Учени от Китай твърдят, че са използвали изкуствен интелект и физическа роботика, за да помогнат за осигуряването на кислород от вода и космически скали на марсианската повърхност.

Проектът, базиран в Китайския университет за наука и технологии в Хефей, е част от по-широкообхватни усилия за намиране на ресурсите, необходими за човешкото обитаване на Червената планета, като се пренасят възможно най-малко ресурси от Земята.

Д-р Джун Дзян, ръководител на изследването, предполага, че химикалите, открити в метеоритите на марсианската повърхност, могат да се използват като катализатори за извличане на кислород, необходим за човешкото дишане.

Изследването, публикувано тази седмица в Nature Synthesis, дава основание да се смята, че един от методите за производство на кислород е подходящ за бъдещи човешки мисии на Марс.

Изследването подчертава значението на изкуствения интелект при намирането и усъвършенстването на подходящите катализатори сред проби от пет различни категории метеорити, получени както от самия Марс, така и от проби, открити на Земята, за които се знае, че имат паралели на Марс.

„Целият процес, включващ предварителна обработка на марсианската руда, синтез на катализатори, характеризиране, тестване и, най-важното, търсене на оптималната формула на катализатора, се извършва без човешка намеса“, се обяснява в статията.

Итеративният процес, както при химичното моделиране, така и при физичните процеси, би могъл да отнеме 2000 години, ако се извършваше от хора, твърдят авторите.

„Разработихме роботизирана система с изкуствен интелект, която има химически мозък“, казва Дзян пред уебсайта на Nature. „Смятаме, че нашата машина може да използва съединенията в марсианските руди без човешко ръководство“.

Въпреки че не е в изобилие в течна форма на Марс, на Червената планета е открита замръзнала вода точно под повърхността в полярните райони, а в някои райони сезонно тече солена вода.

В статията Дзян и екипът предполагат, че техният „робот-химик с изкуствен интелект“ може да доведе до автоматизирано производство на катализатори с помощта на марсиански метеорити, осигурявайки на бъдещите изследователи на Марс метод за производство на кислород на повърхността на планетата.

Съществува обаче конкуренция за производството на кислород на място на Марс. По-рано тази година Майкъл Хехт от обсерваторията „Хейстак“ на Масачузетския технологичен институт ръководи изследване, наречено „Експеримент за използване на ресурсите на Марс за кислород на място“ (MOXIE), на борда на марсохода на НАСА „Персевърънс“. То успешно демонстрира производството на кислород от марсианския въздух, който в по-голямата си част е въглероден диоксид. Но ако искаме да поддържаме живота на нещо друго, освен на малък бозайник, ще трябва да го увеличим значително.

Друго скорошно изследване включва фотоелектрохимично устройство, което използва полупроводникови материали за преобразуване на слънчевата енергия директно в химическа енергия за производство на водород и кислород от вода, без да е необходимо междинно производство на електроенергия, според проучване за жизнеспособност, ръководено от изследователката Катарина Бринкерт, доцент по катализ в Университета в Уоруик и публикувано през юни. ®

YouTube въвежда куп правила за видеоклиповете, генерирани от изкуствен интелект, с надеждата да ограничи разпространението на фалшиви кадри, маскирани като легитимни; дълбоки фалшификати, които карат хората да изглеждат, че казват или правят неща, които никога не са правили; и песни, които нарушават авторските права на изпълнителите.

Тази бюрократична процедура ще бъде въведена през следващите месеци и ще се прилага за материали, качени от потребителите, както ни беше казано.

По-конкретно, гигантът за споделяне на видеоклипове, собственост на Google, ще изисква от създателите на съдържание да оповестяват дали техните видеоклипове съдържат правдоподобни синтетични кадри на измислени събития, включително изображения, направени от изкуствен интелект, или дълбоки фалшификати, които поставят думи в устата на хората. В тези случаи в описанието на видеоклипа ще се добавя етикет, който ще обявява, че съдържанието е променено или цифрово генерирано, а ако съдържанието е особено чувствително, в самия видеоплейър ще се добавя по-ясна бележка. Нарушаването на правилата ще доведе до сваляне на съдържанието и до наказания на акаунти.

Ето и формулировката на YouTube:

Фалшифицирани кадри, които биха могли да заблудят зрителите по важни теми като избори, конфликти и насилие, проблеми на общественото здраве или популярни личности, също трябва да бъдат специално маркирани. „Създателите, които постоянно избират да не разкриват тази информация, могат да бъдат подложени на премахване на съдържание, временно отстраняване от партньорската програма на YouTube или други наказания“, предупредиха днес продуктовите инспектори на YouTube Дженифър Фланъри О’Конър и Емили Моксли.

