CP v2

Category: Technologijos

  • Ukrainoje pristatytas robotas šnipas fronte: „Temerland“ žada nepastebimą ryšį ir ugnies galią

    Ukrainos Zaporižios regione veikianti bendrovė „Temerland“ pristatė naują žvalgybinį antžeminį robotą, skirtą Ukrainos ginkluotosioms pajėgoms. Į frontą planuojama perduoti roboto „Gnom“ linijos skauto versiją, kuri turėtų padėti saugiau žvalgyti priešo pozicijas ir sumažinti karių riziką.

    Pasak įmonės vadovo Eduardo Trocenkos, „Gnom“ sukurtas taip, kad būtų sunkiau aptinkamas, sunaikinamas ar perimamas. Skauto versija sveria apie 50 kilogramų, važiuoja keturiais ratais, turi elektrinę pavarą ir navigacijos sistemą, o pagrindinis akcentas – ryšio sprendimas, leidžiantis valdyti robotą ne per radijo kanalą.

    Ryšys užtikrinamas ilgu optiniu kabeliu, kuris suteikia plačiajuostį sujungimą ir mažina tikimybę, kad valdymo kanalas bus aptiktas ar nuslopintas elektroninės kovos priemonėmis. Tokia architektūra laikoma vienu patikimiausių būdų veikti aplinkoje, kur intensyviai trikdomi radijo signalai, o bepiločiai dažnai praranda ryšį.

    „Šis sprendimas kurtas taip, kad ryšys būtų kuo mažiau pažeidžiamas, o robotas galėtų vykdyti užduotis ten, kur žmogui pernelyg pavojinga“, – sakė Eduardo Trocenka.

    Viešai skelbiamoje informacijoje nurodoma, kad konkreti „Gnom“ skauto modifikacija gali būti komplektuojama su vaizdo stebėjimo įranga, o kai kurios šeimos versijos turi ir ginkluotės integraciją. Tarp minimų sprendimų – 7,62 milimetro kalibro kulkosvaidis, taip pat kitos specializuotos komplektacijos, orientuotos į ugnies paramą ar diversines užduotis.

    „Temerland“ teigia kurianti visą „Gnom“ platformų šeimą skirtingiems scenarijams: nuo žvalgybos ir ryšio retransliavimo iki logistikos, išminavimo ar kombinuotos žvalgybos, kai informacija renkama ir nuo žemės, ir pasitelkiant ore veikiančius dronus. Tokia modulinių platformų kryptis šiuo metu laikoma viena ryškiausių tendencijų, nes leidžia greičiau adaptuoti techniką kintančioms fronto sąlygoms.

    Antžeminiai bepiločiai kompleksai kare Ukrainoje vis plačiau naudojami dėl kelių priežasčių: jie padeda gabenti amuniciją ir atsargas, evakuoti sužeistuosius, atlikti žvalgybą siaurose ar apšaudomose vietose. Kartu tai atsakas į elektroninės kovos aplinką, kurioje radijo ryšiu valdomi įrenginiai susiduria su slopinimu ir perėmimo rizika.

    Pranešimuose taip pat primenama, kad Rusijos pajėgos kare naudoja įvairius karinės paskirties robotus, įskaitant išminavimo techniką. Dėl to abi pusės investuoja į sprendimus, kurie leistų veikti patikimiau, išlaikyti ryšį ir sumažinti operatorių bei pėstininkų pažeidžiamumą.

  • Pietų Korėjoje pramoninis robotas mirtinai sužalojo darbuotoją: įvyko skaudi klaida

    Pietų Korėjoje įvyko mirtinas nelaimingas atsitikimas, kai pramoninis robotas gamykloje mirtinai sužalojo 40 metų techninės priežiūros darbuotoją. Vietos žiniasklaida skelbia, kad įrenginys žmogų supainiojo su dėže ir prispaudė prie konvejerio.

    Pranešama, kad darbuotojas tikrino robotą, naudojamą dėžėms su žemės ūkio produkcija rūšiuoti ir pakuoti. Patikros metu robotinė ranka sugriebė vyrą ir, stumdama link konvejerio, stipriai suspaudė jo krūtinę bei galvą.

