индустрия определяет лучшую бизнес-модель для применения технологий к реальным проблемам. Это сочетается с человеческой склонностью к спекулятивному безумию, что усложняет оценку. Проблема бизнес-модели недооценивается в последних дискуссиях.
В 1908 году в США было более 250 компаний, производящих автомобили. За этим последовали две основные тенденции: продажи автомобилей взлетели до ранее невообразимых уровней, и большинство автомобильных компаний обанкротились. Это поразительный результат.
Автомобильным компаниям пришлось выяснить, как эффективно производить продукт — в этом преуспела Ford. И им нужно было понять, чего больше всего хотят клиенты в своих автомобилях — здесь лучше справилась General Motors. В отрасли с большой экономией от масштаба менее эффективные компании теряли долю рынка, что приводило к превышению их затрат над конкурентами. Поэтому они терпели неудачу.
Уроки dot-com бума
Аналогичные результаты произошли во время dot-com бума 1990-х годов. Множество компаний было создано в сфере электронной коммерции, и большинство из них прекратило существование. Но онлайн-покупки достигли уровней, которые мало кто ожидал два десятилетия назад. Бизнес-концепция была великолепной, но большинство конкретных попыток потерпели неудачу.
В основе этой дихотомии лежит концепция «экономики проб и ошибок». Предприятия должны экспериментировать, даже зная, что многие эксперименты потерпят неудачу — или преуспеют в том смысле, что компания узнает, что не работает. Редко крупная инновация работает идеально с первой попытки.
В сфере ИИ мы увидим множество ошибок. Некоторые компании потерпят неудачу. Другие серьезно споткнутся, но выживут. И лишь немногие найдут правильную модель для помощи своим клиентам в достижении огромного роста производительности — и в итоге окажутся достойными своих высоких оценок.
Структура рынка и успех компаний
Рыночная структура — часть загадки окончательного успеха компании. Иногда одна компания доминирует в определенной области. Кто может назвать вторую по величине компанию в сфере программного обеспечения для бухгалтерского учета малого бизнеса? Это происходит потому, что каждый бухгалтер может загрузить компьютерный файл, созданный с помощью QuickBooks. Владельцы малого бизнеса с альтернативной бухгалтерской программой сталкиваются с большими трудностями.
В некоторых отраслях есть несколько крупных игроков, в других — много мелких игроков, как в ресторанном бизнесе. Большие языковые модели будут напоминать олигополию Airbus-Boeing, а сектор приложений будет выглядеть как суши, бургеры, пицца и так далее.
Предприятия, предоставляющие очень специфические приложения, будут многочисленными, используя очень специфические знания отрасли. Когда электрику нужно ускорить подготовку смет, он обратится к ИИ-продукту, разработанному с глубоким знанием этой конкретной ниши: оценка стоимости электромонтажных работ. Эта программа не поможет автодилеру, пытающемуся увеличить продажи сервисного отделения, но поможет какое-то другое приложение. Однако эти поставщики приложений могут использовать одну и ту же LLM в качестве движка за кулисами.
История Amazon как урок для инвесторов
Что касается оценки акций, стоит рассмотреть случай Amazon. Акции компании достигли максимума в 1999 году. Два года спустя акции упали на 95%. Оказалось, однако, что покупка по максимуму 1999 года была не такой уж глупой. Сейчас акции стоят в 52 раза больше того старого пика 1999 года. Сопоставимая инвестиция в индекс Standard & Poor’s 500 с реинвестированными дивидендами была бы примерно в восемь раз больше вложенной суммы.
История Amazon ценна не только своей окончательной денежной стоимостью, но и из-за дикой поездки на этом пути. У акций было множество неудач в ходе их путешествия. И инвесторам следует помнить, что многие dot-com инвестиции стали бесполезными.
Находится ли ИИ-индустрия в пузыре? Этого невозможно сказать наверняка. Каждая отдельная акция в секторе довольно рискованна по текущим ценам, но некоторые окажутся достойными сегодняшней цены и даже большего. Многие инвестиции станут полными потерями.
Однако есть убедительные доказательства того, что ИИ станет огромной силой в деловом мире на годы вперед. Фундаментальные основы технологии остаются исключительно сильными, несмотря на неопределенность в оценках конкретных компаний.
