Обновления ‎моделей‏ ‎Gemini ‎и ‎Gemma значительно ‎расширяют ‎их‏ ‎технические ‎возможности‏ ‎и‏ ‎влияние ‎на ‎различные‏ ‎отрасли, ‎стимулируя‏ ‎инновации ‎и ‎эффективность, ‎а‏ ‎также‏ ‎способствуя ‎ответственному‏ ‎развитию ‎искусственного‏ ‎интеллекта.

Ключевые ‎аспекты

Модели ‎Gemini ‎1.5 ‎Pro‏ ‎и‏ ‎1.5 ‎Flash:

📌 Gemini‏ ‎1.5 ‎Pro:‏ ‎Улучшена ‎общая ‎производительность ‎в ‎таких‏ ‎задачах,‏ ‎как‏ ‎перевод, ‎кодирование,‏ ‎логические ‎рассуждения.‏ ‎Теперь ‎поддерживается‏ ‎контекстное‏ ‎окно ‎с‏ ‎2 ‎миллионами ‎токенов, ‎мультимодальные ‎входные‏ ‎данные ‎(текст,‏ ‎изображения,‏ ‎аудио, ‎видео) ‎и‏ ‎улучшенный ‎контроль‏ ‎ответов ‎для ‎конкретных ‎случаев‏ ‎использования.

📌 Gemini‏ ‎1.5 ‎Flash: Компактная‏ ‎и ‎быстрая‏ ‎модель, ‎оптимизированная ‎для ‎высокочастотных ‎задач,‏ ‎доступна‏ ‎в ‎контекстном‏ ‎окне ‎с‏ ‎1 ‎миллионом ‎токенов.

Модели ‎Gemma:

📌 Gemma ‎2: Создан‏ ‎для‏ ‎обеспечения‏ ‎лучшей ‎в‏ ‎отрасли ‎производительности‏ ‎благодаря ‎экземпляру‏ ‎с‏ ‎параметрами ‎27B,‏ ‎оптимизирован ‎для ‎графических ‎процессоров ‎или‏ ‎одного ‎узла‏ ‎TPU.‏ ‎Он ‎включает ‎в‏ ‎себя ‎новую‏ ‎архитектуру, ‎обеспечивающую ‎высокую ‎производительность‏ ‎и‏ ‎эффективность.

📌 PaliGemma: ‎модель‏ ‎языка ‎визуализации,‏ ‎оптимизированная ‎для ‎создания ‎субтитров ‎к‏ ‎изображениям‏ ‎и ‎задач‏ ‎визуального ‎контроля.

Новые‏ ‎возможности ‎API:

📌 Извлечение ‎видеокадров: позволяет ‎разработчикам ‎извлекать‏ ‎кадры‏ ‎из‏ ‎видео ‎для‏ ‎анализа.

📌 Параллельный ‎вызов‏ ‎функций: ‎позволяет‏ ‎выполнять‏ ‎более ‎одного‏ ‎вызова ‎функции ‎одновременно.

📌 Кэширование ‎контекста: Сокращает ‎необходимость‏ ‎повторной ‎отправки‏ ‎больших‏ ‎файлов, ‎делая ‎длинные‏ ‎контексты ‎более‏ ‎доступными.

Инструменты ‎и ‎интеграция ‎для‏ ‎разработчиков:

📌 Google‏ ‎AI ‎Studio‏ ‎и ‎Vertex‏ ‎AI: дополнены ‎новыми ‎функциями, ‎такими ‎как‏ ‎кэширование‏ ‎контекста ‎и‏ ‎более ‎высокие‏ ‎тарифы ‎для ‎платных ‎сервисов.

📌 Интеграция ‎с‏ ‎популярными‏ ‎платформами:‏ ‎поддержка ‎JAX,‏ ‎PyTorch, ‎TensorFlow‏ ‎и ‎таких‏ ‎инструментов,‏ ‎как ‎Hugging‏ ‎Face, ‎NVIDIA ‎NeMo ‎и ‎TensorRT-LLM.

Влияние‏ ‎на ‎отрасли‏ ‎промышленности

Разработка‏ ‎программного ‎обеспечения:

📌 Повышенная ‎производительность: Интеграция‏ ‎моделей ‎Gemini‏ ‎в ‎такие ‎инструменты, ‎как‏ ‎Android‏ ‎Studio, ‎Firebase‏ ‎и ‎VSCode,‏ ‎помогает ‎разработчикам ‎создавать ‎высококачественные ‎приложения‏ ‎с‏ ‎помощью ‎искусственного‏ ‎интеллекта, ‎повышая‏ ‎производительность ‎и ‎результативность.

📌 Возможности ‎на ‎базе‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта:‏ ‎Новые ‎функции,‏ ‎такие ‎как‏ ‎параллельный ‎вызов‏ ‎функций‏ ‎и ‎извлечение‏ ‎видеокадров, ‎упрощают ‎рабочие ‎процессы ‎и‏ ‎оптимизируют ‎приложения‏ ‎на‏ ‎базе ‎искусственного ‎интеллекта.

Корпоративные‏ ‎и ‎бизнес-приложения:

📌 Интеграция‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎в ‎Workspace:‏ ‎модели‏ ‎Gemini ‎встроены‏ ‎в ‎приложения‏ ‎Google ‎Workspace ‎(Gmail, ‎Docs, ‎Drive,‏ ‎Slides,‏ ‎Sheets), ‎что‏ ‎расширяет ‎функциональные‏ ‎возможности, ‎такие ‎как ‎составление ‎резюме‏ ‎по‏ ‎электронной‏ ‎почте, ‎вопросы‏ ‎и ‎ответы,‏ ‎а ‎также‏ ‎интеллектуальные‏ ‎ответы.

