Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

5 063 поста 11 479 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

7

Илон Маск предложил устроить бой Grok против человека

Илон Маск решил устроить шоу — предложил Андрею Карпаты, одному из топовых ИИ-исследователей, посоревноваться в программировании с его будущим Grok 5.

Типа новый "Каспаров против Deep Blue", понимаешь.

Напоминаю, Андрей был директором по ИИ в Tesla, а также бывшим сооснователем OpenAI.

Андрей Карпаты вежливо отказал. Сказав, что предпочтёт работать с Grok, а не драться с ним.

Но Маск не просто так это предложил. В сегодняшнем выпуске я рассказал, что вышло интервью Карпаты, где он заявил, что AGI появится только через 10 лет, а пока что ИИ-агенты — так себе.

По его мнению, для настоящего AGI нужна постоянная память и способность учиться на опыте. Звучит разумно, правда?

А Маск в ответ выдал, что Grok 5 имеет 10% шанс достичь AGI — и эта цифра якобы растёт. Под AGI он понимает систему, которая "делает всё, что может человек с компьютером", но при этом не умнее всех людей вместе. А ещё Grok 5 будет учиться мгновенно, как люди.

Вот вам и PR-дуэль века.

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект

Показать полностью
6

"Википедия" за год потеряла почти 10% трафика из-за ИИ, ботов и коротких видео

"Википедия" за год потеряла почти 10% трафика из-за ИИ, ботов и коротких видео

Фонд Викимедиа опубликовал свежую статистику: за март–август 2025 года реальный, «человеческий» трафик Википедии оказался примерно на 8% ниже, чем в те же месяцы 2024-го. После обновления системы детекции в сентябре фонд пересчитал данные и обнаружил, что весенний всплеск трафика (особенно из Бразилии) был во многом работой ботов, маскирующихся под пользователей. Теперь цифры честнее — и грустнее.

Почему падает органика

Авторы поста на официальном блоге Diff связывают тренд с изменением самого поведения пользователей: всё больше людей получают ответ на вопрос прямо в поиске или в ИИ-помощнике, не переходя по ссылке. Сюда же добавились короткие видео и рефреймы на YouTube, TikTok и Reels — часто на основе вики-материалов, но без клика на саму статью. Так постепенно формируется новая норма: «ответ без визита».

Что с ботами и нагрузкой

Ещё в апреле 2025-го Фонд писал, что до 65 % самого дорогого трафика к дата-центрам дают боты и краулеры. Обновление детектора в сентябре позволило лучше отсеивать запросы, которые притворяются «человеческими». Результат — меньше мнимых просмотров и более реалистичная картина того, кто на самом деле читают Википедию. Это ударило по цифрам, но помогло освободить часть ресурсов.

Как выглядит картина шире

Та же проблема в других медиа — от новостных порталов до справочных площадок. ИИ-сниппеты и автоматические резюме в поиске снижают трафик всем, кто жил за счёт переходов с Google. Издатели теряют рефералов, а пользователи привыкают не кликать — ответ уже перед глазами. «Интернет становится меньше, потому что мы всё меньше по нему ходим», — иронизируют журналисты TechCrunch.

Что делает Фонд

Викимедиа пытается адаптироваться: развивает канал Wikimedia Enterprise для официального и платного реиспользования данных, ужесточает доступ для ботов, и экспериментирует с форматами для молодой аудитории — от коротких роликов до интерактивных объяснялок в Roblox и Instagram.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Показать полностью
1

Скандал с OpenAI, ИИ найдёт СДВГ - 92%, отец ИИ про тупик в ИИ

Сегодня в выпуске про ИИ:

Экс-основатель OpenAI разнёс текущие ИИ-модели

OpenAI опозорилась дважды на одних граблях

Какой ИИ заработал 800 долларов за сутки на крипте

Как с ИИ определить СДВГ за минуты вместо месяцев

Самые защищенные профессии от ИИ по мнению родителей

ИИ от Google получил доступ к картам всей планеты

Отец ИИ заявил что эпоха нейросетей заканчивается

Будущее где люди летают на работу - уже не фантастика

Первая утечка агентского режима в Gemini App

Заказов больше, платят меньше: кошмар переводчиков

Смотреть весь выпуск на VK Видео

Смотреть весь выпуск на YouTube

Приятного просмотра!