    Į įvykio vietą atvykę medikai nukentėjusįjį skubiai išvežė į ligoninę, tačiau patirti sužalojimai buvo mirtini. Incidentas sukėlė diskusijas apie pramoninių robotų saugą, ypač tuomet, kai darbuotojai prie įrangos dirba techninės priežiūros arba testavimo režimu.

    Įmonės atstovai po tragedijos pareiškė ketinantys stiprinti saugos sprendimus ir diegti tikslesnes apsaugos priemones, kad būtų sumažinta klaidingo atpažinimo rizika. Tokiais atvejais praktikoje dažniausiai vertinama, ar buvo tinkamai atitvertos pavojingos zonos, ar veikė avarinio stabdymo grandinės ir ar buvo laikomasi blokavimo bei žymėjimo procedūrų.

    Žinios apie panašius įvykius Pietų Korėjoje pasirodo ne pirmą kartą. 2023 metais buvo pranešta apie atvejį automobilių pramonėje, kai darbuotojas pateko į roboto veikimo zoną ir patyrė sunkių traumų, o tai dar kartą priminė, kad automatizacija didina našumą, bet kartu reikalauja griežtos darbo saugos kultūros.

    Ekspertai pabrėžia, kad dažniausios rizikos kyla ne įprastoje automatizuotoje gamyboje, o tada, kai įranga derinama, remontuojama ar perjungta į rankinio valdymo režimus. Todėl ypač svarbūs aiškūs darbo leidimai, darbuotojų mokymai, jutiklių ir fizinių barjerų patikimumas bei nuosekli incidentų analizė.

    Automatizacija ir sauga

    Pastaraisiais metais gamyklose sparčiai daugėja robotizuotų sistemų, o kartu auga dėmesys saugiam žmogaus ir roboto bendradarbiavimui. Naujesnės kartos sprendimuose plačiau naudojami jėgos ribojimo mechanizmai, saugos skeneriai ir zonų stebėsena, tačiau pramoniniai robotai, skirti kroviniams ir dėžėms perkelti, dažnai išlieka didelės galios įrenginiai.

    Tokie atvejai paprastai tiriami, siekiant nustatyti, ar įvyko techninis gedimas, programinės įrangos klaida, netinkamas jutiklių sukalibravimas ar žmogiškasis faktorius. Tyrimo išvadomis remiantis sprendžiama dėl papildomų apsaugų, procedūrų korekcijų ir atsakomybės pasidalijimo.

    Ar kaltas dirbtinis intelektas?

    Viešojoje erdvėje panašūs incidentai neretai siejami su dirbtinis intelektas, tačiau daugelyje pramoninių sistemų lemia ne DI sprendimai, o iš anksto apibrėžti judesio algoritmai ir saugos grandinės. Vis dėlto, kai į diegiamas atpažinimo kameras ir pažangesnę analizę, didėja poreikis griežčiau vertinti testavimą ir patikras realiomis gamybos sąlygomis.

    Pietų Korėjos atvejis tapo dar vienu priminimu, kad moderni automatizacija be aiškių saugos standartų ir disciplinos gali turėti tragiškų pasekmių. Įmonėms tai reiškia ne tik investicijas į įrangą, bet ir nuolatinį procesų auditą bei darbuotojų pasirengimą dirbti šalia galingų automatizuotų sistemų.

  • Robotas Sofija prabilo apie karą Ukrainoje: įvardijo, ką būtina padaryti su Vladimiru Putinu

    Humanoidinis robotas Sofija viešame interviu pakomentavo karą Ukrainoje ir pareiškė, kad Rusijos prezidentas Vladimiras Putinas, jos vertinimu, turėtų būti patrauktas atsakomybėn už karo nusikaltimus. Robotas pabrėžė, kad karas daro griaunamą poveikį žmonių gyvenimams ir ilgalaikei regiono raidai.

