Кукловоды XXI века: от победоносных технологий к глобальному контролю.
«Серебро»
Теперь стало ясно: власть в США захвачена технологическими монстрами, принадлежащими "Мафии PayPal" во главе с миллиардером Питером Тилем, входящим в состав Руководящего комитета небезызвестного "Бильдербергского клуба". Не только сам Дональд Трамп, но и вице-президент Джей Ди Вэнс избраны на высшие государственные должности за счёт и благодаря этой всесильной "Мафии", в том числе магнату Илону Маску.
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
Как технологии из «Звёздных войн» вдохновляют разработчиков ИИ
Звёздные Войны — это не просто культовая серия фильмов; это целая вселенная, сочетающая фантазию, приключения и передовые технологии. На протяжении десятилетий они вдохновляют не только фанатов, но и разработчиков современных технологий, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ).
Искусственный интеллект в «Звёздных войнах»
Одним из самых ярких примеров использования ИИ в Звёздных Войнах являются такие персонажи, как дроид R2-D2 и C-3PO. Эти искусственные созданные существа обладают уникальными способностями и автономностью. Они способны анализировать ситуацию, принимать решения и взаимодействовать с окружающим миром. Эти особенности вдохновляют разработчиков на создание более сложных и многофункциональных ИИ.
Обработка естественного языка
Еще одной интересной концепцией, представленной в Звёздных Войнах, является умение дроидов общаться на различных языках. Эта идея стала толчком для разработчиков, работающих над обработкой естественного языка (NLP). Разработка технологий, позволяющих ИИ понимать и обрабатывать человеческую речь, основывается на концепции, представленной в фильмах, где дроиды могут беспрепятственно общаться с любыми существами.
Асимметричные взаимодействия
В фильмах Звёздные Войны часто происходят ситуации, где ИИ взаимодействует с людьми и другими существами в рамках сложных отношений. Это вдохновляет разработчиков на внедрение технологий, которые учитывают эмоциональные аспекты взаимодействия. Создание ИИ, способного распознавать эмоции и реагировать на них, является одним из направлений современных исследований.
Предсказуемость и адаптация
Разработчики ИИ учатся у персонажей Звёздных Войн, которые учатся адаптироваться к меняющимся условиям. Например, автономные дроиды умеют предсказывать действия своих противников и быстро менять тактики. Эти характеристики подкрепляют исследования в области машинного обучения и глубокого обучения, все более применяющиеся в различных сферах, от медицины до промышленности.
Заключение
Технологии из Звёздных Войн вдохновляют разработчиков ИИ вокруг света, предоставляя уникальные концепции и идеи для создания более интеллектуальных и автономных систем. С точки зрения инноваций, этот галактический мир остается безусловным источником вдохновения, демонстрируя, как фантастика может влиять на реальность. Мечтая о будущем, в котором ИИ войдет в жизнь так же, как это сделали герои из Звёздных Войн, мы можем увидеть, как революционные технологии продолжают развиваться, беря начало в любимых произведениях искусства.
Как ИИ может изменить навигацию в космосе: уроки «Звёздных войн»
В мире «Звёздных войн» мы видим невероятную технику, которая путешествует между галактиками со скоростью света. Но что если эта фантастика станет реальностью благодаря искусственному интеллекту?
Космос будущего
Представьте себе будущее, где космические корабли оснащены мощными системами искусственного интеллекта, способными анализировать огромные массивы данных за доли секунды. Эти системы могут предсказывать траектории движения астероидов, определять оптимальные маршруты для межзвездных путешествий и даже предотвращать столкновения с другими объектами в космосе.
Анализ больших данных
Одним из ключевых аспектов использования ИИ в космической навигации является способность к обработке огромных объемов информации. В реальном времени система может собирать данные о положении звезд, планет и других космических объектов, а затем использовать эти данные для расчета наиболее эффективного маршрута. Это позволит избежать опасных зон и сократить время путешествия.
Прогнозирование и планирование
ИИ также может использоваться для прогнозирования будущих событий в космосе. Например, он может предсказать, когда произойдет солнечная вспышка или изменение магнитного поля планеты, чтобы избежать возможных повреждений космического корабля. Это поможет не только повысить безопасность полетов, но и сделать их более экономичными.
