Автор: lethuha

📌 Итог: На протяжении истории интеллект был редкостью, но ИИ сделал его избыточным. Ценность интеллекта смещается: теперь это не сам ответ, а ответственность за его последствия. Чем умнее ИИ, тем опаснее делегирование. Сегодня человеческий разум определяется способностью отвечать за решения, которые мы не создавали. Будущее требует «осознанного присутствия» человека.

📌 Итог: Объявление «slop» словом 2025 года подчеркивает взрывной рост низкокачественного контента. Это отражает растущее осознание общественности и желание вернуться к истинным человеческим ценностям на фоне вездесущности ИИ.

📌 Итог: Инцидент с книгой Springer Nature демонстрирует серьезные риски проникновения генеративного ИИ в академическую среду без строгого контроля. Наличие фейковых цитат в дорогостоящем научном издании подрывает доверие к системе научного рецензирования и требует принятия срочных мер по проверке источников и выявлению ИИ-контента.

📌 Краткое изложение: Отчет BCG раскрывает шокирующую правду: ИИ не генерирует равномерной ценности, а усиливает разницу между ведущими компаниями и остальными. Поскольку 5% компаний получают все выгоды, а 60% не получают почти ничего, агентный ИИ и основная стратегия ИИ определяют, кто вырвется вперед, а кто останется позади. Около 70% ценности ИИ приходится на основные функции, такие как продажи, маркетинг, производство, цепочка поставок и ценообразование; на R&D приходится 15%, а IT выросло до 13% в 2025 году.

📌 Краткое изложение: Открытие облачного центра ИИ с суперкомпьютером Nano 4 показывает, что Тайвань выходит за рамки своей роли центра по производству чипов. Благодаря мощности 15 мегаватт и почти 1,8 тыс. передовых чипов ИИ, «суверенный ИИ» становится новым столпом технологической безопасности и долгосрочного роста. Президент Лай Чин-тэ заявил, что проект знаменует собой переход Тайваня от «острова производства аппаратного обеспечения» к «острову ИИ».

📌 Краткое изложение: Университет Кэйо (Япония) и OpenAI официально подписали Меморандум о взаимопонимании о сотрудничестве по интеграции искусственного интеллекта в образование, что сделало Кэйо первым японским университетом, вступившим в стратегическое партнерство с разработчиком ChatGPT. Непосредственным приоритетом является то, как ИИ может поддержать исследования в области социальных и гуманитарных наук, за чем последует создание этических рамок и управления ИИ в академической среде, обеспечивающих прозрачность и ответственность при использовании генеративных инструментов.

📌 Краткое изложение: Эксперимент SAP выявил «анти-ИИ предвзятость» среди экспертов, показав, что самое большое препятствие заключается не в технологии, а в психологии. Когда ИИ, такой как Joule, достигает 95% точности и сокращает недели ручной работы, будущее консультанта 2030 года будет за человеком, усиленным ИИ, а не замененным им.

📌 Краткое изложение: Доля работников, использующих ИИ в работе в США, резко снижается. К октябрю 2025 года только 11% работников крупных американских компаний использовали ИИ для «производства товаров и услуг». В среднем бизнесе доля тех, кто «не использует ИИ», выросла с 74,1% в марте до 81,4%. Причина объясняется «усталостью от ИИ»: сотрудники чувствуют себя перегруженными, в то время как результаты повышения производительности несоизмеримы.

📌 Краткое изложение: Мозг ребенка развивается на 90% до 5 лет, поэтому раннее воздействие «ИИ-помоев» – низкокачественного, повторяющегося и бессмысленного генеративного контента – может повлиять на языковые, когнитивные и эмоциональные способности. YouTube-блогеры используют генеративный ИИ, такой как ChatGPT, и автоматические генераторы видео для массового производства «образовательных» видеороликов для детей в возрасте 1–3 лет, зарабатывая сотни долларов ежедневно. Поскольку более 60% детей до 2 лет смотрят YouTube, «ИИ-помои» становятся потенциальной угрозой для развития мозга. Хотя платформа обещает модерацию, реальность показывает, что алгоритм по-прежнему отдает приоритет прибыли и просмотрам, а не образовательному качеству.

📌 Краткое изложение: Сектор строительства центров обработки данных в Японии испытывает серьезное давление из-за нехватки рабочей силы, роста затрат и устаревших строительных процессов, что замедляет правительственный план развития инфраструктуры ИИ. В настоящее время Япония сталкивается с двумя основными проблемами: (1) нехватка высококвалифицированных рабочих и (2) медленное внедрение информационного моделирования зданий (BIM), которое помогает сократить время утверждения и строительства. В Сингапуре BIM является обязательным с 2015 года, что позволяет завершить центр мощностью 50 МВт за 2 года; в Японии для такого же масштаба требуется почти 4 года.