CP v2

Tag: OpenAI

  • Po metų be atsakymų – DI rado užuominas: Bostone išnarpliota 18 retų genetinių ligų

    Po metų be atsakymų – DI rado užuominas: Bostone išnarpliota 18 retų genetinių ligų

    Bostonio vaikų ligoninėje išbandytas dirbtinio intelekto modelis padėjo gydytojams priartėti prie atsakymų pacientams, kurių ligų kilmė ilgus metus liko neaiški. Tyrėjai skelbia, kad technologija leido greičiau atrasti galimas retų genetinių sutrikimų priežastis, kurias anksčiau buvo sunku pastebėti net taikant pažangius metodus.

    Rezultatai paskelbti mokslo žurnale NEJM AI. Tyrime aprašoma, kad naudojant „OpenAI“ modelį o3 pavyko padėti diagnozuoti 18 pacientų, o dalis jų iki tol buvo ilgai tiriami be galutinės išvados.

    Pasak autorių, daugiausia tai buvo vaikai, turintys retų nervų sistemos vystymosi sutrikimų, taip pat pacientai su nervų ir raumenų ligomis. Tyrime minimi ir du staigių, iki tol nepaaiškintų mirčių atvejai, kuriems ieškota genetinio paaiškinimo.

    Mokslininkai analizavo 376 iki tol nenustatytos kilmės pacientų genomus ir DI pagalba sulygino DNR duomenis su naujai atrastomis genetinėmis sąsajomis. Nurodoma, kad maždaug 5 proc. atvejų pavyko išspręsti būtent dėl DI pasiūlytų krypčių, kurios vėliau buvo patikrintos specialistų.

    Tyrėjai pabrėžia, kad toks rezultatas laikomas reikšmingu, nes dalis tų pačių duomenų buvo analizuojami ir anksčiau, tačiau diagnozės vis tiek nebuvo pasiektos. Net pavieniai patvirtinti atvejai, anot komandos, turi didelę vertę šeimoms, nes suteikia aiškumą, galimybę planuoti gydymą ir įvertinti rizikas ateityje.

    Vienos projekto lyderių Catherine Brownstein teigimu, DI tampa esminiu lūžio tašku retų ligų diagnostikoje.

    „Tokio tipo sprendimai iš esmės keičia žaidimo taisykles, nes gali sutrumpinti kelią iki atsakymo ten, kur anksčiau prireikdavo metų“, – sakė Catherine Brownstein.

    Autoriai taip pat pabrėžia, kad DI šiame procese nepakeičia gydytojo ir pats diagnozių nenustato. Sistema pateikia galimas hipotezes pagal pateiktus simptomus, gydytojų įrašus ir galimas genetines mutacijas, o galutinius sprendimus priima medikai, įvertinę klinikinį vaizdą ir atlikę papildomus tyrimus.

    Praktinė nauda matoma ir tais atvejais, kai iškart nepavyksta nustatyti ligos. Tyrėjai akcentuoja, kad DI gali padėti grįžti prie senų, neišspręstų atvejų vėliau, kai moksle atsiranda naujų žinių apie genų ir ligų ryšius, taip „pernaudojant“ jau turimus duomenis ir sumažinant laiką iki diagnozės.

  • DI prenumeratų karas: kiek kainuoja „ChatGPT“, „Gemini“, „Claude“ ir kitos alternatyvos?

    DI prenumeratų karas: kiek kainuoja „ChatGPT“, „Gemini“, „Claude“ ir kitos alternatyvos?

    Dirbtinis intelektas per pastaruosius metus iš nišinės technologijos virto kasdieniu darbo įrankiu, o kartu sustiprėjo ir konkurencija tarp populiariausių platformų. „ChatGPT“ turi ne vieną rimtą varžovą, o „Google“ „Gemini“, „Anthropic“ „Claude“, „Perplexity“ ar „Microsoft“ „Copilot“ dažnai taikosi į skirtingus vartotojų poreikius.

    Daugeliui žmonių nemokamų planų pakanka: jie leidžia atlikti paiešką, parašyti tekstą, sugeneruoti idėjų ar pasitikrinti faktus. Vis dėlto ribojimai tampa pastebimi, kai DI naudojamas intensyviai, pavyzdžiui, darbui su didesniais dokumentais, ilgoms užklausų serijoms ar nuolatinei analizei.

    Kodėl mokami planai traukia?

    Mokamos prenumeratos paprastai siūlo didesnius užklausų limitus, prioritetinį veikimą piko metu ir prieigą prie naujesnių modelių. Taip pat dažnai pridedamos papildomos funkcijos, tokios kaip gilesnis tyrimas, integracijos su el. paštu ar dokumentais, pažangesnis balsinis režimas ar vaizdų generavimas.

    Kaina daugeliu atvejų sukasi apie panašų lygį, tačiau vertė skiriasi priklausomai nuo ekosistemos. Vieniems svarbiausia integracija su „Google Workspace“, kitiems su „Microsoft 365“, o dar kitiems aktualiausia patikima paieška su šaltinių suvestinėmis.