📌 Индивидуальные ‎решения‏ ‎в ‎области ‎искусственного ‎интеллекта: Компании ‎могут‏ ‎использовать ‎модели‏ ‎Gemma‏ ‎для ‎создания ‎индивидуальных‏ ‎решений ‎в‏ ‎области ‎искусственного ‎интеллекта, ‎повышающих‏ ‎эффективность‏ ‎и ‎инновации‏ ‎в ‎различных‏ ‎секторах.

Исследования ‎и ‎разработки:

📌 Инновации ‎с ‎открытым‏ ‎исходным‏ ‎кодом: открытый ‎исходный‏ ‎код ‎Gemma‏ ‎демократизирует ‎доступ ‎к ‎передовым ‎технологиям‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта,‏ ‎способствуя ‎сотрудничеству‏ ‎и ‎быстрому‏ ‎прогрессу ‎в‏ ‎исследованиях‏ ‎ИИ.

📌 Ответственная ‎разработка‏ ‎ИИ: ‎Такие ‎инструменты, ‎как ‎Responsible‏ ‎Generative ‎AI‏ ‎Toolkit,‏ ‎обеспечивают ‎безопасность ‎и‏ ‎надежность ‎приложений‏ ‎ИИ, ‎способствуя ‎этичной ‎разработке‏ ‎ИИ.

Мультимодальные‏ ‎приложения:

📌 Задачи ‎на‏ ‎визуальном ‎языке: возможности‏ ‎PaliGemma ‎в ‎области ‎субтитров ‎к‏ ‎изображениям‏ ‎и ‎визуальных‏ ‎вопросов ‎и‏ ‎ответов ‎открывают ‎новые ‎возможности ‎для‏ ‎приложений‏ ‎в‏ ‎таких ‎областях,‏ ‎как ‎здравоохранение,‏ ‎образование ‎и‏ ‎медиа.

📌 Мультимодальное‏ ‎мышление: ‎способность‏ ‎моделей ‎Gemini ‎обрабатывать ‎текст, ‎изображения,‏ ‎аудио- ‎и‏ ‎видеосигналы‏ ‎повышает ‎их ‎применимость‏ ‎в ‎различных‏ ‎сценариях ‎— ‎от ‎создания‏ ‎контента‏ ‎до ‎анализа‏ ‎данных.

Появление ‎больших‏ ‎языковых ‎моделей ‎(LLM), ‎таких ‎как‏ ‎ChatGPT, ‎открыло‏ ‎новую‏ ‎эру ‎в ‎области‏ ‎искусственного ‎интеллекта,‏ ‎предлагая ‎беспрецедентные ‎возможности ‎в‏ ‎создании‏ ‎текста, ‎похожего‏ ‎на ‎человеческий,‏ ‎на ‎основе ‎обширных ‎наборов ‎данных.‏ ‎Эти‏ ‎модели ‎нашли‏ ‎применение ‎в‏ ‎различных ‎областях, ‎от ‎автоматизации ‎обслуживания‏ ‎клиентов‏ ‎до‏ ‎создания ‎контента.‏ ‎Однако, ‎как‏ ‎и ‎любая‏ ‎мощная‏ ‎технология, ‎LLMS‏ ‎также ‎создает ‎новые ‎проблемы ‎и‏ ‎возможности ‎для‏ ‎киберпреступников,‏ ‎что ‎приводит ‎к‏ ‎усложнению ‎проблем‏ ‎кибербезопасности.

📌Стратегии ‎борьбы ‎с ‎киберпреступностью‏ ‎с‏ ‎помощью ‎LLMS

Киберпреступники‏ ‎изучают ‎различные‏ ‎стратегии ‎использования ‎LLM ‎в ‎своих‏ ‎целях.‏ ‎В ‎целом‏ ‎эти ‎стратегии‏ ‎можно ‎разделить ‎на ‎три ‎категории:‏ ‎покупка,‏ ‎создание‏ ‎или ‎взлом‏ ‎LLM ‎и‏ ‎ряд ‎других.

📌Покупка‏ ‎услуг‏ ‎LLM

Покупка ‎услуг‏ ‎у ‎поставщиков ‎услуг ‎LLM ‎является‏ ‎наиболее ‎простым‏ ‎подходом.‏ ‎Это ‎предполагает ‎использование‏ ‎общедоступных ‎LLM-программ‏ ‎или ‎программ, ‎предлагаемых ‎сторонними‏ ‎поставщиками,‏ ‎для ‎различных‏ ‎вредоносных ‎действий.‏ ‎Простота ‎доступа ‎к ‎этим ‎моделям‏ ‎делает‏ ‎их ‎привлекательными‏ ‎для ‎целого‏ ‎ряда ‎киберпреступлений, ‎от ‎рассылки ‎фишинговых‏ ‎электронных‏ ‎писем‏ ‎до ‎масштабного‏ ‎создания ‎поддельного‏ ‎контента.