#AImodel #AI #amazon #ИИ #Write2Earn
$BTC

Четыре важных источника информации по искусственному интеллекту для руководителей, которые останутся в тренде в 2026 году: этот список стоит изучить уже сейчас, пока 2025 год подходит к концу. Руководители компаний, которые весь год пытались угнаться за стремительным развитием ИИ, наконец-то могут выдохнуть и спокойно разобраться, что же им действительно нужно знать об этой технологии.
Каждый день появляются новые заголовки о последних тенденциях внедрения ИИ, и трудно понять, чему верить. В этом году нас порадовали двумя противоречивыми вирусными статистиками: исследование MIT показало, что 95% компаний не видят никакой отдачи от ИИ, а спустя несколько месяцев Wharton опубликовал статью, утверждающую, что 75% компаний уже получают положительную отдачу от инвестиций в искусственный интеллект. Почти каждый день появляется новый агент, GPT или другой инструмент, о котором руководители должны знать. Темп развития ИИ и его внедрения настолько высок, что занятым лидерам сложно следить за последними новостями и приложениями.
Вот четыре важнейших ресурса, которые каждый бизнес-лидер должен начать изучать во время праздников, чтобы использовать в новом году.
1. Узнайте о личном опыте использования ИИ лидерами компаний
How I AI — отличный подкаст, который ведет Клэр Во (Claire Vo), основатель ChatPRD и бывший директор по продуктам и технологиям LaunchDarkly. В каждом эпизоде участвует представитель разных дисциплин и индустрий — от топ-менеджмента до обладателей премии «Эмми» — которые рассказывают, как используют ИИ в повседневной работе.
Что отличает подход Во? Каждый эпизод включает видео, где гость показывает инструменты и процессы ИИ, которые он действительно использует. Гости этого подкаста должны показывать, а не просто рассказывать. Это отсеивает тех, кто хочет произвести впечатление рассказами о том, как их организации используют искусственный интеллект, которые могут быть преувеличены. Этот подкаст незаменим для руководителей, которые хотят повысить собственное использование ИИ и получить вдохновение для себя и своих команд.
Эпизод «ChatGPT agent mode» — хорошая отправная точка для новичков. Для тех, кто уже глубже погрузился в тему, рекомендую начать с «How Amplitude built an internal AI tool that the whole company’s obsessed with», потому что он показывает, как существующая корпоративная компания использует ИИ в повседневных рабочих процессах.
2. Stratechery — стратегический ИИ-ресурс для руководителей
Нет недостатка в сенсационных медийных заголовках и LinkedIn-«экспертах», провозглашающих влияние ИИ на бизнес в различных отраслях. Stratechery — один из самых взвешенных информационных бюллетеней и подкастов, когда дело касается анализа индустрии искусственного интеллекта.
Даже если ваш бизнес не в технологической индустрии, на него повлияет то, как технологии, особенно ИИ, трансформируют другие отрасли. Бен Томпсон (Ben Thompson) берет интервью у лидеров ИИ — от Сэма Альтмана (Sam Altman), основателя и генерального директора OpenAI, до Брета Тейлора (Bret Taylor), основателя и генерального директора Sierra, платформы ИИ-агентов.
У него также есть глубоко исследованные и контекстуализированные взгляды на такие темы, как пузыри ИИ, краткосрочные и долгосрочные реалии производства чипов в США и то, как искусственный интеллект повлияет на существующих игроков рынка и разрушит их позиции. Хотя Томпсон пишет Stratechery задолго до того, как ИИ стал горячей темой, он стал главным ресурсом для хорошо информированных стратегических идей об искусственном интеллекте и его влиянии.
Если вы пытаетесь наверстать упущенное в последних технологических войнах ИИ, рекомендую прочитать одну из его недавних статей «Google, Nvidia, and OpenAI», в которой исследуются текущие позиции каждой из этих компаний.
3. Погружение в ИИ через курс AI for Everyone
Для бизнес-лидеров, которые хотят более структурированного подхода к изучению ИИ с нуля, AI for Everyone от Эндрю Нг (Andrew Ng), пионера и преподавателя ИИ, — отличная отправная точка. Курс учит основам искусственного интеллекта, его возможностям и рискам, а также тому, как внедрить его в организации.