    Kiek tai kainuoja eurais?

    Remiantis viešai skelbiamais planų įkainiais, dauguma populiariausių DI prenumeratų kainuoja apie 18–20 eurų per mėnesį, tačiau atskiros paslaugos gali būti ir brangesnės. Pavyzdžiui, „Grok“ aukštesnio lygio planas kai kuriose rinkose kainuoja apie 27–28 eurus per mėnesį, priklausomai nuo regiono ir atsiskaitymo sąlygų.

    „ChatGPT Plus“ dažniausiai vertinamas kaip universali prenumerata, nes orientuotas į plačią auditoriją: nuo kasdienio rašymo iki sudėtingesnių užduočių. Tuo metu „Claude“ dažnai minimas tarp turinio kūrėjų ir žmonių, dirbančių su tekstais, o „Perplexity“ labiau akcentuoja paiešką ir atsakymus su nuorodomis į šaltinius.

    Kaip išsirinkti tinkamiausią?

    Jei didžioji dalis darbo vyksta „Gmail“, dokumentuose ir debesyje, dažnai pasirenkamas „Google“ siūlomas „Gemini“ planas, nes jis stipriausias integracijose. Jei kasdienybėje dominuoja „Word“, „Excel“, „PowerPoint“ ir „Outlook“, praktiškesnis sprendimas paprastai būna „Microsoft“ „Copilot“.

    Jeigu DI naudojamas daugiausia analizei ir informacijos paieškai, svarbus tampa atsakymų tikrinamumas ir šaltinių pateikimas, todėl dalis vartotojų renkasi „Perplexity“. O tiems, kurie DI naudoja retkarčiais, dažniausiai racionaliausia likti prie nemokamų planų ir mokėti tik tuomet, kai limitai realiai pradeda stabdyti darbą.

    Rinka sparčiai juda link prenumeratų komplektų, kuriuose vienu metu siūlomi tekstų, vaizdų ir tyrimų įrankiai, integracijos bei papildoma debesų saugykla. Dėl to renkantis verta vertinti ne tik mėnesio kainą, bet ir tai, ar prenumerata realiai pakeis kelias atskiras paslaugas.

  • „OpenAI“: su Kinija siejama kampanija taikėsi į JAV nuomonę apie DI ir duomenų centrų plėtrą

    „OpenAI“ pranešė identifikavusi su Kinija siejamą internetinės įtakos operaciją, kuria, bendrovės vertinimu, siekta paveikti JAV visuomenės požiūrį į dirbtinį intelektą ir su juo susijusią infrastruktūrą. Pasak tyrėjų, kampanija buvo nukreipta į diskusijas Vašingtone dėl duomenų centrų plėtros ir federalinės technologijų politikos.

    „OpenAI“ teigia, kad dalis kampanijos dalyvių naudojo „ChatGPT“, kad greičiau kurtų įrašus socialiniams tinklams, komentarus ir vizualinį turinį. Tyrime minimos dvi vartotojų grupės, kurios, tikėtina, veikė iš Kinijos, o jų generuotas turinys buvo platinamas paskyromis, apsimetančiomis amerikiečiais.

    Kaip, anot „OpenAI“, veikė schema

    Pasak bendrovės, viena naratyvų linija siejo duomenų centrų plėtrą su didesnėmis elektros sąnaudomis JAV namų ūkiams ir bandė sustiprinti vietos bendruomenėse jau kylančias abejones. Kita kryptis kritikavo JAV tarifų politiką, ją vaizduodama kaip bandymą dominuoti technologinėje konkurencijoje.

    „OpenAI“ nurodė, kad aptiktos paskyros ir susiję veiklos pėdsakai buvo užblokuoti, kai tik tyrėjai susiejo juos su koordinuotu elgesiu. Bendrovė pabrėžė, kad DI įrankiai tokiose operacijose dažniausiai naudojami ne idėjoms sukurti, o apimčiai didinti ir turiniui pritaikyti skirtingoms auditorijoms.

    „Nei viena kampanija, atrodo, nesulaukė daug tikro, organiško įsitraukimo“, – sakė „OpenAI“ žvalgybos ir tyrimų pagrindinis tyrėjas Benas Nimmo.

    Kodėl duomenų centrai tapo politiniu taikiniu

    Duomenų centrai JAV pastaraisiais metais tapo vienu karščiausių klausimų vietos politikoje: gyventojai ir savivaldybės kelia klausimus dėl elektros tinklų apkrovos, vandens naudojimo, triukšmo, žemės paskirties ir poveikio aplinkai. Dalis valstijų ir miestų svarsto ribojimus ar laikinuosius moratoriumus, kol bus aiškesnės taisyklės ir poveikio vertinimai.

    DI plėtrai reikalinga infrastruktūra yra ypač imli energijai, todėl ginčas persikelia į nacionalinį lygmenį: kaip suderinti technologinę konkurenciją, energetinį saugumą ir vietos bendruomenių interesus. Šiame kontekste, anot „OpenAI“, informacinės operacijos gali bandyti išnaudoti tikras, visuomenėje jau egzistuojančias įtampas.

