Попросили нейросеть написать идеальную подводку к мемам. Она выдала эссе про сингулярность, трансгуманизм и светлое будущее. Пришлось отменить и делать по-старинке — с человеческой иронией и легкой усталостью 🤖
Традиционная подборка мемов про наши непростые отношения с алгоритмами. Осторожно, вызывает острое чувство узнавания!
#ИИшница
Подписывайтесь на AI Inside в Max | ВКонтакте
Фиона Фанг, Head of Engineering в Claude Code, сказала, что использование агентов делает инженеров более одинокими
Люди перестают обмениваться опытом и в итоге все больше и больше зацикливаются на работе со своими агентами. Кодинг становится «изолированным».
Фанг говорит, что это серьезная проблема, и Anthropic уже стараются с ней бороться. Оказывается, что помимо всяких хакатонов и кодинг-завтраков в компании проводят так называемые «maker time» встречи: инженеры собираются, вместе программируют и делятся практиками использования агентов.
OpenAI приехала на Cannes Lions продавать себя рекламной индустрии. И как рекламную площадку, и как инструмент построения кампаний. Индустрия встретила питч скептически. Центральный тезис: Альтман целится в $102 млрд рекламной выручки к 2030 году, но пытается пройти за два года путь, на который у Google ушло десять, но делает это устаревшими методами.
На этом фоне видны проблемы OpenAI:
• экономика OpenAI. Подписки не делают бизнес прибыльным, корпоративный сегмент проигран (в статье прямо говорится, что enterprise забрал Anthropic), и перед IPO Альтману нужно монетизировать единственный настоящий актив - потребительское внимание.
• вторая методологическая: подход OpenAI к рекламе в ChatGPT индустрия считает калькой с social ads пятнадцатилетней давности, без использования интеллекта самих моделей.
Так же интересно и вот еще что: за последние полгода LLM начали менять покупательское поведение со скоростью, которой раньше не видели. Трафик на сайты брендов падает, но конверсия пришедших растёт - потому что людей приводит рекомендация модели, а не баннер. Это классический сдвиг структуры: точка принятия решения мигрирует из открытого веба внутрь диалога с моделью, и вся программатик-инфраструктура, построенная вокруг кликов и показов, оптимизирует исчезающий слой.
В общем перед большим вызовом сейчас находится вся индустрия маркетинга и рекламы, так же как и OpenAI перед IPO но похоже что первый диалог не удался и OpenAI надо переосмыслить маркетинг а не просто использовать свои "поверхности" для традиционной рекламы.
Созвон про проблемы адаптации технологий конфиденциальных вычислений и PET
Яндекс Телемост->
Технологии конфиденциальных вычислений (и в более широком смысле PET, Privacy-Enhancing Technologies) и потенциальные бизнес-кейсы их применения в контексте задач данных и аналитики мы обсуждаем уже давно.
В этот раз решили поговорить подробнее о вызовах на пути их массового внедрения. Ключевые барьеры сейчас лежат не в технологической, а в организационной и методологической плоскости.
Коллеги из Ассоциации больших данных поделятся своим видением проблем и подходами к их решению:
• Как считать риски при использовании PET?
• Кто берёт эти риски на себя: бизнес, регулятор, оператор данных, вендор технологии?
• Как выглядит пайплайн митигации рисков и что нужно, чтобы ввести его в правовое поле?
Далее проведём широкое обсуждение указанных и смежных вопросов с участием других экспертов данной области.
Сохраняйте ссылку в свои календари и пересылайте коллегам, которым релевантно!