вівторок, 1 квітня 2025 р.

Новий генератор зображень ChatGPT: створення фальшивих чеків стало ще легшим


Цього місяця ChatGPT представив новий генератор зображень у складі моделі 4o, який набагато краще генерує текст всередині зображень.


Люди вже використовують його для створення фальшивих чеків з ресторанів, що потенційно додає ще один інструмент до вже досить широкого арсеналу AI-глибоких підробок, які використовуються шахраями.

Відомий користувач соцмереж і венчурний капіталіст Діді Дас опублікував у X фотографію фальшивого чеку з (реального) стейкхаусу Сан-Франциско, який, за його словами, був створений за допомогою 4o.

Інші користувачі змогли відтворити подібні результати, зокрема один із забрудненнями від їжі чи напоїв, щоб виглядати ще більш автентично:

Найбільш реалістичний приклад, знайдений TechCrunch, насправді був із Франції, де користувач LinkedIn опублікував зім’ятий фальшивий чек для місцевої мережі ресторанів, створений за допомогою AI. TechCrunch також протестував 4o і зміг створити фальшивий чек для ресторану Applebee's у Сан-Франциско Але ця спроба мала кілька очевидних ознак того, що це підробка. По-перше, у загальній сумі використовується кома замість крапки. По-друге, математика не сходиться. Моделі штучного інтелекту все ще мають проблеми з виконанням базових математичних операцій, тому це не дивно.

Однак для шахрая не буде важко швидко виправити кілька цифр за допомогою програмного забезпечення для редагування зображень або, можливо, більш точних запитів.

Це чітко демонструє, що можливість швидко генерувати фальшиві чеки створює великі можливості для шахрайства. Легко уявити, як такі технології можуть використовуватися зловмисниками для «відшкодування» абсолютно фальшивих витрат.

Представниця OpenAI Тая Крістіансон повідомила TechCrunch, що всі зображення включають метадані, що вказують на те, що вони були створені ChatGPT. Крістіансон додала, що OpenAI «вживає заходів», коли користувачі порушують її політику використання, і що компанія «завжди вчиться» на реальних відгуках і досвіді.

TechCrunch потім запитав, чому ChatGPT дозволяє людям створювати фальшиві чеки, і чи відповідає це політикам використання OpenAI (які забороняють шахрайство).

Крістіансон відповіла, що мета OpenAI — надати користувачам якомога більше творчої свободи, і що фальшиві AI-чеки можуть використовуватися не тільки для шахрайства, але й для «навчання людей фінансовій грамотності» чи створення оригінального мистецтва та реклами продуктів.

Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело


Чому бізнеси оцінюють ШІ як людину і як це впливає на його впровадження

Швидкий перехід бізнесів до використання штучного інтелекту відкриває несподівану правду: навіть найраціональніші підприємці не завжди приймають виключно логічні рішення. Їхні вибори часто залежать від підсвідомих емоцій, а не лише від технічних характеристик програмного забезпечення.

Наприклад, коли одна компанія в Нью-Йорку створювала ШІ-асистента, клієнт не звернув увагу на технічні деталі. Замість цього він запитав: «Чому у ШІ немає особистості?» Це показує, як важливими для бізнесу можуть бути емоційні аспекти, навіть коли мова йде про технології.

Емоційний аспект у виборі технології

Коли технологія починає виглядати та поводитися як людина, люди починають оцінювати її як особистість, а не просто як інструмент. Це явище, відоме як антропоморфізм, має великий вплив на те, як сприймаються ШІ-рішення.

Бізнеси, які впроваджують ШІ, приймають рішення не тільки через ефективність технології, а й через емоційну прив'язаність до неї. Часто ці рішення ґрунтуються на підсвідомих реакціях, які можуть бути важливими при виборі технології.

Чотири психологічні ефекти, які впливають на вибір ШІ

  1. Соціальна присутність: Клієнт хотів, щоб ШІ мала «особистість». Це свідчить про бажання спілкуватися з технологією як з реальним співрозмовником.

