1,331 passages, newest first · 3 ms
'"Такой же но лучше"'
Транскрибаторы голоса для компьютера одинаковы. Пользователь нажимает горячую клавишу, включается запись с микрофона. Whisper расшифровывает речь, любой LLM убирает мусор и расставляет запятые, результат отправляется в активное окно. Вайбкодер такое напишет за вечер, и оно будет работать лично для него. Индихакер соптимизирует лендинг подобного проекта под какой-то хитрый поисковый запрос и будет зарабатывать 100 или…
Во-первых, своя модель. Wispr утверждает, что распознает в разы лучше, чем тот же Whisper – причем можно поверить, что это преимущество не пропадет со временем. Даже если открытые модели достигнут идеала, останется ещё разница в хостинге. Вайбкодер либо использует ресурсы ноутбука клиента, либо переплачивает за чужие токены. У большого проекта сервера будут свои и это улучшит юнит-экономику при тех…
Во-вторых, дистрибуция. Большинство пользователей всё же не программируют инструменты для себя, они покупают готовое. Wispr был первым или одним из первых и занял место в рейтингах и головах людей. Менеджер по закупкам большой компании всегда предпочтет лидера рынка, а не новичка. “Никого ещё не уволили за контракт с IBM”. Текущая выручка стартапа уже видимо недалеко от 100 миллионов долларов…
В-третьих, экосистема. Интеграции с корпоративной авторизацией и разнообразные сертификаты по безопасности уже есть, встроенные продукты по обработке полученных голосовых записей неизбежно будут появляться. Поддержать инструкцию “преврати это в корректный юридический документ” – и вот уже Wispr и электронного юриста продает. Да, понятно, надо много всего сделать, чтобы за это деньги взять, а не ссылаться на “AI может ошибаться”, но нога…
Разработка никогда не была по-настоящему узким местом. AI лишь подчеркнул это максимально явно.
https://wisprflow.ai/
#ai #сша #мегараунд #технология
Симуляция испытаний
У меня год или два назад возникла гипотеза, что некоторые опросы общественного мнения можно уже и не проводить – спрашиваешь ChatGPT, он угадает распределение ответов с приемлемой точностью, плюс-минус 10% очень часто бывает достаточно. Гипотезу я тогда проверил, гипотеза провалилась.
Израильский #стартапдня QuantHealth оказался настойчивее меня. Он проверяет гипотезу, что можно не проводить клинические испытания лекарств – стартап обучил модель, которая всё посчитает и предскажет заранее, без реальных пациентов. Этот препарат с этой дозировкой сработает, а этот – увы, на помойку, никому он не поможет.
Понятно, что предсказание AI регулятору не покажешь. Никто не одобрит лекарство на основании каких-то там расчетов, испытания все равно нужны, стартап не пытается с этим спорить. И отказаться от тестирования того, что заведомо не работает, тоже невозможно – за каждым проектом стоит человек и его карьера. Руководитель проекта всегда рискнет корпоративными деньгами ради личного успеха, прогноз QuantHealth его не остановит…
Реалистичное применение – в середине. На основании своих вычислений стартап советует изменить протокол: добавить испытуемых, уменьшить дозу и подобное. Предельно упрощая, если эффект ожидается сильным – экономим, все равно увидим, если слабым – раздуваем бюджет, чтобы все-таки получить результат. Пример с лендинга – подсказали как сузить аудиторию, чтобы эффект вырос в 3 раза, уменьшили число необходимых испытуемых, выиграли 15 месяцев и 30 миллионов…
Технология уже проверена практикой. QuantHealth говорит, что работает с половиной крупнейших фармкомпаний мира и виртуально испытал уже больше 600 лекарств, это единицы процентов потенциального рынка.
https://quanthealth.ai/
#здоровье #ai #технология #израиль #roundb
AI или не AI?
С 2022 года кавычки-ёлочки, длинные тире и «правило трёх» — не просто хорошая редактура, а улики против ИИ-текста. Люди хотят знать, читают они какую-то ерунду, которую нейросеть нагенерила, или Качественные Человеческие Мысли. На мой вкус, это желание сродни узнать, калькулятором 37x42=1554(*) получено или в уме вычислено, но людям не прикажешь. Спрос есть.
Интуитивно кажется, что спрос этот должен удовлетворяться запросом к тому же самому AI. Скажи мне, чатик, кто это написал, человек или бот? И, в принципе, в простых случаях ChatGPT справляется. Проверил кавычки, оценил драматургию, прикинул, похожи ли ошибки на намеренные или на натуральные опечатки – и вынес вердикт.
Но – война щита и меча. На той стороне тоже можно повозиться: елочки зачистить, “не X, но Y” убрать, драматургию подпортить, ошибки расставить по правильному списку. Обычный чатик признает текст настоящим. Американский #стартапдня Pangram обещает поймать ИИ и в этом случае. Он обучил на поиск нейрослопа отдельную нейросеть, и ищет не несколько общеизвестных признаков, а какую-то внутреннюю суть, определяемую миллионами…
Платят за сервис в основном университеты, им студентов как-то проверять надо. Качество продукта рекламируется как очень хорошее. Есть более-менее независимые отчеты, подтверждающие точность порядка 99%. Впрочем, мое непрофессиональное тестирование показало результат гораздо хуже. Уже на третьем тестовом примере Pangram уверенно поделил чистый AI-текст на куски, один из которых якобы человек писал.
https://www.pangram.com/
(*) я посчитал…
История деанонимизации
В 2016 году (10 лет прошло!) в России прогремел FindFace. Стартап проиндексировал фотографии профилей ВКонтакте и научился по ним искать. Пользователь наводил камеру телефона на соседа в метро и узнавал его имя, возраст, а при удаче – и о чем он думал утром. Идеальный инструмент романтических знакомств. Или для всякого мошенничества, если с темной стороны посмотреть. В 2018 году…
Американский Clearview появился всего на год позже позже российского собрата и технически делал совершенно то же самое. Даешь ему фотку, он находит этого человека в интернете. Зато монетизировал технологию он радикально по-другому. Clearview не делал мобильной аппки, а продавал доступ в B2B: службам безопасности больших корпораций и подобным клиентам.
В какой-то момент об этом напила пресса, начался скандал. Пользователи возмущались, что их ищут, соцсети – что данные берут без спроса. Суд в итоге постановил, что вообще-то так нельзя, но правительству можно. С тех пор Clearview имеет право продавать услуги Большого Брата государственным органам, а частникам ни-ни. И если американский пограничник сам, без подсказки, нашел ваш уютный бложек…
Продолжение славной традиции –- современный американский #стартапдня Sherlock AI. Ровно та же техническая идея, а монетизация в этот – подписка в пользовательском приложении. Хочешь знать, кто сидит напротив тебя – плати. Хочешь это знать чаще, чем несколько раз в неделю, – плати дополнительно, лимиты жесткие.
Запустился Sherlock в январе. Живет пока относительно тихо, большого скандала нет. Впрочем, он пока объективно маленький, Sensor Tower показывает выручку 60 тысяч долларов в месяц.
https://www.imsherlock.com/
#сша #россия #насвои #общение #ai #технология
Бизнес без людей
AI может программировать.
AI может вести рекламные кампании.
AI может проводить маркетинговые исследования и анализ рынка.
AI может генерировать идеи.
AI может договариваться с поставщиками и покупателями.
AI может проверять готовность задач и напоминать о них исполнителям.