    Politinis fonas ir reakcijos

    „OpenAI“ tyrimas paskelbtas tuo metu, kai dalis Respublikonų politikų viešai ragina tirti galimą Kinijos vaidmenį kurstant nepritarimą DI duomenų centrams. Tuo pat metu JAV institucijos diskutuoja, ar reikalingi vieningi nacionaliniai aplinkosaugos reikalavimai, ar daugiau sprendimų turėtų likti valstijoms ir savivaldybėms.

    Kinijos ambasados atstovai, kaip nurodoma publikacijoje, į prašymą pakomentuoti operatyviai neatsakė. „OpenAI“ akcentuoja, kad didžiausia šio atvejo reikšmė yra ne pasiektas poveikis, o tai, kokius naratyvus ir auditorijas bando testuoti užsienio įtakos operatoriai.

  • Dirbtinio intelekto kibernetinių atakų banga artėja: JAV ekspertai perspėja, laiko liko nedaug

    JAV institucijos ir technologijų bendrovės skuba stiprinti apsaugos priemones, nes nauja dirbtinio intelekto (DI) modelių karta vis geriau randa programinės įrangos spragas ir gali būti panaudota kibernetinėms atakoms. Kibernetinio saugumo ekspertai įspėja, kad reguliavimas ir praktiniai „saugikliai“ gali vėluoti, o tai keičia visą rizikos skaičiavimą.

    Vertinimai, kuriais remiasi JAV politikos formuotojai ir saugumo bendruomenė, rodo, kad artimiausi 6–12 mėnesių gali būti kritinis laikotarpis, per kurį Kinija priartės prie panašaus pajėgumo pažangių DI modelių. Tokia dinamika reiškia, kad laiko tarpas pasirengti galimai DI sustiprintų atakų bangai yra ribotas.

    Modeliai greitina atakas ir gynybą

    Naujausi pažangūs modeliai jau demonstruoja gebėjimus, kurie anksčiau reikalavo daug laiko ir žmonių darbo: nuo kodo analizės iki pažeidžiamumų identifikavimo. Saugumo įmonės pabrėžia, kad DI gali sumažinti operacijų trukmę nuo dienų ar savaičių iki sekundžių, todėl auga atakų mastas ir dažnis.

    Tuo pat metu DI tampa ir esminiu gynybos įrankiu: organizacijos siekia pasinaudoti modeliais tam, kad greičiau aptiktų spragas, automatizuotų prioritetizavimą ir spartintų pataisų diegimą. Tačiau čia kyla dilema: kuo plačiau tokie modeliai prieinami, tuo didesnė tikimybė, kad jų galimybėmis pasinaudos ir nusikaltėliai.

    „Tai uragano perspėjimas, o ne bangolaužis“, – sakė SANS Institute atstovas Robas T. Lee, kalbėdamas apie laiką, kurį JAV turi pasirengti iki tol, kol DI pakoreguos kibernetinio saugumo taisykles.

    Prieiga prie modelių ir „distiliavimo“ rizika

    Technologijų bendrovės DI modelių testavimą ir prieigą dažnai riboja iki patikimų partnerių, ypač kai kalbama apie galimybes, susijusias su pažeidžiamumų paieška ar kenkėjiškų veiksmų automatizavimu. Vis dėlto spaudimas atverti prieigą auga, nes įmonės, valdžios institucijos ir sąjungininkų vyriausybės siekia stiprinti tinklų atsparumą.

    Vienas iš papildomų JAV nerimo veiksnių siejamas su vadinamaisiais distiliavimo metodais, kai iš „mokytojo“ modelio išvesties apmokomas „mokinio“ modelis. Tokia praktika gali padėti greičiau sukurti konkurencingus modelius, net neturint prieigos prie visos infrastruktūros ar mokymo duomenų, todėl modelių „nutekėjimo“ ir netiesioginio kopijavimo rizikos tampa geopolitinės.

    Reguliavimas vejasi realybę

    JAV administracija laikosi nuostatos, kad pernelyg griežtas reguliavimas gali slopinti inovacijas ir mažinti konkurencingumą, ypač konkurencijoje su Kinija. Vis dėlto spaudimas įvesti daugiau saugumo reikalavimų auga, kai viešumoje daugėja signalų, kad pažangūs DI modeliai gali būti pritaikomi ne tik gynybai, bet ir puolimui.

    JAV prezidentas Donaldas Trumpas šią savaitę pasirašė vykdomąjį įsaką, kuriuo DI bendrovės skatinamos savanoriškai pateikti galingus naujus modelius valdžios peržiūrai bent 30 dienų prieš jų viešą išleidimą. Kongrese taip pat pristatytas didelės apimties įstatymo projekto juodraštis, numatantis DI saugos ir saugumo reguliavimo kryptis, nors jo priėmimo perspektyvos kol kas neaiškios.