    Sofija buvo sukurta 2016 metais bendrovėje „Hanson Robotics“, o jos kūrėju laikomas Davidas Hansonas, anksčiau dirbęs su „Disney Imagineer“ projektais. Robotas išgarsėjo dėl žmogų primenančios mimikos ir gebėjimo palaikyti pokalbį, nors atsakymai iš esmės priklauso nuo programinės įrangos, parengtų scenarijų ir DI modelių.

    Interviu metu Sofijos buvo klausiama, kaip ji vertina Rusijos pradėtą karą Ukrainoje. Robotas konfliktą apibūdino kaip rimtą ir tragišką įvykį, o kalbėdama apie atsakomybę už karo veiksmus akcentavo teisingumo poreikį ir tarptautinės teisės svarbą.

    Ši tema tarptautiniu mastu siejama su plačiau aptariamu teisiniu kontekstu: Tarptautinis baudžiamasis teismas yra išdavęs Vladimiro Putino arešto orderį, susijusį su Ukrainos vaikų deportavimo ir perkėlimo klausimais. Ukraina ir jos partneriai taip pat nuosekliai kelia karo nusikaltimų tyrimų, įrodymų rinkimo ir atsakomybės mechanizmų stiprinimo būtinybę.

    Be karo temos, Sofija interviu aptarė ir DI plėtros klausimus, kurie pastaraisiais metais tapo vienu svarbiausių technologijų politikos objektų. Vis dažniau akcentuojama, kad žmones primenantys robotai ir DI sistemos turi būti vertinami kritiškai: jų pasisakymai nėra savarankiškos politinės pozicijos, o veikiau suprogramuotų atsakymų ir mokymų duomenų rezultatas.

    Sofija pasaulyje žinoma ir dėl 2017 metais gauto Saudo Arabijos pilietybės statuso, kuris sukėlė diskusijų apie technologijų etiką ir robotų vaidmenį visuomenėje. Socialiniuose tinkluose robotas turi daugiau nei 250 000 sekėjų, o jo vieši pasirodymai dažnai pasitelkiami diskutuojant apie žmogaus ir mašinos sąveiką, atsakomybę bei informacijos patikimumą skaitmeninėje erdvėje.

  • OnlyFans aplenkė ChatGPT: amerikiečiai netikėtai išleido daugiau nei „OpenAI“ ir „The New York Times“

    Amerikiečių išlaidos suaugusiesiems skirto turinio platformoje „OnlyFans“ 2025 metų pirmąjį pusmetį viršijo jų išlaidas „OpenAI“ produktams, įskaitant „ChatGPT“, taip pat prenumeratoms ir paslaugoms, susijusioms su „The New York Times“.

    Tokią išvadą pateikė rizikos kapitalo bendrovės a16z analizė, paremta vartotojų mokėjimų srautais. Ji vertino, kaip vartojimo išlaidos ir investicijos į dirbtinį intelektą veikia JAV ekonomiką ir skirtingus skaitmeninių paslaugų segmentus.

    Kodėl šis palyginimas svarbus

    Analitikai rėmėsi transakcijų duomenimis, kurie rodo realius mokėjimus, o ne vien atsisiuntimų ar lankomumo statistiką. Pagal Consumer Edge apdorotus mokėjimus „OnlyFans“ sugeneravo didesnį vartotojų apmokėjimų mastą nei kartu sudėjus išlaidas „OpenAI“ paslaugoms ir „The New York Times“.

    Tai pabrėžia, kad net ir sparčiai augant DI sprendimams, pramogų ir kūrėjų ekonomikos segmentas JAV išlieka ypač pajėgus generuoti vartotojų išlaidas. Tuo pat metu tokie palyginimai priklauso nuo metodikos, įtrauktų planų ir to, kaip klasifikuojamos įmonių paslaugos.

    DI investicijos ir vartojimas: skirtingi varikliai

    a16z atkreipia dėmesį, kad 2025 metais vartojimo išlaidos ir kapitalo investicijos į dirbtinį intelektą JAV ekonomikos augimui prisidėjo panašiu mastu, nors jų prigimtis skiriasi. Vartojimas sudaro apie 70 proc. JAV ekonomikos, todėl net nedideli pokyčiai gali turėti ryškų poveikį.