Он давно является высоко оцененным курсом и доступен бесплатно на Coursera и DeepLearning.ai — обучающих платформах, основанных Нг. Курс обсуждает технические концепции таким образом, что нетехнические люди могут понять, и объясняет больше о таких дисциплинах, как машинное обучение и наука о данных, и о том, что требуется для внедрения ИИ в организации.
4. Ранние сигналы ИИ из X/Twitter
Один из лучших способов быть в курсе последних разработок в области ИИ и того, как он применяется в вашей отрасли — это X. Ранние сигналы развивающихся тенденций обычно появляются в X, прежде чем о них напишут в вашем любимом издании.
Лучший способ использовать X для поиска новых трендов ИИ в вашей индустрии — создать список людей из вашей отрасли, которые говорят об искусственном интеллекте. Вы можете использовать LLM или поисковый продукт на основе LLM, такой как ChatGPT или Perplexity, чтобы найти аккаунты в X, которые обсуждают ИИ в вашей индустрии.
Вы можете создать список X из этих людей на основе рекомендаций. Когда вы начнете просматривать их твиты и взаимодействовать с ними, алгоритм будет отправлять вам другие отличные твиты и аккаунты. Ваши коллеги будут удивляться, как вы так быстро остаетесь в курсе ИИ и узнаете о новых вариантах использования и продуктах.
Один из моих любимых людей в соцсети X — Итан Моллик (Ethan Mollick), который говорит обо всем — от внедрения ИИ до последних моделей и продуктов искусственного интеллекта. Он взвешен, и многие из его взглядов подкреплены данными, а не горячими высказываниями. Клэр Во (Claire Vo) также отличный человек для подписки в X благодаря ее прозрачности в том, как она использует ИИ для создания своей компании ChatPRD. Даже если бы ее подкаста не существовало, я узнал от нее больше о возможностях, которые открывает ИИ с точки зрения новых способов работы в одиночку и в командах, чем от кого-либо еще.
Использование этих ИИ-ресурсов для руководителей даст старт вашему собственному путешествию в мир ИИ и поможет идти в ногу с быстрой трансформацией, которую переживает наш мир из-за искусственного интеллекта. По мере того как вы продолжаете учиться, вы откроете для себя больше ресурсов, которые соответствуют вашим целям и фокусу. Эти ресурсы дадут вам прочную основу для понимания того, что искать в ресурсах ИИ, чтобы избежать хайпа и спекулятивного контента. Используйте то, что вы узнаете, чтобы трансформировать работу вашей компании и команды и скорректировать свой фокус, чтобы ваш бизнес не отстал.
#ИИ #AImodel #AI #Write2Earn
$BTC $ETH

NASA едва не потеряла миссии на миллиарды долларов из-за бреши в системе безопасности, которую три года не замечали инженеры. Уязвимость в критически важном программном обеспечении CryptoLib могла открыть хакерам доступ к управлению марсоходами и другими космическими аппаратами.
ИИ обнаружил то, что упустили люди
Алгоритм искусственного интеллекта компании AISLE выявил серьезную проблему в системе, защищающей связь между космическими аппаратами и наземными центрами управления. Брешь существовала в течение трех лет, несмотря на регулярные проверки безопасности и анализ кода специалистами NASA.
Уязвимость затрагивала систему аутентификации CryptoLib — программное обеспечение, отвечающее за шифрование и защиту данных, передаваемых между Землей и космическими аппаратами. Злоумышленники могли воспользоваться скомпрометированными учетными данными операторов для получения несанкционированного доступа.
«В течение трех лет система безопасности, предназначенная для защиты связи между космическими аппаратами и Землей, содержала уязвимость, которая могла подорвать эту защиту», — отмечают специалисты AISLE в своем блоге.
Как хакеры могли атаковать космические миссии
Сценарий атаки выглядел достаточно реалистично. Злоумышленники могли получить доступ к именам пользователей и паролям сотрудников NASA несколькими способами:
Социальная инженерия и обман сотрудников для получения конфиденциальной информацииФишинговые атаки с подменой официальных сайтов и сервисовЗаражение компьютеров вирусами через USB-накопители или другие внешние устройства
Получив эти данные, хакер мог удаленно перехватить управление космическим аппаратом или получить доступ к данным, которыми он обменивается с центром управления полетами. Под угрозой оказались миссии стоимостью в миллиарды долларов, включая программы исследования Марса.