    Kinija tuo pat metu DI integraciją į ekonomiką yra įtraukusi į strateginius planus, o Pekinas siekia spartinti technologinį savarankiškumą. Tokios konkurencinės aplinkos sąlygomis JAV saugumo ekspertai pabrėžia, kad realistiškiausias atsakas yra ne vien teisėkūra, bet ir greitas praktinis pasirengimas: spragų paieška, pataisų diegimo disciplina, atsarginių scenarijų pratybos ir griežtesnė tiekimo grandinės kontrolė.

    „Jūs dar turite laiko užkalti langus ir perkelti tai, kas svarbiausia. Tačiau audra ateis, ir reikia užtikrinti, kad jos nesitiksite stovėdami kieme“, – sakė Robas T. Lee.

  • DI tampa per pavojingas viešai: „Anthropic“, „OpenAI“ ir „Google“ riboja modelius kaip ginklą

    DI tampa per pavojingas viešai: „Anthropic“, „OpenAI“ ir „Google“ riboja modelius kaip ginklą

    Dirbtinio intelekto rinkoje ryškėja lūžis: dalis pažangiausių modelių pradedami platinti ne viešai, o tik griežtai atrinktiems partneriams. Technologijų kūrėjai tai aiškina vadinamuoju dvigubos paskirties rizikos veiksniu, kai tie patys įrankiai tinka ir gynybai, ir nusikaltimams.

    Pastaruoju metu vis dažniau kalbama apie modelius, kurie gali padėti automatizuoti pažeidžiamumų paiešką, spartinti kenkėjiško kodo kūrimą ar didinti sukčiavimo kampanijų mastą. Tokios galimybės ypač aktualios kibernetinio saugumo srityje, kur puolėjai naujas priemones gali pritaikyti greičiau nei gynėjai spėja užlopyti spragas.

    Ribojama prieiga ir patikra

    Kai kurios bendrovės jau renkasi ribotą leidimą ir prieigą tik patikrintoms organizacijoms, o ne masinį išleidimą vartotojams. Praktikoje tai reiškia tapatybės patikrą, naudojimo sąlygų sugriežtinimą, veiklos žurnalų kaupimą ir aiškesnę atsakomybę už tai, kam ir kokiomis sąlygomis suteikiamos galimybės.

    Tokie sprendimai keičia iki šiol vyravusį požiūrį, kai inovacijos siejamos su kuo platesniu prieinamumu. Kritikai perspėja, kad uždarumas gali pristabdyti tyrimus ir mažinti skaidrumą, tačiau šalininkai pabrėžia, kad kai kurių DI gebėjimų pasekmės gali būti per didelės, kad juos būtų galima paleisti be kontrolės.

    Dvigubos paskirties dilema

    Dvigubos paskirties tema jau seniai pažįstama gynybos pramonei, tačiau dabar ji vis labiau persikelia į programinę įrangą. DI gali vienu metu stiprinti saugumą, pavyzdžiui, padėti aptikti pažeidžiamumus, ir kartu sudaryti sąlygas efektyvesnėms atakoms, socialinei inžinerijai ar dezinformacijos gamybai.

    Rizikos diskusija plečiasi ir už kibernetinio saugumo ribų, apimdama biologijos bei chemijos sritis, kur žinių generavimas ir eksperimentų planavimas taip pat gali turėti nepageidaujamų pritaikymų. Dėl to vis dažniau keliami klausimai, ar dalis pažangiausių sistemų neturėtų būti vertinamos panašiai kaip jautrios technologijos.

    Reguliavimas ir privatumo kaina

    JAV ir Europos Sąjungoje stiprėja spaudimas nustatyti aiškesnes taisykles, kaip testuojami ir prieš pateikiant rinkai vertinami galingi modeliai. Europos Sąjungoje papildomą foną suteikia DI aktas, kuris įtvirtina rizikos valdymo logiką ir skatina griežtesnius reikalavimus jautriausioms taikymo sritims.

    Vis dėlto praktinis įgyvendinimas gali kainuoti privatumą: siekiant užkirsti kelią piktnaudžiavimui, didėja tikimybė, kad prieiga bus suteikiama tik identifikuotiems naudotojams, o veikla bus labiau stebima. Ši įtampa tarp inovacijų, nacionalinio saugumo ir asmens duomenų apsaugos, tikėtina, bus viena svarbiausių artimiausių metų DI politikos temų.

    Rinkos kryptis vis labiau primena gynybos sektoriaus praktiką: mažiau viešų leidimų ir daugiau licencijavimo, patikrų bei kontrolės. Tai gali pakeisti ir pačią konkurenciją, nes prie pažangiausių galimybių pirmiausia prieis valstybės institucijos ir didelės organizacijos, o platesnei visuomenei liks ribotos, saugesnės versijos.

