Cześć wszystkim i witajcie w regularnym newsletterze TechCrunch poświęconym sztucznej inteligencji.
W tym tygodniu w dziedzinie sztucznej inteligencji Sąd Najwyższy Stanów Zjednoczonych uchylił „zasadę Chevrona”, wydane przed 40 laty orzeczenie w sprawie uprawnień agencji federalnych, które wymagało od sądów podporządkowania się interpretacji ustaw Kongresu dokonywanej przez agencje.
Szacunek Chevrona pozwolił agencjom tworzyć własne zasady, gdy Kongres pozostawił niejasne aspekty swoich statutów. Teraz od sądów będzie się oczekiwać, że będą wykonywać własne osądy prawne — a skutki mogą być daleko idące. Scott Rosenberg z Axios pisze że Kongres — nie jest wcale najważniejszy funkcjonalny organ, który obecnie musi skutecznie próbować przewidywać przyszłość za pomocą swoich przepisów, ponieważ agencje nie są już w stanie stosować podstawowych zasad w nowych okolicznościach egzekwowania prawa.
A to mogłoby raz na zawsze położyć kres próbom ogólnokrajowej regulacji kwestii sztucznej inteligencji.
Już wcześniej Kongres zmagał się z uchwaleniem podstawowych ram polityki AI — do tego stopnia, że państwowi regulatorzy po obu stronach barykady poczuli się zmuszeni do interwencji. Teraz wszelkie przepisy, które napisze, będą musiały być bardzo szczegółowe, jeśli mają przetrwać wyzwania prawne — pozornie niewykonalne zadanie, biorąc pod uwagę szybkość i nieprzewidywalność, z jaką rozwija się branża AI.
Sędzia Elena Kagan poruszyła kwestię sztucznej inteligencji podczas ustnych argumentów:
Wyobraźmy sobie, że Kongres uchwala ustawę o sztucznej inteligencji i ma ona wszelkiego rodzaju delegacje. Po prostu z natury rzeczy, a zwłaszcza z natury tematu, będą wszelkiego rodzaju miejsca, w których, mimo że nie ma wyraźnej delegacji, Kongres w rzeczywistości pozostawił lukę. … [D]czy chcemy, aby sądy wypełniły tę lukę, czy może chcemy, aby zrobiła to agencja?
Sądy wypełnią tę lukę teraz. Albo federalni ustawodawcy uznają to ćwiczenie za daremne i położą kres swoim ustawom o AI. Bez względu na to, jaki będzie wynik, regulacja AI w USA stała się o rzędy wielkości trudniejsza.
Aktualności
Koszty ekologicznej sztucznej inteligencji Google: Google wydało swój Raport Środowiskowy 2024, ponad 80-stronicowy dokument opisujący wysiłki firmy na rzecz stosowania technologii w kwestiach środowiskowych i łagodzenia jej negatywnego wpływu. Jednak unika on pytania o to, ile energii zużywa sztuczna inteligencja Google, pisze Devin. (Sztuczna inteligencja jest znana głodny władzy.)
Figma wyłącza funkcję projektowania: Dyrektor naczelny Figmy, Dylan Field, powiedział, że Figma tymczasowo wyłączy funkcję sztucznej inteligencji „Make Design”, która rzekomo była kopią projektu aplikacji pogodowej firmy Apple.
Meta zmienia etykietę AI: Po tym, jak Meta zaczęła oznaczać zdjęcia etykietą „Made with AI” w maju, fotografowie skarżyli się, że firma przez pomyłkę stosowała etykiety do prawdziwych zdjęć. Meta zmienia teraz etykietę na „AI info” we wszystkich swoich aplikacjach, próbując uspokoić krytyków, donosi Ivan.
Robotyczne koty, psy i ptaki: Brian pisze o tym, jak stan Nowy Jork rozdaje tysiące robotów-zwierząt osobom starszym w obliczu „epidemii samotności”.
Apple wprowadza sztuczną inteligencję do Vision Pro: Plany Apple wykraczają poza wcześniej ogłoszone Inteligencja Apple jest dostępna na iPhone’a, iPada i Maca. Według Marka Gurmana z Bloomberga firma pracuje również nad wprowadzeniem tych funkcji do swoich zestawów słuchawkowych Vision Pro mixed-reality.
Praca badawcza tygodnia
Modele generujące tekst, takie jak OpenAI GPT-4o stały się podstawą technologii. Rzadkością są aplikacje, które nie korzystaj z nich już dziś, do wykonywania różnych zadań, od pisania wiadomości e-mail po pisanie kodu.
Ale pomimo popularności modeli, to, w jaki sposób te modele „rozumieją” i generują tekst brzmiący jak ludzki, nie jest ustalone naukowo. W celu odrzucenia kolejnych warstw, naukowcy z Northeastern University spojrzał w tokenizacji, czyli procesie rozbijania tekstu na jednostki zwane żetony z którymi modelki mogą pracować łatwiej.