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект

Показать полностью 2
3

Осенняя тематика с помощью нейросети: как создать атмосферные картинки в Qwen Images

В этом руководстве мы рассмотрим вопрос о том, как создать атмосферные картинки с помощью нейросети Qwen Images. Осенняя тематика использована для выражения эмоций и создания завораживающих изображений.

Осенняя тематика с помощью нейросети: как создать атмосферные картинки в Qwen Images

Осенняя тематика с помощью нейросети: как создать атмосферные картинки в Qwen Images

Почему Qwen Images — лучший выбор для осенних картинок

Qwen Images — словно кисть художника, способная уловить оттенки и эмоции, которые заложены в описании. Эта нейросеть не просто подражает стилю — она умеет передавать дыхание осени: от игры солнечных бликов на влажных дорожках до мягких тонов осенних парков, уюта и тепла в каждом фрагменте изображения.

Когда впервые попробовала Qwen Images, удивилась, насколько точно искусственный интеллект передает атмосферу сезона. С грамотно составленными промтами можно создать не просто осенние картинки, а целые визуальные рассказы.

Как создать осеннюю иллюстрацию: шаг за шагом

Где искать вдохновение для промтов

Чаще всего идеи для промтов рождаются из наблюдений за окружающим миром. Например, однажды утром, после дождя, увидела, как свет фонаря отражается в лужах, усыпанных золотыми листьями. Сразу записала: "городская улица после дождя, отражения света от фонарей, мокрая листва". Подобные детали придают промту глубину и индивидуальность.

Полезный совет: заведите себе небольшой блокнот или откройте заметки в телефоне, чтобы фиксировать яркие образы, цветовые сочетания, ассоциации, связанные с осенью. Такие заготовки пригодятся для создания интересных промтов для нейросети.

Грамотный промт — ключ к желаемому результату!

Промт — как записка для друга: рассказываешь, что хочешь увидеть на картинке. Чем насыщеннее и ярче описание, тем интереснее итоговое изображение.

Из чего складывается промт:

  • Основной персонаж (к примеру: "мальчик в синем плаще")

  • Фон и окружение (например: "городская аллея, мокрый асфальт")

  • Что делает объект (например: "расставляет зонт под дождем")

  • Настроение и мелочи (например: "вечер, свечение фонарей, свежий воздух")

  • Художественный стиль (например: "масляная живопись, sketch, illustration")

Примеры промтов:

A girl in an orange coat walking through an autumn park, golden leaves on the ground, holding a cup of coffee, morning fog, soft warm light, watercolor illustration

Девушка читает книгу под деревом с красными и оранжевыми листьями, в шарфе, спокойное настроение, акварельная иллюстрация

Autumn forest with golden and red leaves, sunlight streaming through the trees, peaceful atmosphere, detailed, ink drawing, illustration

Children playing with fallen leaves in an autumn park, bright scarves and hats, joyful faces, illustration for a children’s book, cartoon style

Man and woman holding hands under colorful autumn trees, medium short, fallen leaves swirling in the wind, sunset, dreamy mood, ink drawing, illustration

Лиса в осеннем лесу, золотой солнечный свет, кружащиеся листья, волшебное настроение, иллюстрация для детской книги

Кот спит на клетчатом пледе, вокруг разбросаны осенние листья, мягкий естественный свет, ink drawing, illustration

Уютная светлая кухня с тыквенным пирогом на столе, золотые листья за окном на фоне серого неба, дневное солнце, деревенский стиль, ink drawing, illustration

Осенний рынок с тыквами, яблоками, люди в тёплой одежде, оживлённая атмосфера, детализированная иллюстрация

Rainy autumn street, people with umbrellas, reflections on wet pavement, cozy lights from cafes, evening, impressionist style

Как нейросети изменили мой взгляд на создание осенних иллюстраций

Когда впервые воспользовалась нейросетью Qwen Images для генерации осенних иллюстраций, удивилась, насколько быстро удается добиться нужной атмосферы. Раньше на сложную композицию тратился целый вечер, а теперь можно получить множество вариантов, выбрать самый удачный и довести его вручную.

Практический совет: создавайте несколько промтов на одну тему. Например, для "осеннего парка" попробуйте менять описание погоды, времени дня, художественного направления — Qwen Images преподнесет неожиданные решения. Иногда новые идеи приходят именно после предложенных вариантов нейросетью.