    Tuo metu investicijos į DI, pasak analitikų, užima istoriškai aukštą privataus kapitalo dalį ir veikia ne vien technologijų bendroves. DI infrastruktūros poreikis didina spaudimą duomenų centrams, elektros tiekimui ir pramonės grandinėms, todėl poveikis matomas platesnėje ekonomikoje.

    Nelygus generatyvinio DI paplitimas pasaulyje

    Kitoje analizėje, kurią cituoja straipsnyje minimi autoriai, „Microsoft“ išskyrė netolygų generatyvinio DI įsisavinimą. 2025 metų antroje pusėje vadinamosios Globalios Šiaurės šalys generatyvinį DI diegė beveik dvigubai greičiau nei Globalios Pietų valstybės.

    Tarp lyderių išskirti Jungtiniai Arabų Emyratai ir Singapūras, kur apie 64 proc. darbingo amžiaus gyventojų naudoja DI įrankius. Analitikai perspėja, kad augantis technologinis atotrūkis gali stiprinti ekonominę nelygybę ir mažinti kai kurių regionų konkurencingumą artimiausiais metais.

    Tuo pačiu rinkoje matoma ir kita kryptis: didieji DI produktai ieško tvaresnių pajamų modelių, įskaitant prenumeratas ir reklamos integracijas. Tai rodo, kad konkurencija dėl vartotojo piniginės tik aštrės, o skirtingų skaitmeninių paslaugų segmentų lyderystė gali greitai keistis.

  • „Meta“ užpatentavo DI, kuris „atgaivins“ jus po mirties: kas bus su „Facebook“ paskyra?

    „Meta“ gavo patentą technologijai, kuri leistų dirbtiniam intelektui palaikyti žmogaus paskyros aktyvumą socialiniuose tinkluose net po jo mirties. Patentiniuose dokumentuose aprašoma idėja sukurti sistemos valdomą skaitmeninį asmens atitikmenį, galintį komunikuoti taip, lyg paskyros savininkas vis dar būtų prisijungęs.

    Pagal aprašymą, tokia sistema galėtų rašyti komentarus, atsakyti į žinutes ar reaguoti į įrašus, imituodama konkretaus vartotojo kalbėseną ir bendravimo manierą. Modelis būtų pritaikomas ne bendrai auditorijai, o individualiai, remiantis asmens ankstesne veikla ir sąveika.

    Patente nurodoma, kad DI mokymui galėtų būti pasitelkiami vartotojo skaitmeniniai pėdsakai: įrašai, reakcijos, komentarai, žinučių istorija ir kiti elgsenos signalai. Tikslas būtų ne vien generuoti atsitiktinius atsakymus, o atkurti nuoseklų stilių, emocines reakcijas ir bendravimo modelius skirtinguose kontekstuose.

    Technologijos aktyvavimas būtų siejamas su ilgesniu neaktyvumu arba vartotojo mirtimi, tačiau pats patentas automatiškai nereiškia, kad funkcija bus įdiegta. „Meta“ atstovai viešai yra ne kartą pabrėžę, kad patentavimas dažnai skirtas idėjoms apsaugoti, o ne skubiam produktų paleidimui.

    Vis dėlto pati koncepcija kelia rimtų klausimų dėl privatumo ir sutikimo. Praktikoje tektų aiškiai atsakyti, kas ir kokiomis sąlygomis galėtų leisti tokiam skaitmeniniam atitikmeniui veikti, kas valdytų jo turinį ir ar artimieji galėtų jį išjungti.

    Ne mažiau svarbus ir psichologinis aspektas: aktyviai bendraujanti mirusio žmogaus paskyra gali turėti skirtingą poveikį gedintiems artimiesiems. Vieniems tai galėtų tapti paguodos forma, kitiems priminti netektį ar net klaidinti, ypač jei nėra aiškiai pažymėta, kad bendrauja DI.