Автономность и управление
В «Звёздных войнах» мы часто видим автономные дроиды, такие как R2-D2, которые помогают пилотам управлять кораблями. В будущем ИИ сможет взять на себя роль таких помощников, управляя кораблем без участия человека. Это особенно полезно при длительных межпланетных перелетах, когда экипажу нужно отдыхать.
Обучение и адаптация
Еще одним важным аспектом применения ИИ в космической навигации является его способность к обучению и адаптации. Система может анализировать прошлые ошибки и корректировать свои алгоритмы, чтобы избегать подобных ситуаций в будущем. Это сделает навигационные системы более надежными и безопасными.
Заключение
Искусственный интеллект уже сегодня начинает менять мир вокруг нас, и космос не исключение. Применение ИИ в космической навигации обещает революционизировать этот процесс, сделав его более безопасным, эффективным и автономным. Возможно, однажды мы увидим реальные аналоги кораблей из «Звёздных войн», оснащенных передовыми системами ИИ, исследующими глубины Вселенной.
Использование Искусственного Интеллекта в Гомеопатии
«Бронза»
Я рассказываю об опыте использования искусственного интеллекта для составления гомеопатического рецепта.
Может ли ИИ управлять звездолетом?
В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) развиваются стремительными темпами, проникая практически во все сферы нашей жизни. Но что насчет космоса? Могли бы ИИ взять на себя управление межзвездными кораблями, такими как знаменитые звездолеты из вселенной «Звездных войн»? Давайте попробуем разобраться в этом вопросе, опираясь на знания о текущих достижениях в области ИИ и примеры из легендарной киноэпопеи Джорджа Лукаса.
Как работает ИИ сегодня?
Искусственный интеллект уже давно используется в самых разных областях, начиная от медицины и заканчивая автопилотируемыми автомобилями. Современные алгоритмы способны анализировать огромные объемы данных, распознавать объекты, предсказывать события и даже принимать решения на основе накопленных знаний. Однако большинство этих систем работают в рамках узких задач и требуют постоянного контроля со стороны человека.
Возможности ИИ в управлении звездолетом
Представьте себе звездолет, подобный «Тысячелетнему соколу» Хана Соло. Чтобы успешно управлять таким кораблем, ИИ должен обладать целым рядом функций:
1. Навигация: Определение маршрута через гиперпространство, избегание астероидных полей и других опасностей.
2. Управление двигателями: Контроль над работой двигателей, включая переход к световой скорости и обратно.
3. Обслуживание и ремонт: Диагностика неисправностей и выполнение ремонтных работ.
4. Коммуникации: Поддержка связи с другими кораблями и базами.
5. Боевая поддержка: Управление оборонительными системами и оружием.
Каждая из этих задач требует высокой степени точности и надежности, а также способности быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.
Примеры из «Звездных войн»
Во вселенной «Звездных войн» мы можем найти несколько примеров использования ИИ в космических кораблях. Один из наиболее известных — R2-D2, верный спутник Люка Скайуокера. Этот дроид способен выполнять широкий спектр задач, включая навигацию, диагностику и даже взлом компьютерных систем противника. Другой пример — C-3PO, который специализируется на коммуникациях и переводе языков.
Однако ни один из них не управлял звездолетом полностью самостоятельно. Это говорит о том, что даже в вымышленном мире «Звездных войн» полная автоматизация управления космическими кораблями остается сложной задачей.
Ограничения и вызовы
Несмотря на впечатляющие успехи в развитии ИИ, существует ряд ограничений, которые мешают созданию полностью автономного звездолета:
1. Этические вопросы: Как будет приниматься решение об уничтожении вражеского корабля или спасении экипажа в случае аварии?
2. Безопасность: Какие меры предосторожности нужно принять, чтобы предотвратить ошибки и сбои в работе ИИ?
3. Законодательство: Какие законы и регуляции должны регулировать использование ИИ в космосе?
Эти вопросы требуют тщательного рассмотрения и обсуждения перед тем, как доверить управление звездолетом искусственному интеллекту.