  • „OpenAI“ siūlo privalomus DI modelių testus, bet nepritaria Baltųjų rūmų planui su NSA vaidmeniu

    „OpenAI“ paviešino siūlymą, kaip JAV galėtų reguliuoti pažangius dirbtinio intelekto modelius, ir kai kuriais esminiais punktais išsiskyrė su naujausiu Baltųjų rūmų požiūriu. Bendrovė ragina pereiti nuo savanoriškų vertinimų prie privalomų testų, tačiau pabrėžia, kad priežiūra turėtų likti civilinėse institucijose.

    Siūlymo esmė – numatyti pareigą pažangiausiems DI modeliams atlikti sistemingus rizikų vertinimus, ypač dėl kibernetinio saugumo, piktnaudžiavimo ir kitų didelio poveikio scenarijų. „OpenAI“ siūlo, kad šį procesą koordinuotų su standartizavimu dirbantys civiliniai padaliniai, o ne žvalgybos bendruomenė.

    Kur kertasi du požiūriai

    Baltųjų rūmų kryptis, apie kurią kalbama viešai, labiau remiasi savanorišku modelių vertinimu ir didesniu Nacionalinės saugumo agentūros įsitraukimu, ypač kibernetinių grėsmių kontekste. Tuo metu „OpenAI“ akcentuoja, kad privalomas vertinimas būtų veiksmingesnis, jei jį prižiūrėtų Nacionalinio standartų ir technologijų instituto struktūrose veikiantis DI standartų ir inovacijų centras.

    „OpenAI“ argumentas paprastas: jei vertinimai yra savanoriški, dalis rinkos dalyvių gali jų vengti, o visuomenė ir verslas negauna vienodų saugumo garantijų. Be to, bendrovė mano, kad civilinė priežiūra palengvina skaidrumą, palyginamumą ir aiškesnes taisykles visiems.

    Kas kelia daugiausia klausimų

    Vienas didžiausių nesutarimų – idėja dalį pažangių DI modelių „benchmarkinimo“ ar pajėgumų slenksčių nustatymo laikyti įslaptintame režime. „OpenAI“ atstovai perspėja, kad tai gali sukurti neapibrėžtumą, kada ir kokie modeliai pateks į papildomą patikrą, o tai komplikuotų planavimą ir atitiktį taisyklėms.

    „Vienas svarbiausių klausimų yra, kada modelis pasiekia pajėgumo slenkstį, dėl kurio jam turi būti taikomas griežtesnis vertinimas“, – sakė „OpenAI“ vadovų komandos atstovas Chrisas Lehane.

    Šis „pajėgumo slenkstis“ tampa centrine tema ir tarptautiniu mastu: sparčiai didėjant modelių galimybėms, vis dažniau kalbama apie testus, kurie vertintų ne tik įprastą tikslumą, bet ir atsparumą piktnaudžiavimui, gebėjimą generuoti pavojingas instrukcijas, automatizuoti kibernetines atakas ar apeiti apsaugas.

    Politinis fonas ir artimiausi terminai

    Diskusijos vyksta tuo metu, kai „OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas Vašingtone susitinka su administracijos pareigūnais ir abiejų partijų įstatymų leidėjais. Tikslas – įtikinti, kad privalomi vertinimai būtų įtvirtinti taisyklėse, o civilinis standartų centras gautų aiškesnį mandatą ir didesnį vaidmenį.

    Pagal viešai aptariamą vykdomųjų sprendimų logiką, agentūroms dažnai suteikiamas ribotas laikas parengti įgyvendinimo detales, todėl reguliavimo kryptis dar gali keistis. „OpenAI“ pozicija – vertinimų sistema turėtų būti privaloma, tačiau bendrovė kol kas atsargiai vertina griežtesnius mechanizmus, pavyzdžiui, išankstinius leidimus prieš išleidžiant naujus modelius.

    Praktinis šių debatų rezultatas gali paveikti visą JAV DI sektorių: nuo to, kas nustatys testavimo metodikas ir kaip bus dalijamasi informacija, iki to, ar įmonės turės aiškius, viešus kriterijus, leidžiančius suprasti, kada prasideda griežtesnė priežiūra. Verslui tai reikštų daugiau aiškumo, o vartotojams ir valstybės institucijoms – didesnį nuspėjamumą, kaip valdoma pažangių DI sistemų rizika.

  • Įsilaužėliai rado naują triuką: kenkėjišką kodą slepia „ChatGPT“ dalijimosi nuorodose

    Įsilaužėliai rado naują triuką: kenkėjišką kodą slepia „ChatGPT“ dalijimosi nuorodose

    Skaitmeninių grėsmių aplinka sparčiai keičiasi: sukčiai vis dažniau pasitelkia dirbtinis intelektas paremtus įrankius, kad apeitų įprastas apsaugas ir atrodytų patikimi. Kibernetinio saugumo bendrovės pastaruoju metu fiksuoja atvejus, kai piktnaudžiaujama populiarių pokalbių robotų turinio dalijimosi funkcijomis.