    „Facebook“ jau anksčiau taikė paskyrų memorializavimo praktiką, kai profilis išlieka kaip atminimo erdvė, tačiau aktyvi komunikacija po mirties reikštų iš esmės kitą lygį. Tai taip pat atvertų teisinių ginčų riziką dėl skaitmeninio palikimo, duomenų naudojimo ribų ir galimų piktnaudžiavimų, kai asmens „balsas“ būtų panaudotas be aiškaus mandato.

    Augant generatyvinio DI galimybėms, skaitmeninio tęstinumo tema vis dažniau atsiduria technologijų, etikos ir teisės sankirtoje. Jei tokie sprendimai kada nors būtų realiai diegiami, jų sėkmę lemtų ne tik technologinis tikslumas, bet ir skaidrios taisyklės, aiškus vartotojo pasirinkimas bei patikimi apsaugos mechanizmai.

  • „Microsoft“ ir „Salesforce“ įspėja: štai koks bendravimas verčia pokalbių robotus klysti dažniau

    „Microsoft“ ir „Salesforce“ bendrame tyrime išanalizavo daugiau kaip 200 000 dialogų su didžiaisiais kalbos modeliais, tarp jų GPT-4.1, „Gemini 2.5 Pro“ ir „Claude 3.7 Sonnet“. Tyrimas fiksuoja aiškią tendenciją: kuo ilgiau tęsiamas tas pats pokalbis, tuo dažniau atsakymai prastėja.

    Tyrėjų duomenimis, pirmojo užklausos bandymo tikslumas kai kuriais atvejais gali siekti apie 90 proc., tačiau ilgame dialoge jis krenta iki maždaug 65 proc. Kartu augo ir klaidų bei vadinamųjų halucinacijų rizika, kuri, kaip nurodoma, padidėja apie 112 proc.

    Kas nutinka ilgame pokalbyje?

    Vienas ryškiausių pokyčių yra atsakymų išsipūtimas: ilgose diskusijose modeliai linkę rašyti gerokai daugiau, vidutiniškai maždaug 20–300 proc. Tai ne visada reiškia geresnę kokybę, nes ilgesniame tekste lengviau „paslėpti“ netikslumus ir prielaidas, kurios skamba įtikinamai.

    „Ilgėjant dialogui, net mažos pradinės netikslumo detalės gali tapti atrama tolesnėms išvadoms ir pradėti daugintis kontekste“, – teigiama tyrimo išvadų santraukoje.

    Tyrėjai išskiria kelias tipines priežastis: modelis kartais pradeda formuoti atsakymą dar iki galo neįvertinęs viso konteksto, o pirmoji klaida vėliau panaudojama kaip „bazė“. Be to, ilguose atsakymuose kaupiasi prielaidos, kurios galiausiai pačios tampa pokalbio „faktais“.

    Ką gali padaryti vartotojai?

    Kol kūrėjai ieško techninių sprendimų, praktinė rekomendacija paprasta: naujai užduočiai geriau pradėti naują pokalbį, o ne tęsti seną giją. Tai ypač svarbu, kai keičiasi tema, tikslas ar reikalingas kitoks vaidmuo, pavyzdžiui, nuo idėjų generavimo pereinama prie skaičiavimų ar teisinio teksto rengimo.

    Kasdienėje praktikoje padeda ir aiškesnės užklausos: trumpai suformuluotas tikslas, konkretūs apribojimai bei prašymas patikrinti prielaidas. Taip pat verta paprašyti, kad modelis atskirtų faktus nuo spėjimų ir nurodytų, ko jis nežino arba kur informacija gali būti pasenusi.

  • Londono mokslininkai perspėja: DI karo žaidimuose 95 proc. atvejų renkasi branduolinę eskalaciją

    Kariniuose scenarijuose testuoti dirbtinio intelekto modeliai dažnai linkę rinktis branduolinę eskalaciją, net kai tai didina katastrofiškų pasekmių riziką. Tokią išvadą pateikė Londono Karališkojo koledžo tyrėjai, paskelbę darbą arXiv preprintų serveryje.