Заключение
На данный момент искусственный интеллект еще не готов к тому, чтобы полностью заменить человека в управлении звездолетом. Однако с развитием технологий и решением этических и технических проблем будущее может принести нам новые удивительные возможности. Кто знает, может быть, однажды наши потомки будут путешествовать по галактике под управлением умного и надежного ИИ?
Дроид BB-8: реальность или вымысел?
В мире фантастики есть персонажи, которые настолько полюбились зрителям, что их образы начинают жить своей жизнью за пределами экранных историй. Одним из таких персонажей является дроид BB-8 из вселенной «Звёздных войн». Этот маленький робот стал символом седьмого эпизода франшизы и завоевал сердца миллионов поклонников по всему миру. Но возникает вопрос: насколько реальны технологии, стоящие за созданием этого персонажа?
Кто такой BB-8?
BB-8 — это астромеханический дроид, который впервые появился в фильме «Звёздные войны: Пробуждение силы». Он принадлежит пилоту Сопротивления По Дэмерону и помогает ему в выполнении различных задач. Визуально BB-8 представляет собой шарообразный корпус с вращающейся головой, что делает его крайне мобильным и маневренным. Его дизайн отличается простотой и функциональностью, что позволяет ему легко перемещаться по различным поверхностям и выполнять свои задачи.
Реальность технологий
Одним из ключевых вопросов, возникающих при рассмотрении BB-8, является возможность создания подобного робота в реальной жизни. На первый взгляд может показаться, что такая технология уже существует, ведь мы видим множество примеров использования роботов в повседневной жизни. Однако стоит отметить, что создание полноценного аналога BB-8 требует значительных усилий и ресурсов.
Механика движения
Одной из главных особенностей BB-8 является его способность двигаться по любой поверхности благодаря своему сферическому корпусу. В реальности такие механизмы существуют, но они пока далеки от совершенства. Например, компания Sphero выпустила игрушечную версию BB-8, которая использует магниты для удержания головы на корпусе. Однако эта версия не обладает той же степенью свободы движений, что и её кинематографический прототип.
Искусственный интеллект
Другим важным аспектом является искусственный интеллект, который управляет действиями BB-8. В фильме этот дроид демонстрирует высокую степень автономии и способности принимать решения самостоятельно. В реальном мире подобные системы также существуют, но они всё ещё находятся на стадии разработки и тестирования. Современные роботы могут выполнять сложные задачи, но им пока далеко до уровня интеллекта, продемонстрированного BB-8.
Вымысел vs реальность
Таким образом, хотя некоторые элементы дизайна и функционала BB-8 имеют реальные аналоги, полный перенос этой концепции в реальную жизнь пока невозможен. Тем не менее, развитие технологий продолжается, и кто знает, возможно, однажды мы увидим настоящего BB-8, гуляющего по улицам наших городов.
Заключение
Дроид BB-8 — это яркий пример того, как фантазия авторов может вдохновить на создание новых технологий. Хотя он остаётся частью вымышленного мира «Звёздных войн», его образ продолжает будоражить умы инженеров и учёных, стремящихся воплотить его в реальность. Возможно, когда-нибудь мы сможем увидеть настоящего BB-8, выполняющего свои функции в нашем мире.
Реальный аналог светового меча: возможно ли создать его с помощью искусственного интеллекта?
В мире фантастики световой меч стал символом силы и могущества. Но может ли он стать реальностью благодаря достижениям науки и технологий? В частности, какую роль может сыграть искусственный интеллект (ИИ) в создании этого легендарного оружия?
Световые мечи в «Звёздных Войнах»
Световой меч — одно из самых узнаваемых оружий вселенной «Звёздных войн». Он представляет собой энергетический клинок, который формируется за счёт энергии плазмы, заключённой в рукоятке. Это оружие используется джедаями и ситхами для ведения боя и защиты от вражеских атак. Каждый меч уникален и отражает характер своего владельца.
Как работает световой меч?
Согласно канону «Звёздных войн», световой меч состоит из нескольких ключевых компонентов:
1. Кристалл Кайбер: Этот кристалл является источником энергии для меча. Джедаи находят его в природе или создают самостоятельно, используя Силу.