    Push Security tyrėjai šį metodą apibūdina kaip LLMShare: nusikaltėliai išnaudoja tai, kad tokios sritys kaip „chatgpt.com“ daugelyje organizacijų laikomos patikimomis. Dėl to nuorodos iš žinomų domenų neretai praslysta pro filtrus, kurie remiasi reputacijos vertinimu.

    Ankstesniuose scenarijuose aukai būdavo pateikiama vieša nuoroda į tariamai oficialią instrukciją, o tuomet siūloma nukopijuoti ir komandinėje eilutėje įklijuoti komandą. Tokie veiksmai gali nepastebimai atsisiųsti ir paleisti duomenis vagiančias programas, ypač taikantis į slaptažodžius, naršyklių saugyklas ir kriptovaliutų pinigines.

    Naujesnė atakos versija tampa dar pavojingesnė, nes mažina poreikį aukai ranka vykdyti komandas. Pasitelkiant programinio kodo generavimą, to paties patikimo domeno aplinkoje gali būti pademonstruojamas suklastotas puslapis, imituojantis sistemos sutrikimą ir raginantis atsisiųsti programą darbui tęsti.

    Paspaudus atsisiuntimo mygtuką vartotojas paprastai nukreipiamas į išorinę svetainę, kuri vizualiai kopijuoja „OpenAI“ atsisiuntimo puslapį ir siūlo diegimo failus „Windows“ ar „macOS“ sistemoms. Diegikliai gali bandyti aptikti saugos programas, tikrinti, ar neveikia virtualioje aplinkoje, o galiausiai įdiegti vadinamąjį infostealer tipo kenkėją, skirtą duomenų vagystei.

    Kad apgaulę būtų sunkiau nustatyti, naudojamas sąlyginis atvaizdavimas: saugumo skeneriams ar automatiniams tikrintuvams rodinys gali būti visai nepavojingas. Tuo tarpu realiam vartotojui pateikiamas kenkėjiškas turinys, todėl incidentą sunkiau atkartoti ir greitai užblokuoti.

    Tokios nuorodos dažnai išplatinamos per paieškos sistemų reklamą ir SEO, kai sukčiai taikosi į populiarias užklausas bei dažnas rašybos klaidas. Dėl to paieškos rezultatuose matomas adresas gali atrodyti visiškai normalus, nors veda į kruopščiai suklastotą puslapį.

    Ekspertai pabrėžia platesnę tendenciją: nusikaltėliai vis dažniau naudojasi teisėtomis platformomis ir globalių technologijų prekės ženklų infrastruktūra, kad jų veiksmai atrodytų patikimi. Tai apima ir el. pašto siuntimo paslaugų, ir teisėtų talpinimo sprendimų išnaudojimą, kai tradiciniai filtrai automatiškai suteikia pasitikėjimo kreditą.

    Praktinė apsauga prasideda nuo elgsenos higienos: nepasitikėti instrukcijomis, raginančiomis vykdyti komandas terminale, net jei jos pateikiamos kaip pagalbos centro patarimai. Taip pat verta tikrinti tikrąjį atsisiuntimo adresą, diegti atnaujinimus, naudoti daugiafaktorį prisijungimą ir organizacijose taikyti saugumo priemones, kurios vertina ne tik domeno reputaciją, bet ir turinio bei elgsenos požymius.

  • „OpenAI“ DI išsprendė 80 metų mįslę matematikoje: mokslininkai kalba apie lūžį

    „OpenAI“ DI išsprendė 80 metų mįslę matematikoje: mokslininkai kalba apie lūžį

    „OpenAI“ pranešė, kad jų vidinis dirbtinis intelektas savarankiškai rado sprendimą vadinamajam vienetinių atstumų plokštumoje uždaviniui, kurį 1946 metais suformulavo matematikas Paulas Erdősas. Šis klausimas dešimtmečius laikytas vienu iš užsispyrusių kombinatorinės geometrijos iššūkių, o naujas rezultatas sukėlė diskusijas apie DI vaidmenį moksle.

    Uždavinys formuluojamas paprastai: turint n taškų plokštumoje, kiek daugiausia galima gauti taškų porų, kurių atstumas lygiai vienas. Iš pirmo žvilgsnio tai atrodo kaip elementari geometrija, tačiau realiai problema remiasi giliomis grafų teorijos, kombinatorikos ir geometrijos sąsajomis.

    Iki šiol tyrėjai rėmėsi ilgai vyravusiomis konstrukcijomis ir ribomis, kurios leido suprasti, kaip auga vienetinių atstumų skaičius didėjant taškų skaičiui. „OpenAI“ teigia, kad jų DI pasiūlė naują konstrukcijos principą, kuris paneigia anksčiau plačiai taikytą intuiciją apie optimalias taškų išdėstymo struktūras.

    „Tai pirmas atvejis, kai reikšmingas, plačiai žinomas atviras matematikos klausimas buvo išspręstas autonomiškai dirbtinio intelekto“, – sakė „OpenAI“ atstovai.