  2. Ефект «незграбної долини»: Коли вигляд ШІ є майже як людина, але не зовсім, це може викликати дискомфорт у людей.

  3. Естетична привабливість: Клієнти часто віддають перевагу ШІ, яка виглядає привабливо, навіть якщо її функціональність не ідеальна.

  4. Ідеалізація ШІ: Бізнеси іноді прагнуть зробити ШІ «ідеальним» перед її запуском, що може затягувати процес.

Як це впливає на бізнес?

Щоб правильно оцінювати технології ШІ, важливо визначити, що справді важливо для бізнесу, а що — лише емоційні дрібниці. Розробка чіткого процесу тестування допоможе відокремити важливі аспекти від тих, які не впливають на кінцевий результат.

Також варто розуміти, що рішення щодо ШІ часто засновані на емоційних реакціях. Це дозволяє бізнесам створювати більш ефективні стратегії впровадження ШІ, орієнтуючись на реальні потреби користувачів, а не тільки на технічні параметри.

Бізнеси повинні будувати партнерські відносини з постачальниками технологій. Тестування, обговорення результатів і вдосконалення ШІ разом з постачальниками допоможуть досягти кращих результатів. Спільна робота дозволить врахувати як технічні, так і емоційні потреби користувачів.

Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело



ШІ захоплює соціальні мережі: як xAI поглинає X

Придбання Ілоном Маском компанії xAI соціальної мережі X (колишнього Twitter) є яскравим доказом того, що індустрія штучного інтелекту поступово поглинає світ соціальних мереж.


Це рішення показує, як індустрія штучного інтелекту поглинає соціальні мережі. Маск використовує популярність ШІ, щоб покращити фінансову ситуацію X, яка має проблеми з доходами та боргами.

Сьогодні соціальні мережі, як X, Facebook, Instagram, YouTube та TikTok, вже не можуть рости так швидко, як того хочуть інвестори. Вони стали застарілими платформами, хоча й досі приносять прибуток. Зараз X, ймовірно, має найбільші фінансові труднощі серед великих соціальних мереж. Однак Meta та Google також отримують вигоду від інвестицій у ШІ, які підтримують їхні основні бізнеси.

Після того, як Маск придбав Twitter, він не зміг створити "універсальний додаток", який планував. Тоді з'явився ChatGPT від OpenAI, і стало зрозуміло, що майбутнє належить ШІ, а не соціальним мережам. Тепер xAI дає Маску можливість перенести X в світ ШІ.

X — велика компанія з тисячами співробітників і мільйонами користувачів, але вона не може повернутися до рівня доходів, який мала раніше. На відміну від X, xAI — це молода компанія, яка швидко набирає популярність у сфері ШІ.

Маск оцінює xAI в 80 мільярдів доларів, але її реальний дохід складає лише близько 100 мільйонів доларів. Це означає, що інвестори платять дуже високу ціну за акції компанії. Основний дохід xAI йде від X.

Уся технологічна індустрія зараз виграє від буму ШІ, і це стосується не тільки Meta і Google. Обидві ці компанії використовують ШІ для підтримки зростання та приховування проблем у своїх основних бізнесах.

Крім того, моделі xAI використовують пости користувачів X як навчальні дані. Це стає важче ігнорувати, оскільки тепер структура власності змінилася. Meta робить те ж саме з публікаціями своїх користувачів, а Google і YouTube також використовують дані для створення ШІ-функцій.

В підсумку, соціальні мережі все більше стають не бізнесами, а джерелами даних для розвитку ШІ.

Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело



Викладачі попереджають, що ШІ впливає на критичне мислення студентів

Штучний інтелект (ШІ) все більше впливає на те, як студенти навчаються, і деякі викладачі попереджають, що це може погіршити їхні навички критичного мислення.