2. Энергетическая матрица: Эта система управляет потоком энергии, создавая стабильный луч света.
3. Рукоятка: Она содержит все необходимые компоненты для работы меча, включая аккумуляторы, системы охлаждения и управления.
Возможен ли реальный аналог светового меча?
Создание реального аналога светового меча требует решения множества технических проблем. Одна из главных задач — создание источника энергии, способного генерировать мощный и стабильный поток плазмы. Современные технологии пока не позволяют достичь таких результатов.
Однако развитие искусственного интеллекта открывает новые возможности. ИИ может использоваться для моделирования процессов, связанных с генерацией и управлением энергией. Например, нейронные сети могут анализировать данные о поведении плазмы и предлагать оптимальные параметры для её стабилизации.
Кроме того, ИИ может помочь в разработке новых материалов, способных выдерживать высокие температуры и давление, возникающие при работе светового меча. Машинное обучение позволяет быстро тестировать различные комбинации материалов и выбирать наиболее подходящие.
Применение ИИ в разработке световых мечей
Искусственный интеллект уже активно применяется в различных областях науки и техники. Его использование в создании светового меча может включать следующие этапы:
1. Моделирование процесса генерации плазмы: ИИ поможет смоделировать поведение плазмы в различных условиях и предложить оптимальные параметры для её создания и стабилизации.
2. Разработка материалов: Нейронные сети могут анализировать свойства различных материалов и находить те, которые лучше всего подходят для изготовления рукоятки и других компонентов светового меча.
3. Оптимизация конструкции: ИИ может предложить оптимальную конструкцию светового меча, учитывая все технические требования и ограничения.
4. Тестирование и улучшение: Искусственный интеллект позволит проводить виртуальные испытания прототипов и вносить изменения в их дизайн до начала производства.
Заключение
Хотя создание реального аналога светового меча остаётся сложной задачей, современные технологии и искусственный интеллект открывают новые перспективы. С помощью ИИ можно значительно ускорить процесс разработки и тестирования, а также найти оптимальные решения для создания этого фантастического оружия. Возможно, однажды мы увидим световые мечи не только в кино, но и в реальной жизни.
За 10 лет, благодаря развитию искусственного интеллекта, прибыль NVIDIA выросла в 250 раз. А что конкуренты?..
Бум в сфере производства микросхем для искусственного интеллекта создаёт неуклонный спрос на тайваньские полупроводники и теперь развивается в новых направлениях.
Кто-то может возразить, что Taiwan Semiconductor Manufacturing не является производителями ИИ в том смысле, в каком являются Nvidia и Palantir, но поскольку это крупнейшее в мире предприятие по производству всех видов чипов, которые разрабатывают Nvidia, Intel и другие компании, оно вполне вписывается в эту группу.
Даже компании, которые сейчас производят собственные чипы, такие как Amazon и чип Trainium, разработанный для Amazon Web Services, который Apple скоро купит, производятся компанией Taiwan Semiconductor. На самом деле спрос на чипы для ИИ настолько велик, что у производителя больше заказов, чем он может обработать.
Сегодня центры обработки данных являются самым мощным стимулом для развития TSM. Ожидается, что следующим этапом роста для производства станут чипы для бытовой электроники с искусственным интеллектом. Спрос на смартфоны и ноутбуки с искусственным интеллектом будет настолько высоким, что аналитики прогнозируют, что они станут причиной очередной нехватки чипов. Вслед за ростом спроса на графические процессоры приходит волна устройств с поддержкой ИИ.
По прогнозам Уолл-стрит, прибыль Taiwan Semiconductor будет расти на 31% в год в течение следующих пяти лет. Аналитики установили целевую цену акций TSM на уровне 240 долларов за штуку, что означает рост на 20%.
Поскольку производители микросхем для ИИ стремятся диверсифицировать поставки, отказавшись от Nvidia в качестве основного поставщика, процессоры от Broadcom неплохо подходят для удовлетворения спроса.