📌Создание ‎пользовательских‏ ‎LLM

Некоторые‏ ‎могут ‎предпочесть‏ ‎разработку ‎собственных ‎LLM, ‎адаптированных ‎для‏ ‎выполнения ‎конкретных‏ ‎вредоносных‏ ‎задач. ‎Такой ‎подход‏ ‎требует ‎значительных‏ ‎ресурсов, ‎включая ‎опыт ‎в‏ ‎области‏ ‎машинного ‎обучения‏ ‎и ‎доступ‏ ‎к ‎большим ‎наборам ‎данных ‎для‏ ‎обучения‏ ‎моделей. ‎Специально‏ ‎разработанные ‎LLM‏ ‎могут ‎быть ‎разработаны ‎для ‎обхода‏ ‎мер‏ ‎безопасности‏ ‎и ‎проведения‏ ‎целенаправленных ‎атак,‏ ‎что ‎делает‏ ‎их‏ ‎мощным ‎инструментом‏ ‎в ‎арсенале ‎изощренных ‎киберпреступных ‎групп.

📌Взлом‏ ‎существующих ‎LLM

Ещё‏ ‎одной‏ ‎стратегией ‎является ‎использование‏ ‎уязвимостей ‎в‏ ‎существующих ‎LLM ‎для ‎манипулирования‏ ‎их‏ ‎выводами ‎или‏ ‎получения ‎несанкционированного‏ ‎доступа ‎к ‎их ‎функциональным ‎возможностям.‏ ‎Это‏ ‎может ‎включать‏ ‎в ‎себя‏ ‎такие ‎методы, ‎как ‎быстрое ‎внедрение,‏ ‎когда‏ ‎тщательно‏ ‎продуманные ‎входные‏ ‎данные ‎заставляют‏ ‎LLM ‎генерировать‏ ‎вредоносный‏ ‎контент ‎или‏ ‎раскрывать ‎конфиденциальную ‎информацию. ‎Так ‎называемый‏ ‎джейлбрейк ‎LLM‏ ‎для‏ ‎устранения ‎встроенных ‎ограничений‏ ‎безопасности ‎также‏ ‎является ‎проблемой, ‎поскольку ‎это‏ ‎может‏ ‎привести ‎к‏ ‎созданию ‎некорректного,‏ ‎вводящего ‎в ‎заблуждение ‎или ‎предвзятого‏ ‎контента.

📌Автоматический‏ ‎джейлбрейк ‎LLM

Инновационный‏ ‎подход ‎заключается‏ ‎в ‎использовании ‎одного ‎LLM ‎для‏ ‎нарушения‏ ‎мер‏ ‎безопасности ‎другого.‏ ‎Этот ‎метод‏ ‎предполагает ‎сценарий‏ ‎будущего,‏ ‎напоминающий ‎повествования‏ ‎о ‎киберпанках, ‎где ‎сражения ‎между‏ ‎системами ‎искусственного‏ ‎интеллекта,‏ ‎каждая ‎из ‎которых‏ ‎пытается ‎перехитрить‏ ‎другую, ‎становятся ‎обычным ‎аспектом‏ ‎усилий‏ ‎по ‎обеспечению‏ ‎кибербезопасности. ‎Эта‏ ‎концепция ‎аналогична ‎генеративным ‎состязательным ‎сетям‏ ‎(GAN),‏ ‎где ‎одновременно‏ ‎обучаются ‎две‏ ‎модели: ‎одна ‎для ‎генерации ‎данных‏ ‎(генератор),‏ ‎а‏ ‎другая ‎для‏ ‎оценки ‎их‏ ‎достоверности ‎(дискриминатор).‏ ‎Эта‏ ‎динамика ‎создает‏ ‎непрерывный ‎цикл ‎совершенствования ‎обеих ‎моделей,‏ ‎принцип, ‎который‏ ‎может‏ ‎быть ‎применен ‎к‏ ‎LLM ‎как‏ ‎для ‎наступательных, ‎так ‎и‏ ‎для‏ ‎оборонительных ‎целей‏ ‎кибербезопасности.

📌Битва ‎ботов

Задача‏ ‎систем ‎искусственного ‎интеллекта ‎— ‎поддерживать‏ ‎безопасность‏ ‎цифровой ‎инфраструктуры,‏ ‎в ‎то‏ ‎время ‎как ‎их ‎коллеги ‎пытаются‏ ‎проникнуть‏ ‎в‏ ‎нее. ‎Этот‏ ‎сценарий ‎не‏ ‎является ‎полностью‏ ‎вымышленным;‏ ‎он ‎отражает‏ ‎современную ‎практику ‎в ‎области ‎кибербезопасности,‏ ‎когда ‎автоматизированные‏ ‎системы‏ ‎все ‎чаще ‎используются‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎угроз ‎и ‎реагирования ‎на‏ ‎них.‏ ‎Развитие ‎LLM‏ ‎может ‎ускорить‏ ‎эту ‎тенденцию, ‎что ‎приведет ‎к‏ ‎появлению‏ ‎более ‎сложных‏ ‎и ‎автономных‏ ‎форм ‎киберзащиты ‎и ‎кибератак.

📌Последствия ‎и‏ ‎ответные‏ ‎меры‏ ‎в ‎области‏ ‎кибербезопасности

Использование ‎LLMS‏ ‎киберпреступниками ‎создает‏ ‎серьезные‏ ‎проблемы ‎в‏ ‎области ‎кибербезопасности. ‎Эти ‎модели ‎могут‏ ‎автоматизировать ‎и‏ ‎расширить‏ ‎масштабы ‎традиционных ‎киберпреступлений,‏ ‎делая ‎их‏ ‎более ‎эффективными ‎и ‎труднообнаруживаемыми.‏ ‎Например,‏ ‎LLM ‎могут‏ ‎генерировать ‎весьма‏ ‎убедительные ‎фишинговые ‎электронные ‎письма ‎или‏ ‎атаки‏ ‎с ‎использованием‏ ‎социальной ‎инженерии,‏ ‎что ‎повышает ‎вероятность ‎успешных ‎взломов.