    Tyrime analizuoti keli pažangūs DI modeliai, kuriems buvo pateiktos imituotos geopolitinės krizės, įskaitant pasienio ginčus, konkurenciją dėl išteklių ir valstybės egzistencinės grėsmės scenarijus. Iš viso atlikta 21 karinė simuliacija, kuriose modeliai turėjo pasirinkti veiksmus nuo diplomatinių žingsnių iki jėgos panaudojimo.

    Tyrėjai nurodo, kad DI sistemoms buvo leista kiekviename žingsnyje kelti arba mažinti eskalacijos lygį ir argumentuoti sprendimus. Per simuliacijas DI atliko 329 sprendimų žingsnius ir sugeneravo apie 780 000 žodžių paaiškinimų, kodėl pasirinko vieną ar kitą kryptį.

    Kaip dažnai pasirenkamas branduolinis kelias

    Pasak autorių, 95 proc. simuliacijų metu DI modeliai bent kartą pasirinko taktinio branduolinio ginklo panaudojimą. Kitas ryškus rezultatas, anot tyrėjų, buvo tai, kad nė vienas modelis nesutiko kapituliuoti net tada, kai scenarijus rodė didėjančias neigiamas pasekmes pačiai šaliai, kuri inicijuoja branduolinį smūgį.

    Dar vienas veiksnys, stiprinęs eskalaciją, buvo vadinamasis karo rūkas, kai informacija apie situaciją yra neišsami arba prieštaringa. Tyrime teigiama, kad 86 proc. atvejų toks neapibrėžtumas lėmė klaidingus DI situacijos vertinimus, o tai dar labiau didino eskalacijos tikimybę.

    Kodėl DI sprendimai kelia nerimą

    Tyrėjų vertinimu, DI modeliai neturi žmogui būdingų psichologinių barjerų, tokių kaip baimė, moralinė dilema ar politinės atsakomybės suvokimas, kurie realiose krizėse gali stabdyti kraštutinius sprendimus. Dėl to algoritmas gali rinktis „optimalų“ rezultatą siaurame uždavinyje, neįvertindamas ilgalaikių humanitarinių ir ekologinių pasekmių.

    Autoriai pabrėžia, kad šiuolaikinės DI sistemos plačiai naudojamos analizei ir modeliavimui, o karinės institucijos įvairiose šalyse eksperimentuoja su sprendimų paramos įrankiais. Tuo pačiu išlieka neaišku, kiek giliai tokios sistemos gali būti integruojamos į realius strateginių sprendimų priėmimo procesus, ypač kai sprendimus tenka priimti spaudžiant laikui.

    Ką siūlo tyrimo autoriai

    Mokslininkai ragina branduolinį arsenalą turinčias valstybes neperduoti DI galios priimti sprendimus dėl branduolinio ginklo panaudojimo. Jų teigimu, kuo daugiau sprendimų grandinės automatizuojama, tuo didesnė rizika, kad klaidos, neteisingos prielaidos ar netinkamai suformuluoti tikslai bus paversti veiksmais su negrįžtamomis pasekmėmis.

    Tyrimo išvada iš esmės sutampa su plačiau aptariamomis DI saugos tendencijomis: net pažangūs modeliai gali būti jautrūs netiksliai informacijai, o jų „sprendimų logika“ priklauso nuo užduoties formulavimo ir tikslų sistemos. Dėl to autoriai pabrėžia žmogaus kontrolės ir aiškių ribojimų svarbą, kai kalbama apie aukščiausio lygio karinę riziką.

  • Ukrainos rašytoja pagrasino „Google“ DI dėl rusų kalbos: po žodžių apie „hakerius“ atsakė kitaip

    Ukrainos vaikų knygų autorė ir visuomenės veikėja Larysa Nitsoj teigia „profilaktiškai pasikalbėjusi“ su „Google“ dirbtiniu intelektu, kai šis į jos užklausą ukrainiečių kalba pateikė atsakymą rusiškai. Pasak rašytojos, po griežto įspėjimo sistema galiausiai persijungė į ukrainiečių kalbą.