Стандартните правила за модериране на съдържанието на видеосайта продължават да се прилагат и по отношение на медиите, генерирани от изкуствен интелект. Етикетът, разкриващ измислено съдържание, няма да предпази видеото от изтриване, ако то нарушава насоките на общността на YT. Съдържание, което е особено вулгарно, съдържа вредни изображения или опасна и незаконна информация, ще бъде премахнато, дори и да е фалшиво.

Бизът също така разкри, че разполага с десетки хиляди човешки модератори в световен мащаб, които охраняват платформата с помощта на класификатори, задвижвани от изкуствен интелект; операцията на Google твърди, че генеративният изкуствен интелект – като този, който прави дълбоки фалшификати – е помогнал за обучението и подобряването на тези класификатори. Вероятно тези невронни мрежи ще станат по-добри в откриването на неразкрити фалшиви материали и ще ги сигнализират на модераторите.

„YouTube винаги е използвал комбинация от хора и технологии за машинно обучение, за да прилага нашите Насоки за общността, като повече от 20 000 рецензенти в Google работят по целия свят“, заявиха изпълнителите на „тубата“. „В нашите системи класификаторите с изкуствен интелект помагат за откриването на потенциално нарушаващо правилата съдържание в голям мащаб, а рецензентите работят, за да потвърдят дали съдържанието действително е преминало границите на правилата.“

Хората ще могат да поискат видеоклиповете да бъдат изтрити, ако в тях има изображения или аудио, генерирани от изкуствен интелект, които имитират техните образи, от съображения за сигурност и/или поверителност. Модераторите на съдържанието ще решават дали да свалят материала в зависимост от това дали лицето, подало жалбата, може да бъде „еднозначно идентифицирано“. Дълбоките фалшификати, които изобразяват публични личности със сатирична или пародийна цел, обаче вероятно ще бъдат отбелязани като доброкачествени.

Музика, генерирана от изкуствен интелект, която пресъздава гласа и звука на даден изпълнител, обаче може да бъде премахната. YouTube ще въведе предстояща функция, която очевидно ще улесни създателите и звукозаписните компании, които си партнират с бизнеса на Alphabet, да маркират всички видеоклипове, които потенциално могат да нарушават авторски права върху музика.

„При определянето на това дали да удовлетворим искането за премахване, ще вземем предвид фактори като това дали съдържанието е предмет на новинарски репортаж, анализ или критика на синтетичните вокали“, заявиха Фланъри О’Конър и Моксли.

Генериращият изкуствен интелект се усъвършенства бързо. Усъвършенстването и броят на наличните инструменти за създаване на фалшиво, реалистично изглеждащо съдържание означава, че организации като YouTube вероятно ще бъдат залети от медии, създадени от ИИ. В момента най-добрата тактика за постигане на баланс между креативността и модерирането на съдържанието според нея е да се насърчават YouTube потребителите да бъдат прозрачни по отношение на това дали видеоклиповете им са били дигитално променени или не.

YouTube заяви, че през следващите месеци и през 2024 г. ще въведе гореспоменатите функции в подкрепа на новите си политики. ®

Ignite Microsoft съветва клиентите, които използват нейната платформа Fabric, да копират данни от други складове за данни и системи за анализ в разрез с преобладаващата тенденция в индустрията.

Fabric – която обхваща хранилище за данни, езеро от данни, анализи, BI и машинно обучение – беше пусната на пазара по-рано тази година, обещавайки да отговори на „всеки аспект от нуждите на организацията от анализи“.

По време на конференцията Ignite на софтуерния гигант от Редмънд тази седмица Microsoft обяви нейната обща наличност, както и няколко нови функции.

Сред тях е Mirroring – начин за добавяне и управление на съществуващи облачни складове за данни и бази данни в системата Synapse Data Warehouse на Fabric. Microsoft заяви, че Mirroring репликира моментна снимка на външната база данни в OneLake в таблици Delta Parquet и поддържа репликата синхронизирана в „почти реално време“.

Оттам потребителите могат да създават преки пътища, за да позволят на други работни натоварвания на Fabric – конектори, инженеринг на данни, изграждане на модели с изкуствен интелект, складове за данни – да използват данните, без да ги преместват отново. Microsoft обеща, че Azure Cosmos DB и Azure SQL DB ще могат да използват Mirroring за достъп до данни в OneLake, докато клиентите на доставчика на облачни платформи за данни Snowflake и NoSQL базата данни MongoDB ще могат да направят същото.