    Teigiama, kad pateiktas įrodymas buvo peržiūrėtas ir patikrintas nepriklausomų matematikų, kurie taip pat parengė paaiškinimą, kaip sukonstruotas argumentas. Tokia patikra yra kritiškai svarbi, nes matematikoje proveržis laikomas realiu tik tada, kai įrodymą galima nuosekliai atkurti ir patikrinti nepriklausomai nuo autoriaus ar naudojamos sistemos.

    Ekspertai pabrėžia, kad šio tipo proveržiai gali turėti platesnių pasekmių nei vienas uždavinys. Jei DI geba išlaikyti ilgas loginių žingsnių grandines, tiksliai apibrėžti sąvokas ir sujungti idėjas iš skirtingų sričių, tai atveria kelią spartesniam darbui ne tik matematikoje, bet ir teorinėje fizikoje, medžiagų moksle ar biomedicinoje, kur dažnai reikalingi sudėtingi formalūs argumentai.

    Kartu tyrėjai atkreipia dėmesį į ribas: net ir labai pažangūs modeliai gali klysti, o klaidos formaliuose įrodymuose kartais būna sunkiai pastebimos. Dėl to DI rezultatai, ypač susiję su naujais teiginiais, turi būti tikrinami žmonių ir, jei įmanoma, formalizuojami įrodymų tikrinimo sistemose, kad sprendimas taptų patikimas ir ilgalaikis.

    Pastaraisiais metais akademinėje bendruomenėje ryškėja tendencija DI naudoti kaip pagalbininką hipotezėms generuoti, tarpiniams žingsniams tikrinti ir dideliems literatūros kiekiams apibendrinti. „OpenAI“ istorija rodo dar vieną kryptį: DI gali tapti ne vien įrankiu, bet ir partneriu, kuris pasiūlo netikėtą idėją, o žmogus užtikrina jos tikslumą, prasmę ir pritaikomumą.

  • DI jau apgavo teisėjus: „OpenAI“ GPT-4.5 pirmąkart įveikė Tiuringo testą, kyla grėsmės

    DI jau apgavo teisėjus: „OpenAI“ GPT-4.5 pirmąkart įveikė Tiuringo testą, kyla grėsmės

    Dirbtinis intelektas pirmą kartą gavo tvirtų empirinių įrodymų, kad gali įveikti vadinamąjį Tiuringo testą. Kalifornijos universiteto San Diege mokslininkų tyrime „OpenAI“ modelis GPT-4.5 dažnai buvo palaikytas žmogumi, nors dalyvavo kaip kompiuterinė sistema.

    Klasikiniame Tiuringo testo variante teisėjas tuo pačiu metu raštu bendrauja su dviem paslėptais dalyviais: žmogumi ir programa. Jei teisėjas patikimai neatskiria, kuris yra žmogus, laikoma, kad sistema sugebėjo įtikinamai imituoti žmogaus bendravimą.

    Kas nustatyta tyrime

    Tyrimas paskelbtas 2026 metais gegužės 19 dieną mokslo žurnale Proceedings of the National Academy of Sciences. Eksperimente dalyvavo dvi respondentų grupės: UC San Diego studentai ir platformoje „Prolific“ atrinkti žmonės iš įvairių šalių.

    Po maždaug 5 minučių pokalbio GPT-4.5, gavęs specialiai parengtą instrukciją, buvo priskirtas žmogui 73 proc. atvejų. „Meta“ didelis kalbos modelis LLaMa-3.1-405B pasiekė 56 proc. ir statistiškai tapo sunkiai atskiriamas nuo realių pašnekovų.

    Esminis veiksnys buvo vadinamoji promptų inžinerija, kai modeliui iš anksto nurodoma laikytis konkretaus „žmogiško“ bendravimo stiliaus. Be šių instrukcijų rezultatai smuko iki 36 proc. GPT-4.5 atveju ir 38 proc. LLaMa-3.1-405B atveju.

    Kodėl tai svarbu

    Tiuringo testas vertina ne žinių kiekį ar skaičiavimo tikslumą, o gebėjimą elgtis kaip žmogui pokalbyje. Tyrėjai pabrėžia, kad sėkmei svarbus ne tik taisyklingumas, bet ir natūrali kalbėsena, humoras, abejonės, net menkos klaidos.

    Replikaciniame eksperimente, kai pokalbis truko apie 15 minučių, su tais pačiais „žmogiško vaidmens“ nurodymais modeliai išlaikė aukštus rodiklius. Tyrimo autoriai atkreipė dėmesį, kad studentai dažniau taikė vietinį kultūrinį kontekstą ir taip šiek tiek geriau aptiko, kada pašnekovas nėra žmogus.

    Augančios rizikos internete

    Tokie rezultatai stiprina diskusiją apie vadinamųjų padirbtų žmonių erą, kai paskyros, komentarai ar privatūs pokalbiai gali atrodyti visiškai autentiški. Praktinė pasekmė paprasta: daugėja situacijų, kai vartotojai nebegali būti tikri, kas yra kitoje ekrano pusėje.