Dzisiejsze modele generujące tekst przetwarzają tekst jako serię tokenów pochodzących z zestawu „słownictwa tokenów”, gdzie token może odpowiadać pojedynczemu słowu („ryba”) lub fragmentowi większego słowa („sal” i „mon” w „łosoś”). Słownik tokenów dostępny dla modelu jest zazwyczaj określany zanim szkolenia, w oparciu o charakterystykę danych użytych do jego trenowania. Jednak badacze znaleźli dowody na to, że modele rozwijają również słownictwo ukryte mapuje grupy tokenów — na przykład słowa składające się z wielu tokenów, takie jak „północno-wschodni” i fraza „złamać nogę” — na semantycznie znaczące „jednostki”.
Na podstawie tych dowodów badacze opracowali technikę „badania” ukrytego słownictwa dowolnego otwartego modelu. Z Meta Lama 2wyodrębnili frazy takie jak „Lancaster”, „zawodnicy Pucharu Świata” i „Royal Navy”, a także mniej znane określenia, takie jak „zawodnicy Bundesligi”.
Praca nie została jeszcze zrecenzowana, jednak naukowcy uważają, że może być ona pierwszym krokiem w kierunku zrozumienia, w jaki sposób w modelach tworzą się reprezentacje leksykalne — i może posłużyć jako przydatne narzędzie do odkrywania, co dany model „wie”.
Model tygodnia
Zespół badawczy Meta wytrenował kilka modeli do tworzenia zasobów 3D (tj. kształtów 3D z teksturami) z opisów tekstowych, nadających się do wykorzystania w projektach takich jak aplikacje i gry wideo. Podczas gdy istnieje wiele modeli generujących kształty, Meta twierdzi, że są one „najnowocześniejsze” i obsługują renderowanie oparte na fizyce, co pozwala programistom „ponownie oświetlać” obiekty, aby uzyskać wygląd jednego lub więcej źródeł światła.
Naukowcy połączyli dwa modele, AssetGen i TextureGen, zainspirowani modelem Meta Emu generator obrazów do pojedynczego potoku o nazwie 3DGen, aby generować kształty. AssetGen konwertuje monity tekstowe (np. „t-rex w zielonym wełnianym swetrze”) na siatkę 3D, podczas gdy TextureGen podnosi „jakość” siatki i dodaje teksturę, aby uzyskać ostateczny kształt.
Dzięki oprogramowaniu 3DGen, którego można używać również do ponownego teksturowania istniejących kształtów, wygenerowanie jednego nowego kształtu zajmuje od początku do końca około 50 sekund.
“Poprzez połączenie [these models’] mocne strony 3DGen umożliwiają syntezę obiektów 3D o bardzo wysokiej jakości z tekstowych podpowiedzi w mniej niż minutę” – napisali badacze w papier techniczny„W ocenie profesjonalnych artystów 3D, wynik 3DGen jest preferowany w większości przypadków w porównaniu z alternatywami branżowymi, szczególnie w przypadku złożonych monitów”.
Meta wydaje się być gotowa włączyć narzędzia takie jak 3DGen do swoich wysiłków w zakresie rozwoju gier metaverse. Według oferta pracyFirma zamierza badać i tworzyć prototypy gier VR, AR i rzeczywistości mieszanej tworzonych przy pomocy technologii generatywnej sztucznej inteligencji — prawdopodobnie w tym generatorów niestandardowych kształtów.
Weź torbę
Apple może uzyskać miejsce obserwatora w zarządzie OpenAI w wyniku ogłoszonego w zeszłym miesiącu partnerstwa obu firm.
Bloomberg raporty że Phil Schiller, dyrektor Apple odpowiedzialny za App Store i wydarzenia Apple, dołączy do zarządu OpenAI jako drugi obserwator po Dee Templetonie z Microsoftu.
Jeśli ten ruch dojdzie do skutku, będzie to niezwykły pokaz siły ze strony Apple, które planuje zintegrować Platforma chatbotów ChatGPT firmy OpenAI, oparta na sztucznej inteligencji, została w tym roku wdrożona na wielu urządzeniach tej firmy jako część szerszego zestawu funkcji AI.
Apple nie będzie intratny OpenAI dla integracji ChatGPT, podobno argumentując, że ekspozycja PR jest tak samo cenna — lub bardziej cenna — niż gotówka. W rzeczywistości OpenAI może skończyć płacąc Jabłko; Mówi się, że Apple rozważa umowę, na mocy której otrzymywałoby część przychodów z wszelkich funkcji ChatGPT premium, jakie OpenAI wprowadzi na platformy Apple.
Jak zauważył mój kolega Devin Coldewey, stawia to bliskiego współpracownika OpenAI i głównego inwestora Microsoft w niezręcznej sytuacji, w której skutecznie dotuje integrację ChatGPT Apple — nie mając z tego nic do pokazania. Apple najwyraźniej dostaje to, czego chce — nawet jeśli oznacza to spory, które jego partnerzy muszą łagodzić.