Чому це важливо:

Використання ШІ серед школярів значно зросло, адже ботів можна зустріти в усьому: від пошукових запитів у Google до плейлистів у Spotify. Згідно з опитуванням, проведеним у вересні 2024 року організацією Common Sense Media, 70% підлітків у США використовували хоча б один тип генеративного ШІ. У 2023 році майже половина молоді або не знала про існування ШІ, або ніколи не користувалася такими інструментами. Більше половини респондентів опитування 2024 року вказали, що використовували ШІ для допомоги з домашніми завданнями.

Джина Парнабі, викладачка англійської мови 12 класу в Атланті (школа Marist), розповіла Axios, що помітила у студентів тенденцію використовувати ШІ "як спосіб делегувати свої думки" або навіть "відверто списувати".

Парнабі, яка викладає курс AP Language and Composition, зазначила, що на тесті AP, який складають її студенти, особливу увагу приділяють "лінії аргументації", що вимагає від студентів демонструвати критичне мислення шляхом побудови логічних аргументів у своїх есе.

"Покладатися на чат-боти ШІ — це ризикувати атрофувати свої критичні м’язи мислення та не розвивати здатність писати такі аргументовані есе",
— пояснює Парнабі.

"Це як очікувати, що ти пробіжиш милю, якщо досі бігав лише короткі дистанції."

У дослідженні, оприлюдненому минулого місяця за участю вчених з Університету Карнегі-Меллона та Microsoft, йдеться, що неправильне використання генеративних ШІ-інструментів може призвести до "погіршення когнітивних здібностей, які слід зберігати".

"ШІ може підвищити ефективність, але також може знизити критичну залученість ... це викликає занепокоєння щодо довгострокової залежності і зменшення здатності до самостійного вирішення проблем", — зазначає дослідження.

Алекса Борота, викладачка 11 класу в школі Trenton Central High School в Нью-Джерсі, погоджується, що ШІ може шкодити критичному мисленню студентів і погіршувати їхню увагу, яка вже й так скорочена через смартфони.

Обидва викладачі відзначають, що ефекти ШІ є більш шкідливими для молодших студентів, які не мають таких міцних знань, як студенти університетів і аспірантури.

Парнабі і Борота підкреслюють, що постійне покладання на ШІ також позбавить студентів можливості мати витривалість і здатність до виконання стандартизованих тестів — включаючи SAT і ACT, які є ключовими для вступу до університетів.

Однак це не означає, що ШІ не має місця в школах. Якщо правильно використовувати, ШІ може стати помічником для учнів, які потребують додаткової допомоги в навчанні, як зазначає Деніз Поп, старша лектора Школи освіти Стенфордського університету.

"Для деяких дітей, у яких немає батьків, що можуть їм допомогти, або для тих, хто не володіє англійською як рідною мовою, ШІ може стати помічником", — сказала Поп.

"Це допоможе створити рівні умови для всіх."

Поп також зазначила, що учні повинні навчитися користуватися ШІ, оскільки ця технологія стане ще більш поширеною в майбутньому на ринку праці. Попри позитивні аспекти, вчителі та експерти мають різні погляди на це питання.

Парнабі, у свою чергу, виступає проти використання ШІ у своїх класах.

"Для студентів, які навчаються писати та думати ... ви ще не на такому рівні, щоб вам було потрібно делегувати це", — сказала вона.

Perplexity AI незабаром представить нову функцію, подібну до “Circle to Search” від Google

Perplexity AI працює над впровадженням функції, схожої на “Circle to Search” від Google. Генеральний директор Perplexity AI, Аравінд Срінівас, оголосив на платформі X, що їх версія “Circle to Search” незабаром стане доступною для всіх користувачів Android. Функція “Circle to Search” від Google вже здобула популярність завдяки своїй корисності для користувачів, і тепер Perplexity планує скористатися цією можливістю.