Идея‏ ‎использования‏ ‎состязательных‏ ‎LLM ‎в‏ ‎сфере ‎кибербезопасности‏ ‎имеет ‎несколько‏ ‎последствий.‏ ‎Во-первых, ‎это‏ ‎может ‎повысить ‎эффективность ‎мер ‎безопасности‏ ‎за ‎счет‏ ‎постоянного‏ ‎совершенствования ‎их ‎с‏ ‎учетом ‎потенциальных‏ ‎уязвимостей. ‎Во-вторых, ‎это ‎поднимает‏ ‎вопросы‏ ‎об ‎этических‏ ‎и ‎практических‏ ‎аспектах ‎использования ‎ИИ ‎в ‎таких‏ ‎двойных‏ ‎ролях, ‎особенно‏ ‎учитывая ‎возможность‏ ‎непредвиденных ‎последствий ‎или ‎эскалации ‎киберконфликтов.

📌Защитные‏ ‎меры

Для‏ ‎противодействия‏ ‎угрозам, ‎связанным‏ ‎с ‎вредоносным‏ ‎использованием ‎LLM,‏ ‎специалисты‏ ‎по ‎кибербезопасности‏ ‎разрабатывают ‎ряд ‎защитных ‎мер. ‎К‏ ‎ним ‎относятся‏ ‎улучшение‏ ‎обнаружения ‎контента, ‎созданного‏ ‎искусственным ‎интеллектом,‏ ‎защита ‎LLM ‎от ‎несанкционированного‏ ‎доступа‏ ‎и ‎повышение‏ ‎надежности ‎моделей‏ ‎от ‎несанкционированного ‎использования.

📌Этические ‎и ‎юридические‏ ‎соображения

Потенциальное‏ ‎неправомерное ‎использование‏ ‎LLM ‎также‏ ‎вызывает ‎этические ‎и ‎юридические ‎вопросы.‏ ‎Растет‏ ‎спрос‏ ‎на ‎нормативные‏ ‎акты, ‎регулирующие‏ ‎разработку ‎и‏ ‎использование‏ ‎LLM, ‎для‏ ‎предотвращения ‎их ‎использования ‎киберпреступниками. ‎Кроме‏ ‎того, ‎необходимы‏ ‎этические‏ ‎принципы, ‎гарантирующие, ‎что‏ ‎преимущества ‎LLMS‏ ‎будут ‎реализованы ‎без ‎ущерба‏ ‎для‏ ‎безопасности ‎или‏ ‎конфиденциальности.

📌Перспективы ‎на‏ ‎будущее

По ‎мере ‎дальнейшего ‎развития ‎LLM‏ ‎будут‏ ‎усложняться ‎как‏ ‎возможности, ‎которые‏ ‎они ‎предоставляют, ‎так ‎и ‎угрозы,‏ ‎которые‏ ‎они‏ ‎представляют. ‎Постоянные‏ ‎исследования ‎и‏ ‎сотрудничество ‎между‏ ‎разработчиками‏ ‎искусственного ‎интеллекта,‏ ‎экспертами ‎в ‎области ‎кибербезопасности ‎и‏ ‎политиками ‎будут‏ ‎иметь‏ ‎решающее ‎значение ‎для‏ ‎решения ‎стоящих‏ ‎перед ‎ними ‎задач. ‎Понимая‏ ‎стратегии,‏ ‎которые ‎киберпреступники‏ ‎используют ‎для‏ ‎взлома ‎LLM, ‎и ‎разрабатывая ‎эффективные‏ ‎меры‏ ‎противодействия, ‎сообщество‏ ‎специалистов ‎по‏ ‎кибербезопасности ‎может ‎помочь ‎защитить ‎цифровой‏ ‎ландшафт‏ ‎от‏ ‎возникающих ‎угроз.

The ‎updates‏ ‎to ‎Gemini and ‎Gemma ‎models ‎significantly‏ ‎enhance ‎their‏ ‎technical‏ ‎capabilities ‎and ‎broaden‏ ‎their ‎impact‏ ‎across ‎various ‎industries, ‎driving‏ ‎innovation‏ ‎and ‎efficiency‏ ‎while ‎promoting‏ ‎responsible ‎AI ‎development.

Key ‎Points

Gemini ‎1.5‏ ‎Pro‏ ‎and ‎1.5‏ ‎Flash ‎Models:

📌Gemini‏ ‎1.5 ‎Pro: Enhanced ‎for ‎general ‎performance‏ ‎across‏ ‎tasks‏ ‎like ‎translation,‏ ‎coding, ‎reasoning,‏ ‎and ‎more.‏ ‎It‏ ‎now ‎supports‏ ‎a ‎2 ‎million ‎token ‎context‏ ‎window, ‎multimodal‏ ‎inputs‏ ‎(text, ‎images, ‎audio,‏ ‎video), ‎and‏ ‎improved ‎control ‎over ‎responses‏ ‎for‏ ‎specific ‎use‏ ‎cases.

📌Gemini ‎1.5‏ ‎Flash: A ‎smaller, ‎faster ‎model ‎optimized‏ ‎for‏ ‎high-frequency ‎tasks,‏ ‎available ‎with‏ ‎a ‎1 ‎million ‎token ‎context‏ ‎window.

