Исследования показывают рост продуктивности благодаря ИИ в различных сферах

ИИ развивает вас — и вот почему Есть и другие исследования, которые оппонируют упомянутому выше. Исследование от того же MIT: Участники, использующие ChatGPT при выполнении задач, показали рост продуктивности на 40%, а качество их ответов повысилось на 18%. Harvard Business School: Люди, применяющие ИИ в повседневной работе например, при составлении писем и отчетов , стали быстрее справляться с задачами и меньше уставать, что, на минуточку, говорит о сохранении когнитивных функций, а не об их разрушении. Участники выполняли больше задач, быстрее на 25 %, с качеством выше на 40 % Copilot и программисты: Если верить эксперту выше, то все разработчики, активно использующие Copilot, должны были уже впасть в цифровую кому. А вместо этого они выкатывают фичи шустрее. Согласно исследованию, разработчики c Copilot завершали задачу с HTTP‑сервисом на JavaScript на 55.8% быстрее. ИМХО, думать, что ИИ нанесет когнитивную травму в 2025 году — это как называть компьютер "бесовской машинкой". Тем не менее убеждена, что законодатели доблестно справятся с задачей все урегулировать по самую маковку. Как я уже писала, слишком строгие законы на раннем этапе просто убьют всё развитие нарождающейся технологии. Трамп, к слову, законы об ИИ ослабил, а американские компании хотят вложить $500 млрд в ИИ, в то время как Китай строит свою ИИ-империю. Мы хотим свои OpenAI и Nvidia или будем слушать ретроградов? ИИ — это инструмент. Тупеет не тот, кто им пользуется, а тот, кто боится нового и не хочет учиться сам.

Вот что произошло и о чем мы писали за последние несколько часов. Российские инженеры создали автономный комплекс для обслуживания агродронов. Госдума отклонила легализацию «белых» хакеров в России. Microsoft, OpenAI и Anthropic выделят $23 млн для обучения 400 тыс. учителей работе с ИИ. Российский рынок кибербезопасности вырос на 38% за пять лет. OpenAI усиливает системы безопасности, чтобы предотвратить кражу ИИ-моделей. В России создали ИИ, который распознает документы в 2,5 тыс. раз быстрее человека. Россияне стали втрое активнее бронировать авиабилеты на новогодние праздники. Пианино могут включить в перечень товаров с господдержкой. Nvidia представила технологию мгновенного ответа на сложные и длинные запросы. «Инк» — медиа для предпринимателей

Куда нас приведет ИИ? Мнение Авито На конференции "Код человечности" Анастасия Рысьмятова, руководитель разработки больших языковых моделей Авито, обсудила развитие технологий ИИ, их применение в бизнесе, влияние на рынок труда, а также ключевой тренд — ИИ-агентов. Безопасность ИИ-контента Внедрение генеративного ИИ требует поддержки безопасности — модель имеют свойство галлюцинировать: «GenAI не всегда предсказуем, поэтому компании применяют автоматизированные системы мониторинга, A/B-тестирование различных промптов и моделей, а также используют метрики качества и обратную связь пользователей для постоянного улучшения производительности LLM», — рассказала Анастасия. ‍ LLM и рынок труда Профессии будут меняться — нейросети уже интегрированы почти во все сферы нашей жизни и все больше востребованы навыки точной формулировки запросов к ИИ: «Если задача сформулирована четко, LLM справляется отлично. Но само техническое задание все еще должен писать человек», — отметила Анастасия. Будущее за автономными системами Один из самых горячих трендов обсуждения – ИИ-агенты: «В будущем вы не будете вручную искать объявления. Вы просто напишете ИИ-ассистенту, что нужно, а он сам свяжется с продавцами, договорится о скидке и подберет лучшие варианты. Для бизнеса это огромная трансформация – придётся перестраивать процессы», — поделилась Анастасия.