Как сделать иллюстрации лучше

  • Уточняйте детали: если хочется увидеть определенную одежду или аксессуары (например, "клетчатый шарф", "зонт в желтую полоску"), обязательно добавляйте такие моменты в промт.

  • Пробуйте разные стили: Qwen Images справляется не только с "реализмом" или "акварелью", но и с направлениями вроде "винтаж", "ретро", "японский минимализм".

  • Добавляйте атмосферу: слова вроде "уют", "ностальгия", "легкая прохлада" отлично формируют нужное ощущение даже без подробных визуальных описаний.

  • Передавайте эмоции: "счастливое выражение лица", "задумчивый взгляд", "улыбка" — такие детали делают персонажей естественными.

  • Используйте токены для детализации: добавляйте описание света ("закатное сияние", "мягкое освещение"), цветовой палитры ("теплые оттенки", "богатая осенняя гамма"), фактур ("мягкая шерсть", "мокрый асфальт").

Частые ошибки при генерации изображений с помощью нейросети

  • Слишком неопределенные формулировки — такие слова, как "природа", "человек", "деревья" приводят к однообразным и непримечательным изображениям.

  • Нет настроения — если не упомянуть детали вроде "лучи солнца", "осенняя свежесть", картинка получается безжизненной.

  • Перегруженность элементами — большое количество объектов сбивает нейросеть с толку, Qwen Images теряет акценты.

  • Без уточнения формата — не указав направление ("акварель", "графика", "ретро"), результат может оказаться случайным и не соответствовать ожиданиям.

Совет: попробуйте взглянуть на итоговую картинку глазами обычного зрителя — что сразу цепляет взгляд? Насколько передано настроение, которое вы хотели вложить в созданную иллюстрацию?

Применение иллюстраций, сгенерированных нейросетью Qwen Images

  • Книжные и журнальные обложки — такие осенние изображения отлично дополняют издания про домашний уют, воспоминания, сезонные перемены.

  • Плакаты и авторские открытки — приятно радовать ими друзей и партнеров.

  • Украшение дома — календари, декоративные подушки, кружки, текстиль.

  • Публикации в соцсетях и блогах — сочные иллюстрации сразу привлекают внимание подписчиков.

  • Коммерческое оформление — для меню ресторанов, витрин магазинов, коллекций осенней одежды.

Вместо заключения

Создавать осенние иллюстрации с помощью нейросети - просто. Дайте волю фантазии, доверьтесь собственным ощущениям и описывайте атмосферу, будто рассказываете любимую историю другу. Осенний сезон — это не только моросящий дождь, но и целый калейдоскоп воспоминаний и эмоций. Благодаря Qwen Images образы и идеи легко воплощаются в уникальные иллюстрации, которыми хочется делиться с окружающими.

Пробуйте создавать собственные осенние сценарии, общаясь с нейросетью через эмоции и визуальные метафоры — пусть каждая иллюстрация передает атмосферу именно вашего осеннего дня. В этом и кроется волшебство осени: она умеет зажигать вдохновение в каждом человеке.

Благодарю за внимание!

Показать полностью 11
3

Как создать стильные картинки к Хэллоуину через нейросеть Qwen Images

Я люблю пробовать что-то новое в мире нейросетей и часто рисую необычные картинки с их помощью. Сегодня расскажу о том, как создать стильные картинки к Хэллоуину через нейросеть Qwen Images. Поделюсь своими лучшими промптами и объясню, как сделать атмосферные работы для этого загадочного и креативного праздника.

Как создать стильные картинки к Хэллоуину через нейросеть Qwen Images

Как создать стильные картинки к Хэллоуину через нейросеть Qwen Images

Чем хороши нейросети для хэллоуинских иллюстраций

В начале моего знакомства с искусственным интеллектом я думала, что его возможности ограничены простыми изображениями. Но когда один клиент заказал серию рисунков к Хэллоуину, я решила довериться нейросети. Эффект удивил: ИИ отлично чувствует нужное настроение, вплетает неожиданные детали и добавляет ту самую "жуткую" нотку — причем делает это быстро и не скучно. К тому же процесс стал проще и интереснее.