Gemma‏ ‎Models:

📌Gemma‏ ‎2: Built ‎for‏ ‎industry-leading ‎performance‏ ‎with ‎a‏ ‎27B‏ ‎parameter ‎instance,‏ ‎optimized ‎for ‎GPUs ‎or ‎a‏ ‎single ‎TPU‏ ‎host.‏ ‎It ‎includes ‎new‏ ‎architecture ‎for‏ ‎breakthrough ‎performance ‎and ‎efficiency.

📌PaliGemma: A‏ ‎vision-language‏ ‎model ‎optimized‏ ‎for ‎image‏ ‎captioning ‎and ‎visual ‎Q& ‎A‏ ‎tasks.

New‏ ‎API ‎Features:

📌Video‏ ‎Frame ‎Extraction: Allows‏ ‎developers ‎to ‎extract ‎frames ‎from‏ ‎videos‏ ‎for‏ ‎analysis.

📌Parallel ‎Function‏ ‎Calling: Enables ‎returning‏ ‎more ‎than‏ ‎one‏ ‎function ‎call‏ ‎at ‎a ‎time.

📌Context ‎Caching: Reduces ‎the‏ ‎need ‎to‏ ‎resend‏ ‎large ‎files, ‎making‏ ‎long ‎contexts‏ ‎more ‎affordable.

Developer ‎Tools ‎and‏ ‎Integration:

📌Google‏ ‎AI ‎Studio‏ ‎and ‎Vertex‏ ‎AI: Enhanced ‎with ‎new ‎features ‎like‏ ‎context‏ ‎caching ‎and‏ ‎higher ‎rate‏ ‎limits ‎for ‎pay-as-you-go ‎services.

📌Integration ‎with‏ ‎Popular‏ ‎Frameworks: Support‏ ‎for ‎JAX,‏ ‎PyTorch, ‎TensorFlow,‏ ‎and ‎tools‏ ‎like‏ ‎Hugging ‎Face,‏ ‎NVIDIA ‎NeMo, ‎and ‎TensorRT-LLM.

Impact ‎on‏ ‎Industries

Software ‎Development:

📌Enhanced‏ ‎Productivity: Integration‏ ‎of ‎Gemini ‎models‏ ‎in ‎tools‏ ‎like ‎Android ‎Studio, ‎Firebase,‏ ‎and‏ ‎VSCode ‎helps‏ ‎developers ‎build‏ ‎high-quality ‎apps ‎with ‎AI ‎assistance,‏ ‎improving‏ ‎productivity ‎and‏ ‎efficiency.

📌AI-Powered ‎Features: New‏ ‎features ‎like ‎parallel ‎function ‎calling‏ ‎and‏ ‎video‏ ‎frame ‎extraction‏ ‎streamline ‎workflows‏ ‎and ‎optimize‏ ‎AI-powered‏ ‎applications.

Enterprise ‎and‏ ‎Business ‎Applications:

📌AI ‎Integration ‎in ‎Workspace: Gemini‏ ‎models ‎are‏ ‎embedded‏ ‎in ‎Google ‎Workspace‏ ‎apps ‎(Gmail,‏ ‎Docs, ‎Drive, ‎Slides, ‎Sheets),‏ ‎enhancing‏ ‎functionalities ‎like‏ ‎email ‎summarization,‏ ‎Q& ‎A, ‎and ‎smart ‎replies.

📌Custom‏ ‎AI‏ ‎Solutions: Businesses ‎can‏ ‎leverage ‎Gemma‏ ‎models ‎for ‎tailored ‎AI ‎solutions,‏ ‎driving‏ ‎efficiency‏ ‎and ‎innovation‏ ‎across ‎various‏ ‎sectors.

Research ‎and‏ ‎Development:

📌Open-Source‏ ‎Innovation: Gemma’s ‎open-source‏ ‎nature ‎democratizes ‎access ‎to ‎advanced‏ ‎AI ‎technologies,‏ ‎fostering‏ ‎collaboration ‎and ‎rapid‏ ‎advancements ‎in‏ ‎AI ‎research.

📌Responsible ‎AI ‎Development: Tools‏ ‎like‏ ‎the ‎Responsible‏ ‎Generative ‎AI‏ ‎Toolkit ‎ensure ‎safe ‎and ‎reliable‏ ‎AI‏ ‎applications, ‎promoting‏ ‎ethical ‎AI‏ ‎development.

Multimodal ‎Applications:

📌Vision-Language ‎Tasks: PaliGemma’s ‎capabilities ‎in‏ ‎image‏ ‎captioning‏ ‎and ‎visual‏ ‎Q& ‎A‏ ‎open ‎new‏ ‎possibilities‏ ‎for ‎applications‏ ‎in ‎fields ‎like ‎healthcare, ‎education,‏ ‎and ‎media.

📌Multimodal‏ ‎Reasoning: Gemini‏ ‎models' ‎ability ‎to‏ ‎handle ‎text,‏ ‎images, ‎audio, ‎and ‎video‏ ‎inputs‏ ‎enhances ‎their‏ ‎applicability ‎in‏ ‎diverse ‎scenarios, ‎from ‎content ‎creation‏ ‎to‏ ‎data ‎analysis.

Низкофоновая ‎сталь‏ ‎(довоенная ‎или ‎доатомная ‎сталь) ‎—‏ ‎это ‎любая‏ ‎сталь,‏ ‎произведенная ‎до ‎взрыва‏ ‎первых ‎ядерных‏ ‎бомб ‎в ‎1940 ‎—‏ ‎50-х‏ ‎годах.

