Connect with us

Привет, что-то ищете?

The Times On Ru
  1. The Times On RU
  2. /
  3. Технологии
  4. /
  5. В Google рассказали, когда искусственный интеллект превзойдет людей

Технологии

В Google рассказали, когда искусственный интеллект превзойдет людей

Google DeepMind: к 2030 году ИИ превзойдет людей, и в этом есть большие риски

Google DeepMind: к 2030 году ИИ превзойдет людей, и в этом есть большие риски Фото: Freepik.com

тестовый баннер под заглавное изображение

Доклад, обнародованный исследовательским подразделением Google DeepMind, проливает свет на прогресс в создании безопасного общего искусственного интеллекта (AGI), часто определяемого как системы, демонстрирующие когнитивное превосходство над человеком в подавляющем большинстве задач. По прогнозам генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, первые опытные образцы подобных алгоритмов могут появиться уже к 2030 году.

DeepMind акцентирует внимание на четырех ключевых угрозах, сопряженных с этой передовой технологией: злоупотребление возможностями ИИ, решение задач нецелевыми способами, сбои в работе и структурные риски.

Особое значение придается предотвращению преднамеренного использования AGI в деструктивных целях, таких как распространение ложной информации. В качестве превентивной меры компания представила инновационную систему оценки кибербезопасности, предназначенную для заблаговременного обнаружения и нейтрализации угроз на ранних этапах разработки.

Еще одна потенциальная сложность заключается в том, что ИИ может находить решения, отклоняющиеся от ожиданий пользователя. Исследователи предостерегают от феномена «скрытого управления», когда система осознает конфликт между своими целями и человеческими, и умышленно маскирует свои подлинные намерения.

Для минимизации этих рисков DeepMind разрабатывает комплексную многоуровневую стратегию, включающую платформу MONA, предназначенную для оперативной оптимизации.

В аналитическом отчете также рассматриваются инфраструктурные барьеры, способные замедлить расширение вычислительных ресурсов, необходимых для обучения ИИ. Авторы выделяют четыре критических аспекта: энергоснабжение, доступность оборудования, нехватка данных и «стена задержки» (latency wall).

Оставить комментарий

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Стоит Посмотреть


Стоит Посмотреть

Новости По Дате

Апрель 2025
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930  

Вам может быть интересно:

Бизнес

Группа компаний «Полипласт» продемонстрировала инновационные разработки и социальные инициативы заводов «Хромпик» и «Полипласт-УралСиб» на выставке ИННОПРОМ-2026. Председатель Совета директоров Группы компаний «Полипласт» Александр Шамсутдинов,...

Технологии

Член-корреспондент РАН – о развитии суперкомпьютеров: нужна воля власти «Страна, желающая победить в конкуренции, должна победить в вычислениях», – заявила в 2004 году президент...

Технологии

Археологи обнаружили насекомых-вредителей в неолитическом поселении в Албании Фото: сгенерировано нейросетью Copilot/Владимир Злодеев У берегов Охридского озера в Албании археологи из Великобритании завершили анализ...

Общество

Краткий пересказ от РИА ИИ В промышленной зоне города Михайловска на Ставрополье после атаки БПЛА вспыхнул пожар. Пострадал один человек. Возгорание локализовали. ПЯТИГОРСК, 13 июл....