Нещодавно Срінівас показав коротке демонстраційне відео, на якому було продемонстровано нову функцію, що наразі тестується в Perplexity. У відео користувач веде бесіду з AI-помічником про найвеличніших тенісистів в історії. У певний момент користувач обводить пункт, що згадує Роджера Федерера, і невимушено запитує: "Яке в нього багатство?" Perplexity швидко розуміє контекст, визначає, що йдеться про Федерера, і миттєво надає відповідь, здійснивши пошук онлайн.

Незважаючи на те, що генеральний директор Perplexity підтвердив, що ця функція буде доступна незабаром, подробиць, таких як точний час запуску або офіційна назва, поки що не повідомлено. Оскільки Google вже володіє торговою маркою “Circle to Search”, Perplexity, ймовірно, представить цю функцію під іншою назвою.

Perplexity поступово набирає популярність з моменту свого дебюту, ставши потужною альтернативою іншим цифровим помічникам на Android, зокрема Gemini. Компанія також активно розширює свою екосистему AI, нещодавно запустивши Comet, браузер на основі штучного інтелекту. Однак поки що не ясно, чи залишиться Comet доступним лише на мобільних пристроях, чи буде розширений на платформи, такі як Windows і macOS.

Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело


Найпопулярніші моделі штучного інтелекту: що вони вміють і як їх використовувати

Моделі штучного інтелекту з'являються з неймовірною швидкістю — їх розробляють як великі технологічні компанії на кшталт Google, так і стартапи, такі як OpenAI та Anthropic. Встигати за всіма новинками буває складно.

Щоб розібратися в цьому хаосі, TechCrunch підготував огляд найсучасніших AI-моделей, випущених із 2024 року, з поясненням, що вони вміють і як їх використовувати.

На сьогодні існує понад мільйон AI-моделей: лише платформа Hugging Face містить понад 1,4 мільйона. Тож цей список може не охоплювати деякі моделі, які в певних аспектах перевершують представлені тут.

AI-моделі, випущені у 2025 році

Google Gemini 2.5

Gemini 2.5 Pro Experimental — модель, оптимізована для логічного мислення, створення веб-застосунків і програмного коду. Однак, за словами Google, вона поступається на популярному тесті з програмування моделі Claude Sonnet 3.7. Доступна лише за передплатою Gemini Advanced ($20 на місяць).

Генератор зображень ChatGPT-4o

Компанія OpenAI оновила модель GPT-4o, додавши можливість генерувати зображення, а не лише текст. Ця функція швидко стала вірусною, особливо завдяки можливості створювати зображення в стилі аніме Studio Ghibli. Проте виникають питання щодо авторських прав. Використання GPT-4o доступне з передплатою ChatGPT Plus ($20 на місяць).

Stable Virtual Camera від Stability AI

Стартап Stability AI представив модель, яка може створювати 3D-сцени на основі одного 2D-зображення. Проте вона поки що має труднощі з обробкою складних сцен, зокрема тих, що містять людей чи рухому воду.

Cohere Aya Vision

Компанія Cohere випустила мультимодальну модель, що спеціалізується на створенні підписів до зображень і відповіді на питання щодо фото. Aya Vision також добре працює з різними мовами, а не лише з англійською. Доступна безкоштовно у WhatsApp.

OpenAI GPT 4.5 “Orion”

За словами OpenAI, це найбільша їхня модель, що має глибоке розуміння світу та "емоційний інтелект". Однак за деякими тестами поступається новішим моделям для логічного мислення. Доступна лише для передплатників плану за $200/місяць.

Claude Sonnet 3.7

Anthropic називає цю модель першою "гібридною" логічною моделлю, яка може як швидко відповідати, так і більш детально аналізувати інформацію. Користувачі можуть самостійно налаштовувати швидкість обробки запитів. Безкоштовна для всіх користувачів Claude, але для активного використання потрібна Pro-підписка за $20/місяць.

xAI Grok 3

Це нова модель від стартапу xAI, заснованого Ілоном Маском. Вона перевершує конкурентів у математиці, науці та програмуванні. Для доступу необхідна підписка X Premium ($50/місяць).