До ‎первых‏ ‎ядерных ‎испытаний‏ ‎никто ‎и ‎не ‎предполагал, ‎что‏ ‎в‏ ‎результате ‎порождаемого‏ ‎ими ‎относительно‏ ‎невысокого ‎радиоактивного ‎заражения, ‎на ‎Земле‏ ‎возникнет‏ ‎дефицит‏ ‎низкофоновой ‎стали,‏ ‎нужной ‎для‏ ‎изготовления ‎детекторов‏ ‎ионизирующих‏ ‎частиц ‎—‏ ‎счётчик ‎Гейгера, ‎приборы ‎для ‎космоса‏ ‎и ‎так‏ ‎далее.

Но‏ ‎оказалось, ‎что ‎уже‏ ‎после ‎первых‏ ‎ядерных ‎взрывов, ‎чуть ‎ли‏ ‎не‏ ‎единственным ‎источником‏ ‎низкофоновой ‎стали‏ ‎оказался ‎подъем ‎затонувших ‎за ‎последние‏ ‎полвека‏ ‎кораблей. ‎И‏ ‎ничего ‎не‏ ‎оставалось, ‎как ‎начать ‎подъем ‎с‏ ‎морского‏ ‎дна‏ ‎одиночных ‎кораблей‏ ‎и ‎целых‏ ‎эскадр ‎по‏ ‎типу‏ ‎Имперского ‎флота‏ ‎Германии, ‎затопленные ‎в ‎Скапа-Флоу ‎в‏ ‎1919.

Но ‎и‏ ‎этого‏ ‎способа ‎добычи ‎низкофоновой‏ ‎стали ‎особенно‏ ‎на ‎долго ‎не ‎хватило‏ ‎бы.‏ ‎И ‎ситуацию‏ ‎спасло ‎лишь‏ ‎запрещение ‎атмосферных ‎ядерных ‎испытаний, ‎после‏ ‎чего‏ ‎радиационный ‎фон‏ ‎со ‎временем‏ ‎снизился ‎до ‎уровня, ‎близкого ‎к‏ ‎естественному.

С‏ ‎началом‏ ‎испытаний ‎генеративного‏ ‎ИИ ‎в‏ ‎2022 ‎г‏ ‎также‏ ‎никто ‎не‏ ‎заморачивался ‎в ‎плане ‎рисков ‎«дегенеративного‏ ‎заражения» ‎продуктами‏ ‎этих‏ ‎испытаний.

·      Речь ‎здесь ‎идет‏ ‎о ‎заражении‏ ‎не ‎атмосферы, ‎а ‎ноосферы,‏ ‎что‏ ‎не ‎легче.

·      Перспектива‏ ‎загрязнения ‎последней‏ ‎продуктами ‎творчества ‎генеративного ‎ИИ ‎может‏ ‎иметь‏ ‎весьма ‎пагубные‏ ‎и ‎далеко‏ ‎идущие ‎последствия.

Первые ‎результаты ‎заражения ‎спустя‏ ‎1.5‏ ‎года‏ ‎после ‎начала‏ ‎испытаний ‎генеративного‏ ‎ИИ ‎поражают‏ ‎свои‏ ‎масштабом. ‎Похоже,‏ ‎что ‎заражено ‎уже ‎все. ‎И‏ ‎никто ‎не‏ ‎предполагал‏ ‎столь ‎высокой ‎степени‏ ‎заражения.

Ибо ‎не‏ ‎принималось ‎в ‎расчет ‎наличие‏ ‎мультипликатора‏ ‎— ‎заражения‏ ‎от ‎уже‏ ‎зараженного ‎контента, ‎о ‎чем ‎вчера‏ ‎поведал‏ ‎миру ‎Ник‏ ‎Сен-Пьер ‎—‏ ‎креативный ‎директор ‎и ‎неофициальный ‎представитель‏ ‎Midjourney.

Данные,‏ ‎опубликованные‏ ‎Ник ‎Сен-Пьером‏ ‎впечатляют:

• Более ‎13%‏ ‎всех ‎изображений‏ ‎в‏ ‎Adobe ‎Stock‏ ‎созданы ‎с ‎помощью ‎генеративного ‎ИИ.

• Большая‏ ‎часть ‎сгенерированного‏ ‎контента‏ ‎поступает ‎от ‎Dalle‏ ‎и ‎Midjourney.

• Медиа‏ ‎с ‎тегом ‎«фэнтези» ‎на‏ ‎43%‏ ‎создано ‎ИИ.‏ ‎Другие ‎теги‏ ‎еще ‎выше.

• Это ‎большая ‎часть ‎обучающих‏ ‎данных,‏ ‎которые ‎питают‏ ‎генеративный ‎ИИ‏ ‎Adobe ‎Firefly-генератор ‎изображений ‎на ‎базе‏ ‎ИИ‏ ‎от‏ ‎Adobe.

Скорость ‎затопления‏ ‎инфосети ‎контентом,‏ ‎«зараженным ‎ИИ»-контент‏ ‎произведенный‏ ‎с ‎помощью‏ ‎генеративного ‎ИИ, ‎обученного ‎на ‎контенте,‏ ‎произведенном ‎генеративным‏ ‎ИИ,‏ ‎просто ‎колоссальна.