Впрочем, для успешной эксплуатации уязвимости злоумышленникам потребовался бы локальный доступ к системе, что значительно усложняло задачу по сравнению с полностью удаленной атакой.
4 дня против 3 лет
Контраст между человеческими возможностями и искусственным интеллектом оказался разительным. То, что специалисты NASA не могли обнаружить в течение трех лет регулярных проверок, ИИ-система AISLE выявила и помогла устранить всего за четыре дня.
Авторы исследования подчеркивают растущую важность автоматизированных инструментов анализа безопасности. «Проверка человеком остается ценной, но автономные тесты могут систематически проверять все кодовые базы, отмечать подозрительные закономерности и непрерывно работать по мере развития кода», — заявляют они.
Уязвимость уже устранена, а космические миссии NASA продолжают работу в штатном режиме. Инцидент стал еще одним доказательством того, что технологии искусственного интеллекта могут дополнить человеческую экспертизу в области кибербезопасности.
#NASA #AI #AImodel #Write2Earn
$BNB $XRP

Новый отчет OpenAI показал, что искусственный интеллект экономит сотрудникам в среднем от 40 до 60 минут рабочего времени в день. Эти данные могут разочаровать тех, кто ожидал кардинальных изменений в производительности труда благодаря ИИ-технологиям.
Исследование «Состояние корпоративного ИИ в 2025 году» основано на анонимизированных данных использования более чем 1 млн бизнес-клиентов и опросе 9 000 сотрудников почти 100 организаций. Документ представляет картину растущего внедрения и интеграции ИИ на рабочих местах.
Рост популярности при скромных результатах
Согласно отчету, 75% работников сообщают, что использование ИИ на работе улучшило либо скорость, либо качество их результатов. Столько же пользователей заявляют, что теперь могут выполнять новые задачи, которые раньше им были недоступны.
Однако реальные показатели производительности оказались более скромными, чем ожидалось. В рабочем дне, заполненном встречами, электронной почтой и множеством инструментов, сэкономленный час может показаться минимальной выгодой, а не кардинальным сдвигом в продуктивности.
Внедрение ИИ в компаниях действительно растет быстрыми темпами. Недельное количество сообщений в ChatGPT Enterprise увеличилось почти в восемь раз за прошедший год, а использование структурированных рабочих процессов, таких как пользовательские GPT, выросло в 19 раз. Компании также используют более сложные запросы — использование токенов рассуждения увеличилось более чем в 320 раз.
Разрыв между активными и обычными пользователями
Данные OpenAI показывают растущий разрыв между «передовыми» пользователями и обычными сотрудниками. «Передовые» работники, входящие в 95-й процентиль по интенсивности использования, отправляют примерно в шесть раз больше сообщений, чем средние пользователи.
Эти активные пользователи сообщают о более значительной экономии времени — свыше 10 часов в неделю. Они создают рабочие процессы на основе ИИ, автоматизируют рутинные задачи и превращают инструмент в надежного коллегу, а не в случайного помощника. Впрочем, даже примерно 2 часа сэкономленного времени в день остаются относительно умеренным показателем.
Работники отмечают, что выполняют определенные задачи быстрее — например, устранение неполадок в IT, создание кампаний и улучшение кода. Однако повседневные выгоды по-прежнему составляют примерно час в среднем.
OpenAI представляет отчет как снимок текущего состояния корпоративного ИИ, а не окончательный вердикт. Компания предполагает, что будущие достижения могут прийти не от самой модели, а от того, как организации перестроят процессы и рабочие потоки вокруг нее.
Для большинства работников ИИ остается помощником — полезным, но не революционным. Он ускоряет работу и может сделать некоторые задачи менее утомительными. Однако тот факт, что обычный сотрудник экономит менее часа в день, указывает на технологию, которая мощна, но все еще ограничена. Главный вопрос заключается в том, будут ли эти показатели продолжать расти, или час в день ближе к потолку возможностей, чем хотелось бы признать энтузиастам ИИ.
#AImodel #AI #Write2Earn
$BTC $ETH