OpenAI o3-mini

Остання логічна модель від OpenAI, оптимізована для STEM-завдань (програмування, математика, наука). Менш потужна, ніж інші моделі OpenAI, але значно дешевша у використанні. Безкоштовна, але для активного використання потрібна підписка.

Google Gemini 2.0 Pro Experimental

Флагманська модель Google для кодування та розуміння загальних знань. Має довжину контекстного вікна у 2 мільйони токенів, що дозволяє працювати з великими текстовими обсягами. Вимагає Google One AI Premium ($19.99/місяць).

AI-моделі, випущені у 2024 році

DeepSeek R1

Китайська модель, що вразила Кремнієву долину. Відзначається відмінною продуктивністю у програмуванні та математиці, а також відкритим вихідним кодом. Проте має інтегровану цензуру від уряду Китаю.

Meta Llama 3.3 70B

Оновлена відкрита модель Meta, яку вважають найефективнішою серед її попередників. Безкоштовна та відкрита для всіх.

OpenAI Sora

Модель для створення реалістичних відео за текстовими запитами. Проте часто генерує нелогічну фізику. Доступна лише у платних версіях ChatGPT.

Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview

Модель, що конкурує з OpenAI o1 у математиці та кодуванні, проте має слабкі результати у завданнях, що вимагають здорового глузду. Безкоштовна, але під цензурою Китаю.

Anthropic Claude Sonnet 3.5

Популярна модель серед розробників завдяки потужним можливостям у кодуванні. Безкоштовна, але для активного використання потрібна передплата Claude Pro ($20/місяць).

Висновок

Ринок штучного інтелекту розвивається швидше, ніж будь-коли, і щомісяця з’являються нові моделі з унікальними можливостями. Одні розробники зосереджені на логіці та програмуванні, інші – на мультимодальних можливостях або створенні зображень і відео.


Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело




Шопінг з ШІ: як технології змінюють процес покупок

Забудьте про походи в магазин чи навіть пошук товарів онлайн. Ваш персональний ШІ-шопер вже знає, що вам потрібно: компактну кавоварку, яку легко чистити, за ціною до $300, або ж літні кросівки до $100, які не виглядають надто «по-батьківськи». Він миттєво підбирає найкращі варіанти, ранжує їх за якістю, вартістю та відповідністю вашим уподобанням. Жодного безкінечного скролінгу.

Сучасний онлайн-шопінг створює «парадокс вибору»: безмежний асортимент, постійні зміни цін, плутанина з розмірами. Раніше головним було кількість — більше товарів, більше продавців, більше реклами.

ШІ кардинально змінює процес, роблячи його персоналізованим і безшовним. Приміряйте одяг за допомогою цифрового аватара, переглядайте, як меблі виглядатимуть у вашому домі, налаштовуйте товари під власні вимоги, а ШІ допоможе знайти найкращу ціну, відфільтрувати фейкові відгуки ще до натискання кнопки «Купити». Онлайн-шопінг стає розумним, передбачуваним і візуально інтерактивним. Незабаром потрібні вам товари самі знайдуть вас, а не навпаки.

Як штучний інтелект змінює онлайн-шопінг

OpenAI починає ставитися до шопінгу як до окремого напряму, запроваджуючи такі інструменти, як Operator (для рекомендацій товарів) і Deep Research (для порівняння характеристик, відгуків і цін). Водночас стартапи створюють комплексні рішення для кожного етапу процесу: від пошуку товарів і розумного пошуку до віртуальних примірок і автоматизованого обслуговування клієнтів.

Ось кілька тенденцій, що вже змінюють ринок:

Більше жодних питань «Чи пасує мені це?»