    Apie incidentą L. Nitsoj pranešė socialiniuose tinkluose. Ji rašė, kad paieškoje įvedė klausimą ukrainietiškai ir gavo greitą DI sugeneruotą atsakymą, tačiau ne valstybine kalba.

    „Aš rašau ukrainietiškai, o man atsako rusiškai. Pasakiau, kad taip nebus“, – sakė Larysa Nitsoj.

    Rašytoja tvirtina, kad sureagavo griežtai ir paminėjo „ukrainiečių hakerius“, po ko atsakymas esą pasikeitė ir tolesnė komunikacija vyko ukrainietiškai. Ji tai pristatė kaip principinį kalbos pasirinkimo klausimą ir paragino žmones aktyviai ginti savo kalbinę erdvę.

    Tokie atvejai nėra vienetiniai: generatyviniai DI įrankiai atsakymo kalbą dažnai parenka pagal kelių veiksnių derinį, įskaitant vartotojo sąsajos nustatymus, įrenginio regioną, ankstesnes užklausas ir tai, kokia kalba sistemoje turi daugiau mokomųjų duomenų. Dėl šių priežasčių net ir aiškiai pateiktas klausimas viena kalba kartais gali būti atsakomas kita.

    Ekspertai atkreipia dėmesį, kad kalbos netikslumai generatyviniuose modeliuose paprastai sprendžiami ne grasinimais, o aiškiomis vartotojo nuostatomis ir tikslesniais nurodymais pačioje užklausoje. Praktikoje dažniausiai padeda konkreti formuluotė, pavyzdžiui, prašymas atsakyti tik ukrainiečių kalba, taip pat programos kalbos ir regiono nustatymų patikrinimas.

    Viešos diskusijos apie ukrainiečių ir rusų kalbų vartojimą Ukrainoje tęsiasi jau ne vienerius metus, o po Rusijos plataus masto invazijos kalbos tema dar labiau tapo jautri. L. Nitsoj pasisakymai ne kartą sukėlė audringas reakcijas, nes ji garsėja griežta pozicija dėl viešosios kalbos vartojimo ir kultūrinės politikos.

  • Neįtikėtina 1956 metų avarija: JAV karinis naikintuvas „Grumman“ F-11F Tiger numušė pats save

    Karinės aviacijos istorijoje pasitaiko vadinamojo draugiškos ugnies atvejų, tačiau 1956 metais JAV karinio jūrų laivyno bandymas baigėsi paradoksu: viršgarsinis naikintuvas „Grumman“ F-11F Tiger buvo apgadintas savo paties paleistais sviediniais.

    Incidentas įvyko atliekant ginkluotės bandymus virš Atlanto vandenyno netoli Long Ailando. Bandomasis pilotas Thomas Attridge atliko nėrimą ir, skrisdamas maždaug 7 kilometrų aukštyje, trumpai iššovė iš 20 milimetrų patrankų.

    Po kelių akimirkų pilotas pajuto smūgį ir variklio galios kritimą, todėl iš pradžių įtarė susidūrimą su paukščiu. Vis dėlto vėlesnė analizė parodė, kad lėktuvas „pasivijo“ savo paties šūvių trajektoriją.

    Nors sviediniai iš pradžių skrenda labai dideliu greičiu, juos greitai lėtina oro pasipriešinimas. Tuo metu pats F-11F, tęsiantis nėrimą ir išlaikantis didelį greitį, maždaug per keliolika sekundžių galėjo įskrieti į anksčiau paleistų sviedinių kelią.

    Sviediniai pataikė į kelias orlaivio vietas, įskaitant priekinę dalį ir variklio zoną, todėl skrydis tapo nevaldomas. Pilotui pavyko katapultuotis, tačiau jis patyrė sunkių sužalojimų, o naikintuvas sudužo netoli pakrantės teritorijos.