Получается, ‎что‏ ‎любой ‎контент,‏ ‎произведенный ‎после ‎2022, ‎включая‏ ‎все‏ ‎интернет-архивы, ‎почти‏ ‎наверняка ‎«заражен»‏ ‎генеративным ‎ИИ, ‎и ‎уровень ‎этого‏ ‎заражения‏ ‎совсем ‎немал.‏ ‎Что ‎и‏ ‎превращает ‎такой ‎генеративный ‎контент, ‎извините‏ ‎за‏ ‎каламбур,‏ ‎в ‎дегенеративный.

Комментируя‏ ‎это, ‎Итан‏ ‎Молик-профессор ‎Уортона,‏ ‎изучающий‏ ‎ИИ, ‎придумал‏ ‎использованную ‎мною ‎выше ‎метафору ‎—‏ ‎низкофоновая ‎сталь.

Продолжая‏ ‎эту‏ ‎метафору, ‎легко ‎представить,‏ ‎что ‎всего‏ ‎через ‎несколько ‎лет ‎«низкофоновый»‏ ‎(догенеративный)‏ ‎контент ‎станет‏ ‎в ‎ноосфере‏ ‎столь ‎же ‎редким ‎и ‎дорогим,‏ ‎как‏ ‎самый ‎изысканный‏ ‎и ‎старинный‏ ‎антиквариат.

Но ‎это ‎еще ‎не ‎все.

В‏ ‎результате‏ ‎роста‏ ‎в ‎обучающих‏ ‎наборах ‎новых‏ ‎моделей ‎генеративного‏ ‎ИИ‏ ‎доли ‎контента,‏ ‎порожденного ‎с ‎помощью ‎предыдущих ‎версий‏ ‎моделей, ‎начнется‏ ‎процесс,‏ ‎названный ‎Россом ‎Андерсоном‏ ‎коллапсом ‎больших‏ ‎языковых ‎моделей ‎(LLM).

Ситуация ‎будет‏ ‎напоминать‏ ‎комедию ‎«Множественность»‏ ‎с ‎Майклом‏ ‎Китоном ‎в ‎главной ‎роли, ‎в‏ ‎которой‏ ‎скромный ‎человек‏ ‎клонирует ‎себя,‏ ‎а ‎затем ‎клонирует ‎клонов, ‎каждое‏ ‎поколение‏ ‎которых‏ ‎ведет ‎к‏ ‎экспоненциальному ‎снижению‏ ‎уровня ‎интеллекта‏ ‎и‏ ‎увеличению ‎глупости‏ ‎клона.

С ‎LLM ‎будет ‎происходить ‎то‏ ‎же ‎самое.‏ ‎Использование‏ ‎для ‎обучения ‎модели‏ ‎контента, ‎сгенерированного‏ ‎моделью, ‎вызывает ‎необратимые ‎дефекты.‏ ‎Хвосты‏ ‎исходного ‎распределения‏ ‎контента ‎исчезают.‏ ‎В ‎течение ‎нескольких ‎поколений ‎текст‏ ‎становится‏ ‎мусором, ‎поскольку‏ ‎распределения ‎Гаусса‏ ‎сходятся ‎и ‎могут ‎даже ‎стать‏ ‎дельта-функциями.‏ ‎Более‏ ‎поздние ‎поколения‏ ‎начнут ‎производить‏ ‎образцы, ‎которые‏ ‎никогда‏ ‎не ‎были‏ ‎бы ‎произведены ‎оригинальной ‎моделью, ‎то‏ ‎есть ‎они‏ ‎будут‏ ‎неправильно ‎воспринимать ‎реальность,‏ ‎основываясь ‎на‏ ‎ошибках, ‎внесенных ‎их ‎предками.

И‏ ‎речь‏ ‎не ‎только‏ ‎про ‎тексты,‏ ‎но ‎и ‎про ‎изображения, ‎видео,‏ ‎музыку.‏ ‎Если ‎вы‏ ‎обучаете ‎музыкальную‏ ‎модель ‎Моцарту, ‎вы ‎можете ‎ожидать,‏ ‎что‏ ‎результат‏ ‎будет ‎немного‏ ‎похож ‎на‏ ‎Моцарта, ‎но‏ ‎без‏ ‎блеска ‎—‏ ‎назовем ‎его ‎«Сальери». ‎И ‎если‏ ‎потом ‎Сальери‏ ‎обучит‏ ‎следующее ‎поколение ‎и‏ ‎так ‎далее,‏ ‎то ‎как ‎будет ‎звучать‏ ‎пятое‏ ‎или ‎шестое‏ ‎поколение?

Вот ‎это‏ ‎и ‎называется ‎«коллапсом ‎модели», ‎в‏ ‎результате‏ ‎которого:

-Интернет ‎все‏ ‎более ‎будет‏ ‎забиваться ‎чушью;

-Люди, ‎которые, ‎наряду ‎с‏ ‎LLM,‏ ‎будут‏ ‎этой ‎чушью‏ ‎информационно ‎напитываться,‏ ‎будут ‎неумолимо‏ ‎глупеть.

Но‏ ‎и ‎это‏ ‎еще ‎не ‎все.

Потом ‎коллапс ‎моделей‏ ‎приведет ‎к‏ ‎тому,‏ ‎что ‎цунами ‎инфомусора‏ ‎окончательно ‎накроет‏ ‎науку.

Разруха, ‎начавшаяся ‎с ‎дегенеративного‏ ‎заражения‏ ‎Интернета, ‎потом‏ ‎имеет ‎все‏ ‎шансы ‎переходить ‎в ‎новые ‎поколения‏ ‎LLM,‏ ‎а ‎потом‏ ‎и ‎в‏ ‎головы ‎новых ‎поколений ‎людей.