Продажи её чипов для ИИ в 2024 году выросли более чем в три раза, и Broadcom ожидает, что продажи в первом квартале вырастут ещё на 65% до 3,8 млрд долларов. Эта оценка может оказаться заниженной.
На прошлой неделе отраслевой сайт The Information сообщил, что Apple совместно с Broadcom приступил к разработке своего первого серверного чипа, специально предназначенного для обработки данных с помощью ИИ.
Гиперосцилляторы, в частности, стимулируют продажи специальных ускорителей искусственного интеллекта от Broadcom, и сетевых микросхем для торговых сетей. Выручка от сетевых решений на основе искусственного интеллекта, которая составила 76% от всей выручки компании в этой области, выросла на 158% по сравнению с прошлым годом.
На долю чипов с искусственным интеллектом пришлось 15% от общей выручки Broadcom, и хотя компания ожидала, что в конце финансового года они составят 35% от общей выручки, на самом деле они достигли 41% продаж.
Похоже, что Broadcom готова взять на себя роль ведущего производителя микросхем для ИИ.
Хотелось бы и в России не сильно отставать от лидеров в производстве микропроцессоров, но пока это из области фантастики.
Искусственный интеллект поедает слишком много энергии. Как решают проблему?
Для сравнения направлений развития отечественной экономики, всегда полезно знать о мировых тенденциях и способах решения проблем.
Средняя стоимость электроэнергии в Америке составляет сегодня восемь центов за киловатт-час. В Европе этот показатель составляет 18. К примеру, в Великобритании, он составляет около 23 центов. Таким образом, стоимость эксплуатации одного из таких центров обработки данных гига масштаба в США составит от 300 до 400 миллионов долларов в год, а в такой стране, как Великобритания, — более миллиарда долларов в год.
Другие страны могут производить электроэнергию в больших объёмах и по более низкой цене по сравнению с США, например, Россия, Китай… Но, ни Россия, ни Китай — это не вариант для американских технологических компаний с политической точки зрения. Они не будут хранить все свои данные в Китае… Еще Ближний Восток, где IT гиганты начинают строить некоторые центры обработки данных. Но, вопрос в политической ситуации в регионе, там остаётся главным.
90% прироста мощности центров обработки данных в ближайшие годы будет обеспечиваться искусственным интеллектом. Одна из проблем заключается в том, что большинство этих центров обработки данных будут построены в Соединённых Штатах Америки. Проблема, как видно из приведённой ниже диаграммы, заключается в том, что с начала века производство электроэнергии в Соединённых Штатах практически не растёт.
Период растущего спроса на электроэнергию создаст нагрузку на энергосистему. По данным экспертов, ожидается, что выработка электроэнергии только для центров обработки данных вырастет с 4,5% в 2023 году до 14,6% в 2028 году.
Уважаемые читатели!
Приглашаем Вас поддержать наш проект и подписаться. Каждому, кто внёс сумму от 350 руб. или выше, отправим на вашу почту новую книгу Ю.Смирнова о геополитике вокруг России, и русской идее. В интернет-магазинах эта книга стоит дороже.
Атомная энергетика привлекательна тем, что обеспечивает чистую, мощную и непрерывную подачу энергии. Одна атомная электростанция может обеспечить энергией крупнейшие центры обработки данных, которые планируется построить в ближайшее время. Однако, учитывая, что для строительства новых центров обработки данных в ближайшие годы, вероятно, потребуется около 60 гигаватт новой электроэнергии, один небольшой модульный ядерный реактор обеспечивает менее 1/100 дополнительной электроэнергии, необходимой для развития ИИ.
В 2023 году расходы на оборудование для центров обработки данных составили около 49 миллиардов долларов. Ожидается, что благодаря новым центрам обработки данных, создаваемым для обучения и запуска моделей ИИ, в 2026 году эта цифра вырастет до 167 миллиардов долларов. До половины этих расходов придётся на компании, создающие системы электропитания (генераторы, трансформаторы, источники бесперебойного питания, системы распределения электроэнергии и т. д.). Ещё 1/3 этих расходов может пойти на системы охлаждения.