Ученые: AI‑ассистенты могут замедлять опытных разработчиков METR провели исследование: 16 опытных разработчиков из крупных open-source проектов решали реальные задачи — с AI‑инструментами и без них. Ожидалось, что AI ускорит работу, но вышло наоборот: в среднем выполнение задач с AI заняло на 19% больше времени. При этом участники были уверены, что сэкономили 20% времени. Основные тезисы из отчета: — Генерации AI часто не соответствуют стандартам проекта и требуют правок. — Разработчики тратили время на промпты, ожидание результатов и повторные итерации. — AI не учитывает неявные знания о коде и особенностях старых репозиториев. — На «зеленых» проектах AI помогает сильнее, но в зрелом коде он мешает.

От подкастов до пеленок: как руководители используют ИИ в личной жизни Искусственный интеллект стремительно проникает во все сферы деятельности, и руководители крупнейших технологических компаний мира подают личный пример использования этой революционной технологии. Нашла классный материал о том, где они применяют ИИ — делюсь конспектом: Сатья Наделла: подкасты без прослушивания Генеральный директор Microsoft нашел оригинальный способ потребления контента. Вместо традиционного прослушивания подкастов он загружает их транскрипты в приложение Copilot и обсуждает содержание с голосовым ассистентом во время поездок на работу. В офисе Наделла использует Copilot для саммаризации сообщений в Outlook и Teams, а также применяет не менее 10 кастомных агентов для подготовки к встречам. Сэм Альтман: от документов до воспитания детей Глава OpenAI использует ИИ для «скучных задач» — обработки электронной почты и саммаризации документов. Но особенно ценным ИИ стал после рождения первенца в феврале этого года. «Я использую его постоянно», — говорит Альтман о ChatGPT в контексте отцовства. Сейчас он не представляет, как бы обошелся без этого помощника, особенно для изучения этапов развития ребенка. Дженсен Хуанг: ИИ как персональный преподаватель Основатель Nvidia использует искусственный интеллект в качестве наставника для изучения новых концепций. «Я говорю ему: "Начни объяснять мне это как 12-летнему ребенку", а затем постепенно переходи на докторский уровень». Хуанг ежедневно использует Perplexity и ChatGPT для исследований в различных областях, особенно ценя способность создавать структурированную основу для дальнейших углубленных вопросов. Тим Кук: экономия времени через Apple Intelligence Генеральный директор Apple применяет собственную разработку компании для саммаризации длинных электронных писем. «Если я могу сэкономить время здесь и там, это складывается во что-то значительное», — объясняет он. «Это изменило мою жизнь. Действительно изменило». Джереми Ваксман: персонализированные сводки CEO Zillow использует ChatGPT для создания персонализированных сводок встреч, прося ИИ: «Относись ко мне как к моей роли. Суммируй данные так, как мне нужно знать в дальнейшем».

Ежедневные покупки становятся приятнее, когда платишь меньше за то, что любишь.

Aд пyст. Bсе чeрти здeсь. Военные конфликты испокон веков являются двигателем прогресса. С каждым новым днем технологии ИИ удаляются по своим возможностям от человеческого мозга на целую бесконечность. И.В. Сталин как-то сказал: " Артиллерия - бог войны!". В наше время богами на поле боя стали компании, предоставляющие услуги ИИ для ведения боевых действий с особой эффективностью. Ярким примером превосходства машин над возможностями не просто человека, а десятков, может и сотен экспертов в своей сфере, является военный конфликт в Газе. Военная ИИ-система Израиля "Lavender" за считанные мгновения собирала данные о первых людях группировки, членах их семей, роде занятий, политической принадлежности и т.д, вследствие чего делала предположения о том, кто является членом Хамаса, а затем отмечала их дома для бомбардировки. В Соединенных Штатах существует аналогичные информационные системы искусственного интеллекта. Передовиками являются такие компании, как Anthropic и Palantir. Помимо очевидных игроков на военной арене существуют и менее очевидные: Microsoft, Anduril, Google, Amazon Web Services и OpenAI, которые годами собирают конфиденциальную информацию и образуют невероятные по масштабу базы данных своих пользователей. Действия США нашего времени очень четко описал их бывший президент Теодор Рузвельт: "Дураки учатся на своих ошибках, а умные — на чужих". Америка усиленно обучает свои искусственные системы на основе опыта и данных военных операций других государств.

