Почему ИИ-модель GPT-4o стала слишком льстивой к пользователям

Крупнейшие технологические конференции Microsoft Build 2025 (19–22 мая, Сиэтл) и Google I/O 2025 (20–21 мая, Маунтин-Вью) стали площадками для ключевых анонсов в области искусственного интеллекта. Обе компании сделали ставку на AI-агентов — автономные системы, способные выполнять сложные задачи без постоянного контроля пользователя. Microsoft представила инструменты для разработчиков и корпоративного сектора, а Google сосредоточился на интеграции агентов в потребительские продукты, такие как поиск и приложение Gemini. Microsoft Build 2025 1. AI-агент для GitHub Доступен подписчикам Copilot Enterprise и Copilot Pro+ (превью). Анализирует код, предлагает изменения: добавляет функции, исправляет ошибки, улучшает документацию. Действия агента можно отслеживать в истории изменений. Сатья Наделла упомянул совместную работу с OpenAI над Codex. 2. Настройка AI-агентов в Microsoft 365 Copilot Функция Tuning позволяет настраивать агентов под бизнес-задачи (например, для юридических документов). В Copilot Studio добавлена многоагентная оркестровка – несколько агентов могут работать вместе (например, HR + IT для адаптации сотрудников). 3. Открытый протокол NLWeb Позволяет внедрять чат-ботов уровня ChatGPT на любые сайты (аналогично HTML). Пример: бот в интернет-магазине может предлагать рецепты из товаров магазина. Партнеры: TripAdvisor, Shopify. 4. Протокол MCP (от Anthropic) Позволяет AI-агентам подключаться к корпоративным данным (интегрирован в GitHub, Copilot Studio, Azure AI и др.). Дает сайтам контроль над доступом AI-агентов (гибкие права через robots.txt). Google I/O 2025 1. AI-агент Project Mariner Встроен в поиск Google (AI Mode) и приложение Gemini. Может выполнять задачи: бронировать билеты, искать квартиры (например, на Zillow), совершать покупки. Новые функции: Teach and Repeat – обучается на одном примере и повторяет подобные задачи. Контроль до 10 одновременных задач. Летом 2025 – релиз для широкой аудитории. 2. Agent Mode в Gemini Работает на базе Project Mariner, действует от имени пользователя (например, ищет жилье, фильтруя объявления). Скоро в тестовом доступе для подписчиков. Тренды Децентрализация поиска: сайты получат собственные AI-инструменты, снижая зависимость от Google/Bing (протоколы NLWeb, MCP). Мультиагентные системы: агенты учатся работать вместе (Copilot Studio, Project Mariner). Локальная AI-разработка: Microsoft представила Windows AI Foundry для обучения моделей прямо на ПК. 2025-й станет годом, когда AI-агенты перейдут от прототипов к массовому внедрению в бизнес-процессы и повседневную жизнь. Но главный вопрос — кто монетизирует этот переход: Microsoft делает ставку на корпоративный сектор, превращая GitHub, Azure и Windows в платформы для автономных AI-исполнителей. Их козырь — интеграция с legacy-системами. Google бьет по B2C-рынку, встраивая агентов в поиск и Gemini, чтобы захватить пользовательские сценарии — от планирования путешествий до аренды жилья. OpenAI, Anthropic и xAI становятся «мозгами» этой экосистемы, но их роль в цепочке создания стоимости под вопросом — платформы агрегируют их модели, оставляя за собой контроль над пользователями. искусственныйинтеллект #ии #google #microsoft #экосистема