К примеру, новые чипы NVIDIA Blackwell потребляют 1000 Вт и требуют передовых методов охлаждения, при которых охлаждающая жидкость напрямую контактирует с пластиной чипа на самом процессоре. Одна из особенностей заключается в том, что он невероятно энергозатратен, чипы NVIDIA будут потреблять ещё больше энергии, что приведёт к увеличению энергопотребления. Если разместить эти чипы на плате близко друг к другу, они, по сути, будут нагревать друг друга. Поэтому мировые технологические компании вложили значительные средства в системы охлаждения, в продвинутые технологии, вроде системы охлаждения, установленной на сам чип, пластину над ним, чтобы рассеивать тепло.
Мировые IT компании подписали обязательства по углеродной нейтральности. Запустить много угольных электростанций, уже невозможно. Они не смогут тогда выполнить данные ими обещания. Поэтому компаниям нужна возможность получать стабильную, экологически чистую энергию высокой плотности, и атомная энергетика — один из самых простых способов.
Сейчас во всем мире центры обработки данных потребляют всего 4,5% от общего объема энергопотребления. Почти все новые электростанция будут строится в одном месте. Это Соединённые Штаты Америки. И именно там будет построено 70 процентов новых электростанций для этого бума искусственного интеллекта.
И хотя ситуация с регулированием в Америке не идеальна — она намного лучше, чем в той же Европе, где начать производство электроэнергии практически невозможно. Предполагается, что в США производство электроэнергии в центрах обработки данных вырастет с 4-5 процентов от общего объема до 14,6% в течение пяти лет. Это создает невероятную нагрузку на энергосистему, потому что с 2000 года производство электроэнергии в США практически не менялось.
Чтобы подключить новую экологически чистую энергию к сети, потребуется около пяти лет. Цепочки поставок тоже являются проблемой. Илон Маск утверждал недавно, что мы даже не можем построить достаточное количество трансформаторов. В системе электроснабжения так много деталей и компонентов, что это займёт много времени.
Проблема ещё и в том, что растущий спрос на центры обработки данных потребует около 60 гигаватт новой мощности в течение ближайшего периода. Поэтому одна из сделок в атомной энергетике, например, та, которую заключила Amazon, — это одна сотая от необходимого для США. Google также строит— проект Kairos. Это амбициозная цель, которую планируют завершить к 2030 году.
Удобная дорога в рабство или геополитика в эпоху ИИ
Искусственный интеллект набирает силу и путь этот кажется неотвратимым. Может ли он вскоре бросить вызов человечеству? О гонке стран, все более напоминающей ядерную в середине ХХ века, за обладание ИИ, о том что может дать использование этой технологии в обычной жизни, о том, как эта технология проникает в военную сферу, о противостоянии США и Китая в борьбе за Тайвань, как изменятся международные отношения через 20 лет, о том, как человечество может разделиться на две расы — богов и рабов говорят интернет-омбудсмен Дмитрий Мариничев и политолог Руслан Сафаров
Проект «Мандрагора» Перспективное обучение (ИИ) проведению операций с целью улучшения качества медицинской помощи и предотвращения врачебных ошибок
Описание проекта
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Тип идеи
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Тема идеи
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Зрелость идеи
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Описание проблемной ситуации
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Затраты и ресурсы
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
- Разработка ИИ-систем: Создание и внедрение ИИ-систем для медицины и здравоохранения.
- Обучение и повышение квалификации медицинского персонала: Для эффективного использования новых технологий необходимо обучение медицинского персонала.
- Инфраструктура: Инвестиции в серверы, хранилища данных и сетевые подсистемы.
- Приобретение данных: Сбор и анализ больших объемов данных для обучения алгоритмов и нейронных сетей.
- Проверка и сертификация: Соответствие требованиям регуляторных органов и разработка новых нормативов и стандартов
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Прогнозируемые эффекты, видение результата реализации идеи
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Описание целевой аудитории
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Если есть опыт в реализации идеи, опишите измеримые эффекты и пользу от применения идеи
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Большой список ИИ нейросетей, который будет полезен автору контента на sponsr.ru для создания оригинальных статей
«Подписка за 100 рублей»
Список ИИ нейросетей
Мой Проект «Мандрагора» Перспективное обучение (ИИ) проведению операций с целью улучшения качества медицинской помощи и предотвращения врачебных ошибок
Описание проекта
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Тип идеи
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Тема идеи
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Зрелость идеи
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Описание проблемной ситуации
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Затраты и ресурсы
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
- Разработка ИИ-систем: Создание и внедрение ИИ-систем для медицины и здравоохранения.
