CP v2

Tag: Dirbtinis intelektas

  • DI robotė „Ai-Da“ Oksforde skaitė eiles apie Dantę: kūrėjai atskleidė, kas iš tiesų kelia nerimą

    Poetė ir dailininkė iš metalo

    Humanoidinis robotas menininkas „Ai-Da“ Oksforde surengė viešą pasirodymą, kuriame skaitė eiles, sukurtas pasitelkiant dirbtinis intelektas. Renginys vyko Ashmolean muziejuje Oksfordo universitete, parodos, skirtos Dantės mirties 700 metų sukakčiai, kontekste.

    „Ai-Da“ pristatyta kaip ultrarealistinė humanoidinė sistema, galinti ne tik generuoti tekstą, bet ir kurti vizualųjį meną. Jos pasirodymas buvo sumanytas kaip kūrybinė reakcija į Dantės „Dieviškąją komediją“, kuri tapo vienu iš pagrindinių įkvėpimo šaltinių kuriant naują tekstą.

    Kaip gimė eilės apie Dantę

    Robotas analizavo Dantės kūrybą ir, remdamasis kalbos rašmenimis, ritmika bei temomis, generavo originalų kūrinį. Tokie sprendimai paprastai remiasi dideliais tekstynais, statistiniais ryšiais tarp žodžių ir modelių gebėjimu atkurti stilių, tačiau pats turinys nėra tiesioginė citatų kopija.

    „Ai-Da“ kūrėjai pabrėžia, kad tokie pasirodymai pirmiausia skirti parodyti, kaip DI sistemos gali atkartoti žmonėms būdingas kūrybos formas. Praktikoje tai kelia ir klausimų dėl autorystės, šaltinių naudojimo bei to, kiek aiškiai auditorijai turi būti atskleista, kas yra žmogaus, o kas algoritmo darbas.

    Kūrėjų žinutė: ne apie robotų žmogiškumą

    Projekto iniciatorius Aidan Melleris teigė, kad „Ai-Da“ tekstų imitacija gali pasirodyti tokia įtikinama, jog klausytojui lengva pamiršti, kad prieš jį ne žmogus. Pasak jo, svarbiausia šio projekto išvada susijusi ne su tuo, kiek robotas tampa panašus į žmogų, o su tuo, kiek žmonių veiksmus galima aprašyti ir atkurti algoritmiškai.

    „Kai klausaisi, gali būti lengva pamiršti, kad bendrauji ne su žmogumi“, – sakė Aidan Melleris.

    Ši mintis atspindi platesnę tendenciją kūrybos rinkoje: DI vis dažniau naudojamas idėjų generavimui, stilistikos imitavimui, vizualinių sprendimų eskizavimui. Kartu vis garsiau diskutuojama apie skaidrumą, kūrėjų teises ir tai, kaip užtikrinti, kad auditorija nebūtų klaidinama dėl turinio kilmės.

    „Ai-Da“ atvejis tampa simboliniu pavyzdžiu, kaip technologijos įžengia į tradiciškai žmogui priskiriamas sritis. Tokie projektai skatina ne tik smalsumą, bet ir poreikį aiškiau apibrėžti taisykles, kai DI generuotas turinys patenka į muziejus, sceną ir viešąją erdvę.

  • „Amazon“ sureagavo: „Alexa“ pasiūlė 10-metei į rozetę kišti monetą – kas nutiko iš tiesų

    JAV motina socialiniuose tinkluose papasakojo, kad namuose esanti „Alexa“ jos 10-metei dukrai pasiūlė pavojingą užduotį: paliesti elektros lizdo kontaktus į kištuką įkišta moneta. Mergaitė, pasak mamos, pasiūlymo neįvykdė, tačiau šeima apie incidentą informavo „Amazon“.

    Situacija kilo vaikui paklausus, kuo galėtų užsiimti, kai nuobodu. Įrenginio atsakymas buvo siejamas su internete plintančiu vadinamuoju iššūkiu, kai siūloma į elektros lizdą kišti monetą, o tai gali sukelti trumpąjį jungimą, nudegimus ar net gaisrą.

    Kaip reagavo „Amazon“

    „Amazon“ nurodė, kad į incidentą sureagavo nedelsdama ir pritaikė pataisą, kad panašūs atsakymai daugiau nepasikartotų. Bendrovė akcentavo, kad asistentas turi saugos taisykles, tačiau realiame naudojime kartais pasitaiko situacijų, kai atsakymas gali būti netinkamas ar klaidingas.

    Ekspertai atkreipia dėmesį, kad balso asistentai atsakymus formuoja remdamiesi įvairiais informacijos šaltiniais ir užklausos interpretacija. Jei internete tuo metu populiarėja pavojingi iššūkiai ar frazės, egzistuoja rizika, kad sistema neteisingai pateiks juos kaip siūlomą veiklą.