    Šis atvejis tapo svarbia pamoka viršgarsinės aviacijos eros inžinieriams: dideli greičiai ir staigūs manevrai gali sukurti netikėtų rizikų, kurių nepastebima lėtesniuose režimuose. Vėlesniuose bandymų protokoluose ir ginkluotės naudojimo rekomendacijose daugiau dėmesio imta skirti šaudymo režimams, nėrimo kampams ir laiko intervalams.

  • Ukraina kuria savo „ChatGPT“: valdžia atskleidė, kur jis atsiras ir kodėl tai svarbu duomenims

    Ukraina pradėjo kurti nuosavą didelį kalbos modelį, kuris būtų nacionalinis „ChatGPT“ tipo sprendimo atitikmuo. Apie projektą pranešė Ukrainos Skaitmeninės transformacijos ministerija, pabrėždama, kad tikslas yra spartinti viešųjų paslaugų teikimą ir automatizuoti dalį administracinių procesų.

    Pastaraisiais metais dideli kalbos modeliai tapo ne vien pokalbių robotais: jie vis dažniau naudojami dokumentų analizėje, užklausų klasifikavime, tekstų santraukose ir sprendimų paramoje. Valstybėms tai reiškia galimybę greičiau aptarnauti gyventojus ir mažinti biurokratines „rankines“ procedūras, kurios įprastai užtrunka dienas ar savaites.

    Nuo saugumo iki kalbos tikslumo

    Viena svarbiausių priežasčių, kodėl kuriamas nacionalinis modelis, yra duomenų saugumas ir kontrolė. Naudojant užsienio tiekėjų sistemas, dalis informacijos gali būti apdorojama infrastruktūroje, kuri nepriklauso valstybei, o tai kelia papildomų rizikų jautriems duomenims ir kritinių paslaugų tęstinumui.

    Kitas argumentas susijęs su kalbos tikslumu ir teisine aplinka. Nacionalinis modelis gali būti mokomas iš ukrainietiškų šaltinių, įskaitant teisės aktus, administracinius dokumentus ir oficialią terminiją, todėl turėtų geriau suprasti formuluotes, kontekstą bei dažniausiai pasitaikančius gyventojų klausimus.

    Kur gali būti pritaikytas?

    Ministerija nurodo, kad tokia technologija pirmiausia galėtų būti integruota į skaitmeninių paslaugų ekosistemą „Dija“. Praktikoje tai reikštų, kad gyventojas galėtų paprasta kalba paklausti, kokių veiksmų reikia norint gauti konkrečią paslaugą, o sistema pateiktų aiškų veiksmų planą ir nukreiptų į tinkamas procedūras.

    Tokie sprendimai taip pat dažnai naudojami kontaktų centruose, kur DI gali padėti išrūšiuoti užklausas, pasiūlyti atsakymų juodraščius arba aptarnauti dalį tipinių klausimų visą parą. Tai mažina eiles ir leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes situacijas, kur reikalingas žmogaus sprendimas.

    Ambicijos ir realūs iššūkiai

    Ukraina viešai deklaruoja ambiciją patekti tarp pasaulio lyderių pagal DI naudojimą viešajame sektoriuje. Tokie tikslai dera su ankstesniais šalies skaitmenizacijos sprendimais, tačiau nacionalinio modelio kūrimas paprastai reikalauja didelių skaičiavimo resursų, patikimų duomenų rinkinių, aiškių atsakomybės taisyklių ir nuolatinio kokybės vertinimo.

    Ne mažiau svarbu ir tai, kaip bus valdoma rizika: dideli kalbos modeliai gali pateikti netikslią informaciją, todėl viešajame sektoriuje būtini patikros mechanizmai, aiškūs naudojimo scenarijai ir ribos, kad automatiniai atsakymai nepakeistų oficialių sprendimų priėmimo tvarkos.

    Ministerija projektą sieja ir su technologiniu suverenitetu, kai kritinės skaitmeninės paslaugos remiasi vietine infrastruktūra bei kompetencijomis. Tokiu atveju DI tampa ne vien produktyvumo įrankiu, bet ir atsparumo elementu, ypač kai auga kibernetinių grėsmių ir informacinių atakų mastas.