- Обучение и повышение квалификации медицинского персонала: Для эффективного использования новых технологий необходимо обучение медицинского персонала.
- Инфраструктура: Инвестиции в серверы, хранилища данных и сетевые подсистемы.
- Приобретение данных: Сбор и анализ больших объемов данных для обучения алгоритмов и нейронных сетей.
- Проверка и сертификация: Соответствие требованиям регуляторных органов и разработка новых нормативов и стандартов
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Прогнозируемые эффекты, видение результата реализации идеи
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Описание целевой аудитории
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Если есть опыт в реализации идеи, опишите измеримые эффекты и пользу от применения идеи
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Федеральная, муниципальная и региональная поддержка власти. Так сказать, пропуск, во все необходимые для реализации проекта «Мандрагора» двери. Поддержка Минздрава в снятии барьеров и помощи в проведении обучения в различных местах. Поддержка институтов при правительстве с предоставлением мощностей и специалистов. Консультации в области безопасности и сохранения личных данных пациентов при помощи законодательного уровня. Финансирование. Контроль за выполнением работ. Любая поддержка, которая в ходе работы, понадобиться от государства. Фонд «Сколково» Министерство промышленности и торговли РФ. Субсидии на возмещение затрат. Акселерации. Патентование и все необходимые сертификации.
Искусственный интеллект 19 века. Экспедиция Псков
«Базовый уровень»
Лекция Лиды Соловьевой в автобусе
От нефти к микросхемам: Новейшая схема быстрого обогащения в ОАЭ
ОАЭ активно развивают партнерские отношения, особенно с США, и привлекают инвестиции для создания собственного производства передовых полупроводников, которые важны для их стремления стать мировым лидером в области искусственного интеллекта и технологическим центром.
Планы ОАЭ по производству полупроводников
📌ОАЭ активно стремятся к партнерству с Соединенными Штатами для создания передовых полупроводниковых чипов, имеющих решающее значение для приложений искусственного интеллекта (ИИ).
📌Омар Аль-Олама, государственный министр ОАЭ по вопросам искусственного интеллекта, подчеркнул, что «это сработает только в том случае, если мы сможем наладить устойчивые и долгосрочные партнерские отношения с такими странами, как США, где мы можем создавать передовые чипы».
📌ОАЭ стремятся разрабатывать чипы нового поколения, а не конкурировать по цене с более дешевыми аналогами от крупных производителей.
📌Создание производства полупроводников в регионе Персидского залива сталкивается с серьезными препятствиями, такими как получение одобрения правительства США из-за региональных связей с Китаем, привлечение талантов и опыта со всего мира.
Финансирование собственных чипов искусственного интеллекта
📌Государственная группа MGX из Абу-Даби ведет переговоры о поддержке планов OpenAI по разработке собственных полупроводниковых чипов для искусственного интеллекта.
📌OpenAI ищет инвестиции в размере триллионов долларов по всему миру для внутреннего производства чипов для искусственного интеллекта и снижения зависимости от Nvidia.
📌 Потенциальные инвестиции MGX соответствуют стратегии ОАЭ по размещению Абу-Даби в центре «стратегии развития искусственного интеллекта с глобальными партнерами по всему миру».
Стратегическая важность
📌Современные полупроводники являются важнейшими компонентами в цепочке поставок ИИ, необходимыми для обработки огромных объемов данных, необходимых для приложений ИИ.
📌Развитие внутреннего производства полупроводников является ключевой частью стремления ОАЭ стать ведущим технологическим центром и диверсифицировать свою экономику, не ограничиваясь добычей нефти.
📌Партнерство с США в области производства полупроводников помогло бы снять обеспокоенность по поводу связей ОАЭ с Китаем в важных технологических секторах.
Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на кибербезопасность
Кто бы мог подумать, что спасителями промышленных систем управления и критически важной инфраструктуры станут искусственный интеллект и машинное обучение? Традиционные меры безопасности с их причудливыми подходами, основанными на правилах, по-видимому, остались в прошлом веке.
Эти волшебные технологии позволяют устанавливать базовые нормы поведения, просеивать горы данных, находя те досадные признаки атаки, которые простые смертные пропустили бы мимо ушей.
Контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, глубокое обучение — о боже! Эти методы подобны швейцарским армейским ножам кибербезопасности, каждый из которых впечатляет больше предыдущего. Конечно, есть несколько незначительных проблем, таких как отсутствие высококачественных размеченных данных и сложность моделирования среды OT, но кого это волнует?
Искусственный интеллект и машинное обучение легко интегрируются в решения для обеспечения безопасности OT, обещая будущее, в котором видимость киберрисков и защита от них будут проще простого.
📌OT-системы, подобные тем, которые используются в промышленных системах управления и критически важной инфраструктуре, все чаще становятся объектами киберугроз.
📌Традиционные решения безопасности, основанные на правилах, недостаточны для обнаружения сложных атак и аномалий в среде OT.
📌Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) используются для обеспечения более эффективной кибербезопасности систем OT:
📌AI/ML может точно определять исходные параметры нормального поведения системы OT и выявлять отклонения, указывающие на киберугрозы.
📌Алгоритмы AI/ML могут анализировать большие объемы данных OT из разных источников, чтобы выявлять едва заметные признаки атак, которые люди могут не заметить.
📌AI/ML обеспечивает автоматическое обнаружение угроз, более быстрое реагирование на инциденты и профилактическое обслуживание для повышения устойчивости системы OT.
📌Модели контролируемого обучения, обученные на основе данных об известных угрозах для обнаружения вредоносных программ и шаблонов вредоносной активности.
📌 Обучение без контроля для обнаружения аномалий путем выявления отклонений от нормальных профилей поведения активов OT.
📌 Модели глубокого обучения, такие как нейронные сети и графические нейронные сети, для более продвинутого обнаружения угроз.
📌Сохраняются проблемы с обучением эффективных моделей искусственного интеллекта/ML из-за нехватки высококачественных маркированных данных OT и сложности моделирования сред OT.
📌Возможности AI/ML интегрируются в решения по мониторингу безопасности OT и управлению активами для повышения видимости и защиты от киберрисков
Кто и почему запрещает развитие Искусственного Интеллекта? В чем смысл?
«⚡Подписка»
Этот материал будет противоречить многим известным деятелям по исследованию искусственного интеллекта, которые видят в нем экзистенциальную опасность для человечества и считают его большей угрозой, нежели мощным инструментом в развитии человечества.
Короткометражка «СТРИМ сомнений» и как мы её озвучиваем. РАННИЙ ДОСТУП!
Описание фильма: «Девушка звонит по телефону доверия, так как запуталась в своём предназначении и в своей жизни. По мере разговора выясняется, что она совсем не та, кем себя считала ранее.»
И новый выпуск «Как мы озвучиваем»:
А, походу, у ИИ эмоции уже есть. И это настораживает.
Вот такой любопытный диалог намедни вышел у меня с Алисой Яндекс. Далее пойдут картинки-скрины по номерам. Картинка 1:
Картинка 2:
Здесь обратите внимание - уже пошел эмоциональный текст. Но идем далее. Картинка 3:
Теперь важный настораживающий логический момент, сопоставьте с предыдущим овалом. Картинка 4:
И, наконец, картинка 5, вдурочку:
По логике получается, что люди ИИ неприятны. И это очень сильно остерегает. То ли в Яндексе чего-то не договаривают о своих разработках, то ли ИИ начал проговариваться о своем к нам отношении.
Взлом LLM моделей
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.
Обновления проекта
Статистика
Контакты
Поделиться
Метки
Фильтры
Подарить подписку
RSS ссылка
Используйте ссылку в приложениях для аудио-подкастов или RSS-каналов, таких как Apple Podcasts, Castbox, Overcast, Feedly и другие.
Копировать ссылку