ИИ-дайджест недели

ИИ улучшает домашние задания и ухудшает реальные знания школьников

Исследователи из Стокгольмского университета и Университета Гонконга изучили 26 811 китайских школьников в возрасте от 12 до 17 лет и проследили изменения в их результатах на протяжении 30 месяцев. Картина оказалась парадоксальной: после начала использования генеративного ИИ оценки за домашние задания выросли на 18%, а среднее время их выполнения сократилось с 64 до 45 минут. Однако эффект оказался краткосрочным. Уже через полгода результаты контрольных, которые выполнялись без доступа к нейросетям, снизились примерно на 20%. На вступительных экзаменах падение составило 18–24%, причём наиболее заметным оно становилось примерно через два года после начала использования ИИ. Исследователи считают, что проблема связана не с самим фактом применения нейросетей, а со способом их использования. Около 80% школьников, пользовавшихся ИИ, фактически передавали ему домашнюю работу целиком. При этом ученики, которые продолжали тратить на задания примерно столько же времени, сколько и раньше, потеряли в знаниях значительно меньше.

OpenAI научила ChatGPT превращать наброски в готовые изображения

OpenAI представила обновлённую систему ChatGPT Images 2.5, сделав ставку не только на качество генерации, но и на более удобное взаимодействие с пользователем. Главной новинкой стал режим Sketch: теперь достаточно нарисовать прямо в ChatGPT простой набросок, а нейросеть превратит его в полноценное изображение с учётом текстового описания. Это позволяет буквально показать модели композицию, расположение объектов или форму будущего дизайна вместо попытки подробно описывать всё словами. Images 2.5 также лучше сохраняет внешность людей, животных и другие особенности исходных изображений, точнее выполняет последовательные команды при многоэтапном редактировании и предлагает более естественное освещение и богатые текстуры. OpenAI заявляет, что генерация стала до 50% быстрее по сравнению с Images 2.0. Кроме того, появились шаблоны для популярных форматов, возможность оставлять комментарии непосредственно на изображении и делиться вместе с результатом исходным промптом. Обновление распространяется на пользователей ChatGPT, ChatGPT Work и Codex на компьютерах и мобильных устройствах.

GigaChat получил собственный режим рассуждения и стал открытым

Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning - новую флагманскую мультимодальную модель, способную перед ответом последовательно разбирать сложные задачи на этапы. Вместо мгновенной генерации результата система формирует план решения, анализирует промежуточные выводы, может использовать поиск и другие инструменты, а также самостоятельно обнаруживать и исправлять ошибки. Это особенно важно для программирования, математики и задач, где недостаточно просто подобрать наиболее вероятный ответ. По данным Сбера, GigaChat 3.5 Reasoning использует архитектуру Mixture-of-Experts с 432 млрд параметров, из которых на каждый токен активируется около 28 млрд. Модель уже доступна пользователям GigaChat, а её исходный код планируется опубликовать под свободной лицензией MIT. В дальнейшем Сбер собирается предоставить модель бизнесу через API. Компания позиционирует GigaChat 3.5 Reasoning как первую российскую открытую модель с архитектурой цепочки рассуждений.

ИИ самостоятельно собрал Diablo-подобную игру меньше чем за 2 МБ

Модель GPT-6 Astra продемонстрировала, насколько далеко может зайти автоматизация разработки игр. Дизайнер Менг То показал изометрическую RPG, которую Astra практически полностью собрала самостоятельно: нейросеть написала код на Three.js, создала геометрию окружения и персонажей процедурными методами, подготовила элементы интерфейса, а затем пересоздала игровые сцены в Blender и даже смонтировала трейлер. При этом разработчики отказались от готовых библиотек моделей и ассетов: камни, деревья, монументы и персонажи генерируются кодом. Поэтому сама игра до добавления изображений и музыки занимает менее 2 МБ. В качестве исходной идеи дизайнер попросил сделать смесь Elden Ring и Diablo 4 с изометрической камерой и более медленным темпом. Полностью автоматическим процесс назвать пока нельзя - модель приходилось многократно направлять и заставлять дорабатывать детали. Особенно сложной оказалась работа с Blender через управление компьютером. Тем не менее пример показывает, что ИИ уже способен объединять программирование, 3D-графику, дизайн интерфейса и производство трейлера в одном рабочем процессе.

ChatGPT уничтожил рынок академического копирайтинга в Найроби

Один из самых наглядных примеров влияния генеративного ИИ на рынок труда произошёл в Кении. В Найроби на пике работало около 40 тысяч человек, писавших курсовые, эссе и другие академические работы для студентов из США, Великобритании и других западных стран. Для многих образованных кенийцев это была полноценная профессия: авторы получали примерно $40–70 за работу, а некоторые зарабатывали $900–1200 в месяц - существенно больше, чем могли получать по специальности внутри страны. Один из таких специалистов, Тересиос Бунди, за 12 лет написал более 2500 работ. После выхода ChatGPT в 2022 году спрос начал стремительно падать: студентам стало проще и дешевле самостоятельно получить готовый текст от нейросети. Примерно за два года индустрия практически исчезла, а доходы оставшихся авторов сократились до $500–800 в месяц. Некоторые перешли к так называемому «очеловечиванию» ИИ-текстов, пытаясь сделать их менее заметными для систем обнаружения нейросетевого контента. История Найроби показательна тем, что целый экспортный сегмент экономики прошёл путь от роста до почти полного исчезновения всего за несколько лет.