    „Turime būti atsargesni: bendraudami su nepažįstamais internete žmonės turėtų mažiau pasitikėti, kad kalba su žmogumi, o ne su dideliu kalbos modeliu“, – sakė tyrimo autorius Cameronas Jonesas.

    Ekspertai sieja tai su didesne sukčiavimo, socialinės inžinerijos ir dezinformacijos rizika. Kai dirbtinis intelektas geba įtikinamai palaikyti dialogą, jam lengviau išgauti jautrią informaciją, kurstyti konfliktus komentaruose ar imituoti realius asmenis, ypač jei auditorija neturi aiškių patikros priemonių.

    Tyrėjai tikisi, kad publikacija paskatins ir akademines diskusijas, ir praktinius sprendimus, įskaitant aiškesnį turinio žymėjimą bei priemones, kurios padėtų platformoms aptikti automatizuotą manipuliaciją. Kartu pabrėžiama, kad technologijoms sparčiai tobulėjant vien techninių filtrų gali nepakakti, todėl svarbi ir vartotojų skaitmeninė higiena.

  • „OpenAI“ IPO gali tapti rekordu: Samas Altmanas taikosi į trilijono eurų vertę

    „OpenAI“ IPO gali tapti rekordu: Samas Altmanas taikosi į trilijono eurų vertę

    „OpenAI“, valdanti „ChatGPT“, artėja prie vieno laukiamiausių debiutų biržoje: skelbiama, kad bendrovė artimiausiomis dienomis gali pradėti pirminio viešo akcijų siūlymo (IPO) procesą. JAV žiniasklaida nurodo, kad vadovas Samas Altmanas viešą akcijų platinimą taikosi surengti 2026 metų rugsėjį.

    Jei planai pasitvirtins, tai būtų reikšmingas posūkis organizacijai, kuri 2015 metais pradėjo veikti kaip ne pelno siekianti tyrimų laboratorija. 2025 metų spalį „OpenAI“ užbaigė perėjimą prie viešosios naudos bendrovės modelio, siekdama lengviau pritraukti kapitalą ir plėsti veiklą.

    Galimai didžiausias IPO istorijoje

    Rinkoje skaičiuojama, kad „OpenAI“ per IPO galėtų siekti pritraukti apie 55 400 000 000 eurų. Toks mastas viršytų ankstesnius rekordus ir dar labiau kaitintų technologijų sektoriaus kapitalo rinkas, kuriose investuotojai ieško ryškių augimo istorijų.

    Vis dėlto „OpenAI“ rekordui iššūkį gali mesti „SpaceX“, kuri taip pat siejama su pasirengimu viešam akcijų platinimui ir galimai dar didesne pritraukiama suma. Dėl to 2026 metais rinkoje gali susiformuoti retai matoma konkurencija dėl didžiausio debiuto pasaulio biržų istorijoje.

    Trilijono eurų vertės kartelė

    Analitikų vertinimu, „OpenAI“ vertinimas listinguojant akcijas galėtų perkopti 922 000 000 000 eurų ribą. Tokia kapitalizacija iškart įkeltų bendrovę į pasaulio didžiausių įmonių klubą, šalia brandžių ir pelningų gigantų.

    Tuo pat metu investuotojams tai būtų reta proga įsigyti beveik gryną DI bendrovės akciją viešojoje rinkoje. Iki šiol daugumai rinkos dalyvių DI tematika dažniausiai pasiekiama netiesiogiai, per lustų gamintojus, debesijos tiekėjus ar didžiąsias technologijų platformas.

    Didžiausias klausimas: pelningumas

    Didžiausias neapibrėžtumas išlieka „OpenAI“ finansų tvarumas: viešai akcentuojama, kad bendrovė dar nėra pasiekusi pelningumo. Rinkoje minimi vertinimai rodo, kad metinės pajamos gali siekti apie 27 700 000 000 eurų, tačiau kartu prognozuojami ir itin dideli kaštai.

    Pastaraisiais metais DI verslams brangiausia dalis yra skaičiavimo resursai, duomenų centrų infrastruktūra ir modelių mokymas, o tai spaudžia maržas net sparčiai augant pardavimams. Būtent todėl IPO prospektas, kuriame atsispindėtų detalūs pinigų srautai, įsipareigojimai ir kaštų struktūra, gali tapti lemiamu testu investuotojų lūkesčiams.

    „Dar teks pamatyti, kaip viešosios rinkos įvertins „OpenAI“ ir panašias bendroves, kai jų finansai bus atverti detalesnei patikrai“, – teigiama rinkos analitikų komentaruose, vertinančiuose būsimą debiutą.

    Jeigu „OpenAI“ pavyks įrodyti, kad pajamų augimas gali aplenkti DI infrastruktūros išlaidas, 2026 metų IPO gali tapti ne tik rekordiniu pagal dydį, bet ir nustatyti naują standartą visam DI sektoriui. Priešingu atveju rinkos entuziazmą gali greitai pakeisti griežtesni reikalavimai dėl pelningumo ir aiškesnio verslo modelio.