🧬 „DeepMind“ paleidžia „AlphaGenome“, kad nustatytų genetinius ligų veiksnius ↗
„DeepMind“ pristatė „AlphaGenome“ – dirbtinio intelekto sistemą, skirtą numatyti, kaip DNR mutacijos keičia genų reguliavimą – iš esmės, kada, kur ir kaip garsiai genai įsijungia. Ji gali vienu metu nuskaityti didžiulius DNR ruožus, įskaitant išsiplėtusius nekoduojančius regionus, kurie dažnai atrodo kaip biologinė tamsioji materija.
Esmė gana tiesmuka: greičiau nustatyti, kurios mutacijos iš tiesų svarbios tokiems dalykams kaip vėžio rizika ir sudėtingos paveldimos ligos. Jei tai veikia taip, kaip reklamuojama, tyrėjai sugaišta mažiau laiko spėliodami ir daugiau laiko tikrindami teisingus dalykus – tai skamba akivaizdžiai, bet iš esmės yra visa esmė.
🧑💼 Dirbtinis intelektas kainuos darbo vietas, pripažįsta Liz Kendall ↗
JK technologijų sekretorė atvirai pareiškė, kad dirbtinio intelekto diegimas sukels darbo vietų praradimą – ne taip, kaip įprasta, kad „viskas bus gerai, pažadu“. Ji atkreipė dėmesį į nerimą dėl absolventų darbo vietų tokiose srityse kaip teisė ir finansai ir neapsimetinėjo, kad kas nors gali pateikti tikslų skaičių.
Tuo pačiu metu vyriausybė deda daug pastangų prisitaikyti: deda dideles pastangas apmokyti milijonus darbuotojų pagrindinių dirbtinio intelekto įgūdžių, siekdama, kad JK greičiau pritaikytų dirbtinį intelektą. Tai klasikinė įtampa – taip, darbo vietos išnyksta, taip, darbo vietų atsiranda, ne, viduriukas nebus sklandus.
🗞️ JK ragina „Google“ leisti svetainėms atsisakyti dirbtinio intelekto apžvalgų ↗
JK konkurencijos reguliavimo institucijos pasiūlė pakeitimus, kurie leistų leidėjams atsisakyti savo turinio naudojimo „Google“ dirbtinio intelekto apžvalgose arba atskirų dirbtinio intelekto modelių mokymui, nebūnant baudžiamiems įprastuose paieškos reitinguose. Ta „nebaudžiamumo“ dalis čia atlieka daug darbo.
Idėja – iš naujo subalansuoti galią, nes dirbtinio intelekto suvestinės keičia žmonių spustelėjimo (arba nespaudimo) būdą. „Google“ atsakas iš esmės buvo toks: paieškos elgsena keičiasi, svarstome daugiau valdiklių, bet nereikėtų skaidyti produkto į nepatogiai suskaidytą jo paties versiją... kas, teisinga, bet kartu ir patogu.
🛡️ Jūsų duomenų saugumas, kai dirbtinio intelekto agentas spusteli nuorodą ↗
„OpenAI“ išsamiai aprašė konkrečią agento saugumo riziką: URL pagrindu veikiančią duomenų eksfiltraciją – kai užpuolikas apgaule priverčia dirbtinį intelektą įkelti URL, kuris tyliai įterpia privačią informaciją į užklausos eilutę. Net jei modelis niekada „nepasako“ paslapties, pati užklausa gali ją nutekinti. Bjauru ir nuginkluojančiai žemos technologijos.
Jų mažinimas yra paprasta taisyklė su aštriais kraštutinumais: agentai turėtų automatiškai gauti tik tuos URL adresus, kurie jau yra vieši ir apie kuriuos žinoma per nepriklausomą žiniatinklio indeksą. Jei nuoroda nėra patvirtinta kaip vieša, sistema turėtų sulėtinti darbą ir grąžinti vartotojui valdymą įspėjimais – tai tyčinis trintis, bet geras dalykas.
🇪🇺 Kitas dirbtinio intelekto skyrius ES ↗
„OpenAI“ paskelbė ES skirtą planą, kuriame apibrėžiama „pajėgumų pertekliaus“ problema – modeliai gali padaryti daugiau, nei žmonės ir įmonės šiuo metu juos naudoja, ir šis atotrūkis kelia pavojų, kad nauda skirtingose šalyse bus nevienoda. Tai tas pats, kas turėti lenktyninį automobilį ir važiuoti juo tik iki parduotuvės už kampo... išskyrus tai, kad parduotuvė už kampo yra visa jūsų ekonomika.
Greta retorikos yra ir konkrečių dalykų: programa, kuria siekiama apmokyti tūkstančius Europos MVĮ dirbtinio intelekto įgūdžių, dotacija, susijusi su jaunimo saugumo ir gerovės tyrimais, ir išplėsta „bendradarbiavimo su vyriausybėmis“ pozicija. Tai iš dalies politikos memorandumas, iš dalies diegimo kampanija – ir taip, šie elementai susilieja.
🔐 Dirbtinio intelekto rizika atitinka kibernetinį valdymą: NIST kibernetinio dirbtinio intelekto profilio projektas ↗
Naujame NIST profilio projekte (remiantis advokatų kontoros straipsnio analize) daugiausia dėmesio skiriama tam, kaip organizacijos turėtų integruoti dirbtinį intelektą į kibernetinį valdymą – tiek pačių dirbtinio intelekto sistemų saugumą, tiek dirbtinio intelekto naudojimą kibernetinei gynybai gerinti. Teoriškai tai savanoriška, tačiau laikui bėgant „savanoriškumas“ tampa neišvengiamas.