Този ход донякъде изпълнява тенденция, наблюдавана в областта на складовете за данни и анализите през последните няколко години. Поддържайки формата на таблицата Delta, други съвместими аналитични двигатели ще могат да получават достъп и да използват данните в OneLake, без да ги преместват.

Delta се поддържа от гиганта в областта на приложенията SAP и Databricks.

Но други са възприели друг формат на таблицата – Apache Iceberg – с подобна цел. Сред тях са Snowflake, Cloudera и BigLake на Google.

Iceberg и Delta на практика са слоеве от метаданни върху формата за съхранение на данни Apache Parquet.

Въпреки че и двата формата – както и Apache Hudi – са създадени, за да помогнат на аналитичните двигатели да достигнат до данните, избягвайки разходите за преместването им, Microsoft твърди, че копирането на данни от други източници е необходимо, за да се получи по-добра производителност.

В разговор с The Register Арун Улаг, главен вицепрезидент на Azure Data, заяви, че идеята на Mirroring е да позволи на клиентите, които имат данни, намиращи се в собствени бази данни и складове за данни, като Snowflake например, да създадат и поддържат реплика на OneLake.

Въпреки че може да се наложи данните да се съхраняват на две места, Улаг твърди, че ще има предимства по отношение на производителността.

„По-голямата част от данните на Snowflake не се намират в Iceberg – каза той, – а в собствената им база данни. Подобно на други данни в патентован формат, единственият начин да се докоснете до данните е да преминете през SQL интерфейс, което увеличава разходите на клиентите. Това също така означава, че има още едно ниво на изпълнение, което забавя производителността.“

Копирането на данните във Fabric Power BI например дори не се налага да се изпращат SQL заявки към Snowflake, тъй като данните се намират в Apache Parquet и Delta Lake, родния формат на OneLake. „Тя просто ще отиде в OneLake и ще ги вмъкне в паметта, когато постъпят заявки“, казва Улаг. „Това ви дава значително ускорение на производителността, защото знаете, че елиминирате цялото изпълнение на SQL.“

Джеймс Малоун, директор по управление на продуктите на Snowflake, заяви пред The Reg: „В Snowflake вярваме в премахването на копията на данни, за да се опрости управлението и да има по-голяма ефективност. Нуждите на нашите клиенти се различават значително, така че нашият подход е да предоставим на клиентите възможности, които съответстват на техните нужди.

„Много клиенти намират голяма стойност в опростяването, сигурността и производителността, като зареждат данни в Snowflake с нашия напълно управляван формат. А някои случаи на употреба дават приоритет на оперативната съвместимост, в който случай поддържаме Iceberg, така че да е напълно отворен и просто да работи в хранилищата на клиентите във всеки от облаците, които Snowflake поддържа, включително Azure“, добави Малоун.

Един експерт от бранша заяви, че Microsoft ще трябва да копира данните, за да получи по-добра производителност на заявките, докато не започне да поддържа Iceberg нативно, което според нея ще стане в бъдеще. Възможно е също така Microsoft да смята, че може да управлява данните по-добре от Snowflake, за да получи по-добра производителност на заявките чрез начина, по който контролира клъстерирането, казаха те.

Хьон Парк, главен изпълнителен директор и главен анализатор в Amalgam Insights, заяви: „Microsoft с удоволствие ще вземе всички Parquet файлове и ще ги постави в езеро от данни на Microsoft и с удоволствие ще вземе всички данни от Snowflake, които може да получи в този процес.“

Но зад кулисите може би има причини, поради които Microsoft засега се фокусира върху Delta, а не върху Iceberg.

„Знаем, че досега има само една голяма компания, която се е фокусирала върху формата Delta Lake, и това е мощният стартъп Databricks“, казва Парк. „Съществува и продукт Azure Databricks, който се справя много добре. Всъщност това може би е най-успешният продукт на Microsoft Azure. Нашите данни показват, че в момента това е бизнес за няколко милиарда долара, когато се разглеждат езерото от данни и свързаните с него аналитични натоварвания и машинно обучение.

„Майкрософт“ не крие, че залага голяма част от краткосрочния си растеж на изкуствения интелект. Това означава, че Майкрософт иска да може да поддържа формата на езерото Делта и да извършва колкото се може по-голяма част от работата сама върху собствената си инфраструктура и ресурси.“

Парк каза, че Microsoft също така има много облачен бизнес с Azure, който е пряко зависим от Databricks, и ще иска да се увери, че прави всичко възможно, за да не загуби този бизнес. „Въпреки че Iceberg е по-разпространеният стандарт за езеро от данни, когато се погледне през ландшафта на ИТ доставчиците, Databricks е много успешен в предоставянето на инфраструктура за машинно обучение на ниво данни“, каза той.