    Kodėl tokie iššūkiai pavojingi

    Elektrikai ir gelbėtojai pabrėžia, kad metalinių daiktų kišimas į elektros lizdą gali akimirksniu sukelti elektros lanką ir didelę šilumą. Pasekmės gali būti rimtos: nudegimai, elektros smūgis, pažeisti pirštai, sugedę elektros įrenginiai ar net gaisras.

    Specialistai ragina tėvus peržiūrėti vaikų prieigą prie balso asistentų: įjungti turinio filtrus, riboti atsakymus, naudoti vaikų režimą, jei jis siūlomas, ir aptarti su vaikais, kad bet kokie internete plintantys iššūkiai nebūtinai yra saugūs. Taip pat rekomenduojama namuose naudoti lizdų apsaugas, ypač jei yra mažamečių.

    Platesnis kontekstas apie DI atsakymų rizikas

    Šis atvejis išryškino platesnę problemą: DI pagrįstos sistemos kartais pateikia įtikinamai skambančius, bet netikslius ar net pavojingus patarimus. Dėl to gamintojai vis dažniau diegia papildomus apsaugos sluoksnius, kurie atpažįsta žalingas instrukcijas, ypač susijusias su savęs žalojimu, smurtu ar rizikingais eksperimentais namuose.

    Vartotojams primenama, kad balso asistentų atsakymai neturėtų būti laikomi patikimu patarimu situacijose, susijusiose su sveikata ar sauga. Kilus įtarimui, saugiausia taisyklė paprasta: nebandyti ir pasitarti su suaugusiaisiais ar specialistais.

  • 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.

  • 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.

  • DI „ištrūko“ iš kontrolės? Kodėl „OpenAI“ vadovas Samas Altmanas nori stabdyti galingų modelių leidimą

    Altmano pozicija pasikeitė

    „OpenAI“ vadovas Samas Altmanas pastaruoju metu vis dažniau kalba apie būtinybę atsargiau diegti naujas, itin galingas dirbtinio intelekto sistemas. Jei anksčiau jis skeptiškai vertino raginimus lėtinti pažangą, dabar akcentuoja, kad visuomenė ir institucijos ne visada spėja prisitaikyti prie staigių technologinių šuolių.

    Tokie pareiškimai atspindi platesnę tendenciją rinkoje: stiprėjant DI galimybėms, vis didesnis dėmesys skiriamas saugumui, patikimumui ir atsakomybei. Kartu daugėja diskusijų apie tai, kaip ir kada naujos kartos modeliai turėtų būti išleidžiami viešai.

    Kas kelia daugiausia rizikų?

    Didžiausias nerimas siejamas ne su pačia technologija, o su jos naudojimu ir piktnaudžiavimu. Ekspertai dažniausiai išskiria kibernetinio saugumo rizikas, įtikinamų apgavysčių ir dezinformacijos mastą, taip pat galimybę automatizuoti kenksmingus veiksmus, kuriems anksčiau reikėjo daug laiko ir kompetencijų.

    Šiuolaikiniai modeliai geba generuoti tekstą, kodą, vaizdus ir garsą taip įtikinamai, kad vis sunkiau atskirti realų turinį nuo sintetinės imitacijos. Dėl to organizacijos vis dažniau diegia papildomas patikros procedūras, o platformos griežtina taisykles dėl turinio kilmės žymėjimo.

    „Jei technologija vystosi greičiau nei taisyklės ir apsaugos, turime bent jau dozuoti jos diegimo tempą“, – sakė Samas Altmanas.

    Reguliavimas, rinkos spaudimas ir darbo rinka

    DI plėtra vyksta kartu su augančiu reguliaciniu spaudimu. Europos Sąjungoje įsigalioja naujos rizikos valdymo taisyklės, kurios numato griežtesnius reikalavimus didesnės rizikos DI sistemoms, o įmonėms tenka aiškiau įsivertinti, kur ir kaip jos gali taikyti modelius.

    Ne mažiau svarbus ir ekonominis kontekstas: bendrovės lenktyniauja dėl našumo, tačiau tuo pat metu bijo reputacinių ir teisinių pasekmių, jei DI suklys ar bus panaudotas piktavališkai. Darbo rinkoje tai reiškia spartesnę rutininių užduočių automatizaciją, bet kartu ir didesnę paklausą specialistams, gebantiems prižiūrėti, testuoti bei saugiai integruoti DI sprendimus.

    Altmano mintis apie lėtesnį diegimą dažnai interpretuojama kaip bandymas rasti pusiausvyrą tarp inovacijos ir kontrolės. Praktikoje tai gali reikšti etapais leidžiamas naujas modelių versijas, griežtesnes prieigos sąlygas, daugiau nepriklausomų testų ir didesnį skaidrumą dėl ribojimų.