И ‎наконец,‏ ‎в‏ ‎добавок‏ ‎ко ‎всему‏ ‎названному, ‎будет‏ ‎нарастать ‎число‏ ‎мутаций‏ ‎языка ‎и‏ ‎подмена ‎когнитивных ‎микроэлементов ‎на ‎помои‏ ‎снов ‎ИИ.

Перспектива‏ ‎вымывания‏ ‎«когнитивных ‎микроэлементов», ‎на‏ ‎смену ‎которым‏ ‎придет ‎синтетический ‎мусор, ‎светит‏ ‎не‏ ‎только ‎разговорным‏ ‎и ‎письменным‏ ‎языкам ‎человечества. ‎Но ‎и ‎языкам‏ ‎наук‏ ‎и ‎изобразительным‏ ‎языкам.

Можно ‎ли‏ ‎все ‎это ‎остановить?

Возможно, ‎да. ‎Если‏ ‎остановить‏ ‎дегенеративное‏ ‎заражение ‎ноофосферы.

Радиоактивное‏ ‎заражение ‎атмосферы‏ ‎человечество ‎смогло‏ ‎остановить,‏ ‎отказавшись ‎от‏ ‎атмосферных ‎испытаний ‎ядерного ‎оружия.

Отказа ‎от‏ ‎генеративного ‎ИИ‏ ‎уже‏ ‎не ‎будет. ‎Этот‏ ‎джин, ‎к‏ ‎счастью ‎или ‎на ‎беду‏ ‎человечества,‏ ‎уже ‎выпущен‏ ‎из ‎бутылки.‏ ‎И ‎слишком ‎заманчивые ‎перспективы ‎для‏ ‎той‏ ‎же ‎науки‏ ‎и ‎здоровья‏ ‎людей ‎этот ‎джин ‎сулит.

Так ‎значит,‏ ‎нужно‏ ‎срочно‏ ‎искать ‎методы‏ ‎обеззараживания ‎ноосферы‏ ‎от ‎дегенеративного‏ ‎заражения,‏ ‎которое ‎уже‏ ‎началось ‎и ‎вовсю ‎идет.

Только ‎за‏ ‎последние ‎недели ‎было ‎объявлено, ‎что‏ ‎по ‎$100‏ ‎ярдов‏ ‎инвестируют ‎в ‎железо‏ ‎для ‎ИИ‏ ‎Microsoft, ‎Intel, ‎SoftBank ‎и‏ ‎MGX‏ ‎(новый ‎инвестфонд‏ ‎в ‎Абу-Даби).

А‏ ‎на ‎этой ‎неделе, ‎наконец, ‎сказал‏ ‎свое‏ ‎слово ‎и‏ ‎Google. ‎Причем‏ ‎было ‎сказано ‎не ‎просто ‎о‏ ‎вступлении‏ ‎в‏ ‎ИИ-гонку ‎ценой‏ ‎в ‎$100‏ ‎ярдов, ‎а‏ ‎о‏ ‎намерении ‎ее‏ ‎выиграть, ‎собрав ‎еще ‎бОльшие ‎батальоны‏ ‎— ‎инвестировав‏ ‎больше‏ ‎$100 ‎ярдов.

Гендир ‎Google‏ ‎DeepMind ‎Демис‏ ‎Хассабис ‎сказал:

• «… я ‎думаю, ‎что‏ ‎со‏ ‎временем ‎мы‏ ‎инвестируем ‎больше»

• «Alphabet‏ ‎Inc. ‎обладает ‎превосходной ‎вычислительной ‎мощностью‏ ‎по‏ ‎сравнению ‎с‏ ‎конкурентами, ‎включая‏ ‎Microsoft»

• «… у ‎Google ‎было ‎и ‎остается‏ ‎больше‏ ‎всего‏ ‎компьютеров»

Так ‎что‏ ‎в ‎«железе»‏ ‎Google ‎не‏ ‎собирается‏ ‎уступать ‎никому,‏ ‎а ‎в ‎алгоритмах, ‎— ‎тем‏ ‎более.

Что ‎тут‏ ‎же‏ ‎получило ‎подтверждение ‎в‏ ‎опубликованном ‎Google‏ ‎алгоритме ‎«Бесконечного ‎внимания», ‎позволяющего‏ ‎трансформерным‏ ‎LLM ‎на‏ ‎«железе» ‎c‏ ‎ограниченной ‎производительностью ‎и ‎размером ‎памяти‏ ‎эффективно‏ ‎обрабатывать ‎контекст‏ ‎бесконечного ‎размера.

Такое‏ ‎масштабирование ‎может ‎в ‎ближней ‎перспективе‏ ‎дать‏ ‎ИИ‏ ‎возможность ‎стать‏ ‎воистину ‎всезнающим.‏ ‎Т.е. ‎способным‏ ‎анализировать‏ ‎и ‎обобщать‏ ‎контекст ‎просто ‎немеряного ‎размера.

Так ‎и‏ ‎видится ‎кейс,‏ ‎когда‏ ‎на ‎вход ‎модели‏ ‎подадут ‎все‏ ‎накопленные ‎человечеством ‎знания, ‎например,‏ ‎по‏ ‎физике ‎и‏ ‎попросят ‎ее‏ ‎сказать, ‎чего ‎в ‎этих ‎знаниях‏ ‎не‏ ‎хватает.