Въпреки това той заяви, че Microsoft в крайна сметка също ще има значителен принос към Iceberg.

На Ignite Microsoft заяви, че ще разшири своя чатбот Copilot до Fabric. Сега в публична предварителна версия този ход обещава да позволи на учените, занимаващи се с данни, да използват естествен език за създаване на потоци от данни и конвейери, да пишат SQL изявления, да изграждат отчети и да разработват модели за машинно обучение. ®

Вицепрезидентът по аудиото в Stability AI е решил, че позицията му в стартъпа за генериране на съдържание е несъстоятелна, като се има предвид убеждението му за защита на авторските права на артистите и позицията на бившия му работодател, че обучението на модели за машинно обучение върху материали, защитени с авторски права, е законно допустимо.

„Подадох оставка от ролята си на ръководител на аудио екипа в Stability AI, защото не съм съгласен с мнението на компанията, че обучението на генеративни модели на изкуствен интелект върху произведения, защитени с авторски права, е „справедлива употреба“,“ написа бившият заместник-председател Ед Нютън-Рекс в социалните мрежи.

Операции като Stability, които разработват системи за изкуствен интелект, способни да генерират синтетично съдържание от разговори с потребители на естествен език, често обучават моделите си върху огромни количества информация, набрана от интернет. Произведенията, защитени с авторски права, неизбежно се включват в колекциите от данни за обучение.

Съдия отхвърля иск за авторски права на изкуствен интелект срещу DeviantArt, Midjourney – Stability все още е в играта

КАЗУС

Наличието на повече данни подобрява способностите на тези модели да създават съдържание в различни теми и стилове, но художниците и юристите твърдят, че невронните мрежи, които са били заредени с човешко творчество, също така несправедливо отнемат интелектуалната собственост на хората, като имитират или точно копират техните произведения на изкуството, писане, музика, код и т.н.

Няколко художници, писатели и комици стигнаха дотам да съдят стартиращите компании за изкуствен интелект, обвинявайки ги в нарушаване на законите за авторското право. Творците се оплакват, че губят от продажби и авторски възнаграждения, тъй като обучените модели могат да излъчват съдържание, подобно или идентично на техните произведения, при поискване от страна на потребителите в мрежата.

Въпреки това екипите за изкуствен интелект обикновено твърдят, че генерираните резултати не нарушават никакъв закон и че обучението по данни, защитени с авторско право, е законно, тъй като може да се счита за справедлива употреба.

Новите произведения, базирани на материали, защитени с авторско право, може да не нарушават действащите закони, ако се считат за преобразуващи. Според Службата за авторско право на САЩ „трансформиращи употреби са тези, които добавят нещо ново, с допълнителна цел или различен характер, и не заместват първоначалното използване на произведението“.

Нютон-Рекс обаче не е ентусиазиран от това тълкуване.

„Не съм съгласен, защото според Конгреса един от факторите, влияещи върху това дали актът на копиране е справедлива употреба, е „ефектът на употребата върху потенциалния пазар или стойността на произведението, защитено с авторско право“. Съвременните генеративни модели на изкуствения интелект очевидно могат да се използват за създаване на произведения, които се конкурират с произведенията, защитени с авторско право, върху които са обучени. Така че не виждам как използването на защитени с авторско право произведения за обучение на генеративни модели на ИИ от такова естество може да се счита за справедливо използване“, пише той.

Други, като например Гилдията на авторите, са на същото мнение и призовават разработчиците да компенсират писателите за използването на техните романи, статии, есета и поезия.

Постът на Нютон-Рекс разкрива, че за съжаление не е могъл да промени мнението на другите ръководители на Stability по тази тема, и посочва подаденото от разработчика заявление от 23 страници на откритата консултация на Службата за авторско право на САЩ относно изкуствения интелект и авторското право: „Вярваме, че разработването на изкуствен интелект е приемливо, трансформиращо и обществено полезно използване на съществуващо съдържание, което е защитено от справедливото използване.“

Бившият вицепрезидент смята, че това е просто погрешно.

„Компании на стойност милиарди долари без разрешение обучават генеративни модели на ИИ върху произведения на създателите, които след това се използват за създаване на ново съдържание, което в много случаи може да се конкурира с оригиналните произведения. Не виждам как това може да бъде приемливо в общество, което е устроило икономиката на творческите изкуства така, че творците да разчитат на авторското право“, твърди той.

Нерешени въпроси

Преобразува ли се съдържанието, създавано от моделите с генеративен изкуствен интелект? Защитена ли е технологията от справедливото използване? Трябва ли разработчиците да плащат на хората за това, че са им помогнали да създадат данните, които са използвали за обучение на моделите си?