Projekto grupės dirba su tokiomis temomis kaip dirbtinio intelekto komponentų apsauga ir dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios gynybos diegimas, įskaitant tiekimo grandinės aspektus ir agentų pavidalo automatizavimą reagavimo darbo eigose. Pagrindinė idėja: dirbtinį intelektą traktuoti kaip naują atakos paviršių ir naują įrankių rinkinį ir neapsimesti, kad šie du veiksniai vienas kitą panaikina.
DUK
Kas yra „DeepMind“ „AlphaGenome“ ir kokią problemą jis bando išspręsti?
„AlphaGenome“ yra dirbtinio intelekto sistema, kuri, anot „DeepMind“, gali numatyti, kaip DNR mutacijos veikia genų reguliavimą – kada genai įsijungia, kur tai įvyksta ir kaip stipriai. Ji sukurta taip, kad vienu metu nuskaitytų labai didelius DNR ruožus, įskaitant nekoduojančius regionus, kuriuos ypač sunku interpretuoti. Tikslas – padėti tyrėjams nustatyti, kurios mutacijos greičiausiai sukelia ligas, kad laboratoriniai tyrimai galėtų sutelkti dėmesį į perspektyviausias išvadas.
Kaip „AlphaGenome“ galėtų padėti tyrėjams greičiau rasti genetinius ligų veiksnius?
Daugelio genetikos darbų eigoje kliūtis kyla dėl didžiulių variantų sąrašų sutrumpinimo iki tų kelių, kurie tikėtinai keičia genų aktyvumą. „AlphaGenome“ žada sumažinti šias spėliones, prognozuojant, kaip specifinės mutacijos gali pakeisti reguliavimą ilgose DNR sekose. Jei šios prognozės pasitvirtins, komandos galės teikti pirmenybę eksperimentams, susijusiems su variantais, kurie greičiausiai susiję su vėžio rizika ar sudėtingomis paveldimomis ligomis, ir mažiau laiko skirti aklavietėms.
Ar dirbtinio intelekto diegimas tikrai kainuos darbo vietas JK, ir kurioms pareigoms kyla didžiausias pavojus?
JK technologijų sekretorė Liz Kendall teigė, kad dirbtinio intelekto diegimas sukels darbo vietų praradimą, ir pabrėžė nerimą dėl pradedančiųjų absolventų pareigų. Ji konkrečiai atkreipė dėmesį į tokias sritis kaip teisė ir finansai, kuriose karjeros pradžioje užduotys gali būti labiau automatizuojamos. Tuo pačiu metu vyriausybė pabrėžia prisitaikymo svarbą rengiant didelio masto mokymus pagrindinių dirbtinio intelekto įgūdžių srityje, pripažindama, kad perėjimas gali būti netolygus, net jei atsiras naujų pareigų.
Ar JK leidėjai gali atsisakyti „Google“ dirbtinio intelekto apžvalgų neprarasdami paieškos reitingų?
JK konkurencijos reguliavimo institucijos pasiūlė pakeitimų, kurie leistų leidėjams atsisakyti savo turinio naudojimo „Google“ dirbtinio intelekto apžvalgose arba atskirų dirbtinio intelekto modelių mokymui, nepatiriant jokių nuobaudų standartiniuose paieškos reitinguose. Tikslas – iš naujo subalansuoti galią, nes dirbtinio intelekto santraukos keičia spustelėjimo elgseną. „Google“ užsiminė, kad svarsto galimybę taikyti daugiau kontrolės priemonių, kartu įspėdama apie fragmentišką paieškos patirtį.
Kaip dirbtinio intelekto agentas gali nutekinti privačius duomenis vien spustelėdamas nuorodą?
„OpenAI“ aprašė URL pagrindu veikiančią duomenų nutekėjimo riziką, kai užpuolikas paragina DI agentą gauti nuorodą, kuri tyliai įterpia slaptą informaciją į užklausos eilutę. Net jei modelis niekada nekartoja paslapties savo išvestyje, pati užklausa gali ją perduoti. Įprastas mažinimo būdas – pridėti „tyčinę trintį“, pvz., įspėjimus ir reikalauti vartotojo patvirtinimo, kai nuoroda nėra nepriklausomai patvirtinta kaip vieša.
Kas yra NIST kibernetinio dirbtinio intelekto profilio projektas ir kaip jis keičia kibernetinio valdymo galimybes?
NIST profilio projekte (aptartame atliekant teisinę analizę) dirbtinis intelektas apibrėžiamas kaip ir apsauga, ir kaip kibernetinės gynybos priemonė. Darbas suskirstytas į tokias temas kaip dirbtinio intelekto komponentų apsauga, tiekimo grandinės rizikos valdymas ir dirbtinio intelekto pagrindu veikiančių gynybos sistemų, įskaitant labiau automatizuotus, agentų tipo reagavimo darbo eigą, diegimas. Nors pavadinimo požiūriu tai savanoriška, tokios sistemos dažnai tampa faktiniais lūkesčiais, skatinančiais organizacijas oficialiai integruoti dirbtinį intelektą į valdymą ir kontrolę.