Искусственный интеллект на войне: что предсказал Толстой Капитан армии США Тео Липский в статье для Института современной войны Военная академия США, Вест-Пойнт объясняет, почему военное командование нельзя полностью передавать искусственному интеллекту: он может ошибаться, «галлюцинировать» и подменять живое суждение автоматикой. Толстой предупреждал об этом еще 150 лет назад. Центр анализа стратегий и технологий ЦАСТ подготовил перевод текста. Рекомендуем к прочтению!

Новое исследование, которое провела в начале этого года некоммерческая организация METR, показало, что вопреки распространенному мнению, использование передовых инструментов искусственного интеллекта не ускоряет, а замедляет работу опытных разработчиков программного обеспечения, когда они работают с привычными для них кодовыми базами. До начала исследования разработчики ПО с открытым исходным кодом полагали, что использование ИИ ускорит их работу, сократив время выполнения задач на 24%. И даже после считали, что время выполнения задач действительно сократилось на 20%. Однако исследование показало, что, на самом деле, результат был прямо противоположным: время выполнения задач увеличилось на 19%.

METR провел исследование влияния AI-инструментов на продуктивность опытных разработчиков, работающих с зрелыми проектами с открытым исходным кодом. Результаты оказались неожиданными — продуктивность снизилась на 19%, хотя сами участники считали, что AI ускорил их работу на 20%. Методология была максимально строгой: 16 разработчиков из крупных open-source проектов выполняли 246 задач, случайным образом распределенных на категории "с AI" и "без AI". В среднем проекты имели возраст более 10 лет и содержали свыше миллиона строк кода. Основные проблемы: AI-генерируемый код не соответствовал "высоким стандартам проектов", разработчики тратили много времени на проверку и исправление кода принимали только 39% генераций , часто приходилось писать код заново после нескольких неудачных попыток с AI. Исследование показало, что современные AI-инструменты хорошо работают с небольшими, четко определенными, "зеленопольными" проектами, но плохо справляются с крупными кодовыми базами, где требуется глубокое понимание контекста и неявных знаний о проекте. Важный вывод: даже когда разработчики работали на 19% медленнее с AI, они субъективно ощущали ускорение на 20%. Это ставит под сомнение достоверность многих отчетов об эффективности AI-инструментов, основанных на самооценке. Впрочем, вполне возможно и другое объяснение — опытные разработчики требовали переделывать код, когда он им не подходил по стилю или был, по их мнению, недостаточно эффективен, игнорируя его реальную работу. В этом случае может получиться, что в реальной жизни даже без AI "опытные разработчики" тратят на выполнение задачи на 39% больше времени и усилий с AI они ускорились на 20%, но все равно медленнее на 19% , чем это реально необходимо.

Исследование METR поставило под сомнение эффективность нейросетей для программистов. В эксперименте 16 опытных open-source разработчиков решали 246 задач в своих репозиториях: половине разрешили использовать ИИ, остальным — нет. На выходе оказалось, что те, кто пользовался ИИ, работали на 19% медленнее, несмотря на субъективное ощущение ускорения на 20%. Почему так вышло? Только 39% ИИ-генераций шли в дело, остальное приходилось исправлять или переписывать. Разработчики тратили больше времени на «пинг-понг» с моделью, чем на само программирование. Да, это не универсальный вердикт — возможно, дело в культуре кода, кривых промтах или завышенных стандартах. Но цифры — повод задуматься.