Тези въпроси остават нерешени, тъй като съдебните спорове продължават. Представители на Microsoft и Meta избегнаха последния въпрос тази седмица по време на изслушване, проведено от Камарата на лордовете в Обединеното кралство. Заплахата от още съдебни дела обаче може да накара фирмите, занимаващи се с изкуствен интелект, да се замислят дали да използват данни, защитени с авторски права, в някои случаи.

OpenAI например е сключила споразумения с фотоплатформата Shutterstock и новинарската агенция Associated Press за достъп до техните архиви. Междувременно се съобщава, че Google се опитва да преговаря с Universal Music Group за лицензиране на музика.

The Register потърси Newton-Rex и Stability AI за допълнителен коментар. ®

Ръководителят на Международния валутен фонд (МВФ) призова за прилагане на технологиите на изкуствения интелект за ускоряване на зрелостта и приемането на цифровите валути на централните банки (CBDC) в реч в Сингапур в сряда.

„Ползите от CBDCs ще зависят от това как се развиват технологиите“, заяви управляващият директор на МВФ Кирсталина Георгиева.

Георгиева заяви, че включването на изкуствения интелект в цифровите парични средства може да подобри финансовото приобщаване, като осигури както по-бърз кредитен скоринг, включващ „различни данни“, така и персонализирана подкрепа за хора с ниска финансова грамотност.

„За да бъдем сигурни, трябва да защитим неприкосновеността на личния живот и сигурността на данните и да избегнем вградените предубеждения, така че да не затвърждаваме неравенството, а да се стремим да го намалим“, предупреди тя. „Ако се управлява разумно, ИИ може да помогне.“

Ползите може и да зависят от технологиите, но според шефката на МВФ успехът зависи от политическите решения и реакцията на частния сектор – който тя призова да увеличи усилията си за ориентиране.

Георгиева увери, че „платформите трябва да позволят на държавите да управляват капиталовите потоци и да запазят контрола върху паричното си предлагане“, като същевременно поддържат „общи правила“ за пране на пари, финансиране на тероризма и защита на данните.

Тя предложи решения с изкуствен интелект, като RegTech, да намалят разходите за спазване на изискванията.

„Това би било като да се използват приоритетни ленти на летищата, прескачайки дългите опашки при проверката за сигурност“, разсъждава Георгиева.

Ръководителят на МВФ заяви, че по отношение на развитието и приемането на ЦБКД „сега не е моментът да се връщаме назад“. Тя посъветва публичния сектор да продължи да се подготвя за внедряването на цифровите валути и свързаните с тях платформи – които от самото начало трябва да бъдат проектирани така, че да позволяват трансгранични плащания.

„Ние сме напуснали пристанището и сега сме в открито море. За това са необходими смелост и решителност“, призова Георгиева.

Тя изтъкна, че днес 60% от държавите проучват CBDC и бъдещето на цифровите пари зависи от това колко държави ще възприемат идеята и колко остарели ще станат в резултат на това парите в брой. Тя призова аудиторията си да мисли за трансграничните платформи като за „виртуални градски площади от следващо поколение, където централните банки, търговските банки и потенциално дори домакинствата и фирмите могат да се събират, за да обменят CBDC във вид на пари на едро или на дребно“.

„Такива платформи могат дори да бъдат изградени така, че да взаимодействат с традиционните форми на пари и да управляват рисковете от плащанията“, добави тя.

Посочените от Георгиева полезни случаи на използване включват островни икономики, където парите в брой са скъпи, по-напреднали икономики, където CBDC са по-устойчиви от алтернативите, и региони, нуждаещи се от стимулиране на финансовото приобщаване.

По данни на Атлантическия съвет 11 държави са стартирали CBDC, а 21 имат пилотни програми. Тридесет и три държави са започнали разработването на CBDC.

Изглежда обаче, че някои държави също са се отказали или не са успели да възприемат технологията. Две от тях – Еквадор и Сенегал – направо са отменили усилията си, а 16 други държави са бездействали в CBDC.

Макар че технически все още се използва, електронната валута (eNaira) – нигерийският CBDC – се смята за неуспешен проект. Отчасти това се дължи на факта, че характеристиките на схемата за борба с изпирането на пари се възприемат от много потребители като нарушение на неприкосновеността на личния живот, а валутата като цяло – като даваща твърде много власт на централизираното правителство.

Заедно с речта на Георгиева МВФ обяви стартирането на Наръчник за CBDC и скоро публикуван съвместен план, създаден със Световната банка, за осигуряване на развитие на капацитета на CBDC. ®