Завдяки віртуальним приміркам можна побачити, як одяг виглядає саме на вашому тілі, а не на стандартній моделі. Більше не потрібно гадати чи купувати кілька розмірів — достатньо одного кліку, і ви побачите себе в новому образі з реалістичною деталізацією.

Такі сервіси, як Doji, дозволяють створювати цифрового двійника, використовуючи повнорозмірні фото й сканування обличчя. Персоналізована модель ШІ враховує форму тіла, фактуру тканини, навіть посадку одягу. Завдяки 3D-генерації незабаром можна буде оцінювати ще й рух і комфорт речей.

Від «нічого вдягти» до персонального стилю з ШІ

Купити одяг легко, а от поєднати його в стильні комплекти — складніше. Багато людей мають переповнені шафи, але носять лише частину гардероба. ШІ-стилісти, як-от Alta, діють як цифрова шафа. Вони аналізують, що у вас є, які ваші уподобання, яка погода за вікном і які у вас плани. В результаті ви отримуєте щоденні рекомендації образів.

Від уяви до реальності: створюйте те, що хочете

Уявіть, що кожен продукт можна модифікувати під власні потреби: змінювати розмір, форму, колір, дизайн у співпраці з ШІ. Раніше це було неможливо, але зараз інструменти, як-от Arcade AI, вже працюють над цим.

Замість звичайного списку товарів запит типу «створи зіркоподібну каблучку для дня народження» і він генерує унікальні дизайни. Користувач може редагувати їх, а ШІ миттєво оновлює і сам продукт, і його ціну.

Ця концепція виходить за межі ювелірних виробів. Генеративні моделі дозволяють створювати товари в реальному часі, а 3D-друк та on-demand виробництво дають змогу виготовляти їх під замовлення. Це означає, що бренди більше не зберігатимуть великі запаси товарів, а вироблятимуть їх лише за реальним попитом.

ШІ знаходить найвигідніші пропозиції

Шопінг завжди починається з пошуку. Тепер стартапи використовують мультиформатні моделі (текст, зображення, візуальний аналіз), щоб створювати персоналізованих асистентів із підбору найкращих товарів.

Наприклад, Dupe допомагає знайти бюджетні аналоги дизайнерських меблів, а Beni пропонує секонд-хенд-варіанти для еко-свідомих покупців. Стратегія проста: залучити користувачів ще на етапі пошуку через розумну персоналізацію.

Бренди спілкуються з клієнтами на новому рівні

ШІ допомагає брендам автоматизувати обслуговування клієнтів. Наприклад, Decagon працює як цифровий агент підтримки, що оновлює акаунти, відстежує замовлення, обробляє повернення і відповідає в режимі реального часу. Використання таких рішень у брендів на кшталт Curology підвищило швидкість обробки запитів і зменшило навантаження на команду підтримки.

Майбутнє: персоналізований та розумний шопінг

Хоча ШІ-шопінг ще на початковій стадії, його потенціал величезний. Різні компанії вдосконалюють пошук, віртуальні примірки, персоналізоване виробництво та організацію гардероба. Це закладає основу для повноцінного персонального асистента, що знає ваш стиль, пам’ятає ваші вподобання й навчається з кожною взаємодією.

Уявіть собі асистента, який поповнює запаси необхідного, передбачає ваші потреби, пропонує нові покупки та керує всім у єдиному інтерфейсі. Він аналізує ваші звички й історію покупок, щоб прибрати всі незручності та автоматизувати процес.

У цьому майбутньому мода перестає бути просто набором окремих речей. ШІ піднімає цілісні образи до рівня першокласного стилю, допомагаючи комбінувати одяг, знаходити нові рішення та навіть створювати речі, яких ще немає у продажу.

Звісно, є виклики. Головний — спрощення входу в систему, адже користувачі хочуть, щоб ШІ розумів їх миттєво, без зайвих налаштувань. Але ті компанії, які першими вирішать ці проблеми, зможуть кардинально змінити ринок.


Авторка: Дар’я Бровченко


Джерело