1

1

15

Соцсети, корпорации и маркетинг — все они уперлись в тупик масштаба. Чем больше система, тем сильнее она теряет связь с реальностью: алгоритмы соцсетей превратились в дофаминовые ловушки, государства задыхаются в бюрократии, а рекламные каналы перенасыщены до полной бесполезности. Гиганты вроде TikTok или Google стали заложниками своих же структур — их алгоритмы работают на прибыль, а не на людей, а инновации подменяются монополией. Но выход есть: децентрализация, малые масштабы и фокус на качестве — три принципа, которые перезапускают игру. Web3-соцсети вроде Farcaster и Lens Protocol показывают, как это работает. Вместо алгоритмов, управляемых корпорациями, — контроль пользователей над лентой и контентом. Вместо гигантских платформ — сообщества, где аудитория и данные принадлежат создателям. Это не утопия, а ответ на запрос поколения, уставшего быть «продуктом» в чужой монетизации. Похожий тренд виден в бизнесе: стартапы вроде Basecamp или Notion сознательно ограничивают рост, сохраняя скорость и человечность, а малые страны (Швейцария, Сингапур) доказывают, что эффективность важнее территорий. Маркетинг — следующее поле битвы. Традиционные каналы (SEO, реклама, инфлюенсеры) больше не работают для стартапов: они слишком дороги и перенасыщены. Решение — асимметричные стратегии: локальные ивенты, провокационный пиар, ручное привлечение первых пользователей через личные связи. Суть в том, чтобы делать то, что не могут большие игроки: быть дерзкими, экспериментировать с новыми технологиями (ИИ, AR) и не бояться потерять «масштаб». Как показывает пример ИИ-стартапов, даже сырой продукт может взорвать соцсети, если он решает реальную боль. Ключевой урок: будущее за системами, которые остаются людьми, даже когда растут. Web3-платформы встраивают самоуправление, успешные компании создают автономные команды, а прорывной маркетинг строится на искренности, а не бюджетах. Это не значит, что большие форматы умрут — просто они вынуждены меняться. Китай дробит экономику на «спецзоны», Amazon дробит штаб на «двухпиццевые» команды, а нейросети учатся персональному подходу. Мир устал от гигантов. Выиграют те, кто сделает ставку не на размер, а на смысл — будь то соцсеть, где пользователи владеют контентом, страна с человечными законами или продукт, который не нуждается в навязчивой рекламе. Главное — перестать играть по старым правилам. идеи #бизнесидеи #развитиебизнеса #креативность

0

1

24

OpenAI открыл доступ к GPT Image 1 через API — тому самому движку, который стоит за генерацией изображений в ChatGPT и уже создал 700+ млн картинок за первые недели. Теперь его можно встроить в любые приложения. Что умеет GPT Image 1? Генерация — по тексту или другому изображению Редактирование — дорисовка, стилизация, улучшение Текст в картинках — лучше, чем у многих конкурентов Сложные запросы — понимает детальные инструкции Чем лучше аналогов? №1 в рейтинге Artificial Analysis Image Arena Авторегрессионная модель (не как диффузионные DALL·E или Midjourney) Незаметный C2PA-вотермарк (метка AI-генерации) Авторегрессионная модель — это AI-модель, которая создает данные (текст, изображения, звук) пошагово, предсказывая каждый следующий элемент на основе предыдущих. То есть строит картинку по кусочкам, как пазл. В отличие от нее диффузия начинает с «шума» и постепенно очищает изображение. Плюсы авторегрессии: Лучше справляется с согласованностью (например, стиль или логика сцены). Эффективна для сложных многоэтапных задач (например, текст + детализация). Минусы: Может быть медленнее диффузионных моделей. Сложнее масштабировать (OpenAI скрывает параметры GPT Image 1). Сколько стоит? Текст → изображение: $0.02 за картинку Изображение → изображение: $0.07–0.19 (зависит от качества) Цена указана за токены, а не за штуку, как у других. Где использовать? Дизайн (Canva, Adobe) Маркетинг (HubSpot, генерация рекламы) E-commerce (фото товаров, превью) Разработка (игры, AR/VR, соцсети) Ограничения Пока слабо работает с неанглийским текстом Может ошибаться в позиционировании (например, доски игр) Не всегда корректно обрабатывает мелкие детали Вывод: GPT Image 1 расширяет возможности автоматизации в дизайне, маркетинге и других сферах, продолжая тенденцию к мультимодальным AI-моделям (текст/изображения/аудио). ии #искусственныйинтеллект #изображения #генерацияизображений #OpenAI #технологии #нейросети

1

1

41