Этапы создания хэллоуинских картинок с Qwen Images

Обычно я строю работу так:

  • Сначала появляется задумка: скажем, "черная кошка на кладбище при полной луне" или "дом с фонарями из тыкв в тумане".

  • Пишу промпт — короткое текстовое задание, которое отправляю нейросети (чаще всего использую Qwen Images и Midjourney — они лучше всего подходят под нужный стиль).

  • Из сгенерированных вариантов выбираю понравившиеся и изменяю промпт: могу добавить дымку, сделать цвета холоднее, уточнить тип иллюстрации или детали.

  • Сохраняю лучшие работы, иногда редактирую их в Photoshop или через Inpaint.

Мои любимые промпты для хэллоуинских картинок

Делюсь авторскими промптами, которые отлично подходят для пугающих и стильных изображений на Хэллоуин.

Промпт 1.

a surreal halloween tea party with a laughing vampire, spectral guests, floating candy, and a riot of orange, purple, and black decorations, humorous and slightly spooky mood, illustration, ink drawing

Промпт 2.

a whimsical vampire lounging in a halloween-themed parlor, surrounded by floating ghosts and mischievous jack-o'-lanterns, the scene bursting with bright orange, vivid purple, and deep black hues, playful yet slightly eerie atmosphere, illustration, ink drawing

Промпт 3.

a whimsical illustration of a cute red-haired witch flying on a broomstick under a full moon, surrounded by playful bats and glowing jack-o'-lanterns, her pointed hat adorned with colorful charms and ribbons, creating a magical and enchanting atmosphere, ink drawing

Промпт 4.

a whimsical illustration of a pumpkin-headed figure wearing a flowing cape made of tattered black lace, surrounded by floating ghosts and twinkling stars, set against a deep purple night sky, ink drawing

Промпт 5.

a mischievous vampire child trick-or-treating with ghostly friends, vibrant orange pumpkins and purple bats filling the background, playful yet creepy halloween night, illustration, ink drawing

Промпт 6.

illustration, ink drawing of a funny, adorable red-haired witch balancing on her broomstick, striped stockings and oversized cloak fluttering, set against a creepy-cute halloween backdrop with cobwebs and black cats, bold orange, purple, black, and white colors

Мои рекомендации по созданию промптов в стиле Хэллоуина

  • Не стесняйтесь добавлять атмосферные штрихи: дымку, мерцающие свечи, паутины, фонари из тыквы, загадочные тени — такие элементы сразу делают сцену более загадочной.

  • Поэкспериментируйте с палитрой: фиолетовый, черный, насыщенный оранжевый отлично передают атмосферу праздника.

  • Если итоговая иллюстрация получается слишком доброй или похожей на детскую, попробуйте использовать такие слова, как "таинственный", "мрачный", "готический".

  • Для передачи определенного художественного стиля введите уточнения: "акварельная техника", "иллюстрация для книги", "цифровая живопись".

Вдохновение и финальные мысли

Создавать хэллоуинские изображения при помощи нейросетей — это не только удобно, но и по-настоящему вдохновляет! Каждый раз открываю для себя новые интересные визуальные решения, просто меняя промпты. Не бойтесь придумывать что-то свое, комбинировать техники и искать необычные варианты. А если вы только осваиваете этот процесс, воспользуйтесь моими промптами — возможно, уже сегодня у вас получится собственная уникальная хэллоуинская иллюстрация!

Пробовали ли вы уже создавать хэллоуинские картинки с помощью нейросетей? Показывайте свои работы в нашей галереевместе сделаем праздник еще ярче и атмосфернее!

Показать полностью 7
5

Создание аниме-иллюстраций с помощью нейросетей: пошаговое руководство и советы

Хотите освоить создание аниме-иллюстраций с помощью нейросетей? Это пошаговое руководство и наши советы помогут вам раскрыть потенциал современных технологий и добиться впечатляющих результатов. Искусственный интеллект сегодня способен распознавать и воспроизводить разнообразные художественные стили, что открывает путь к созданию оригинальных работ при минимальных временных затратах. Даже если отсутствуют навыки рисования в стиле аниме, теперь можно получать красочные, стильные изображения, соответствующие актуальным тенденциям. Использование нейросетей для генерации иллюстраций значительно ускоряет рабочий процесс, а также вдохновляет ИИ-художников на творческие эксперименты, позволяя проявить индивидуальность и расширить границы креатива.

Создание аниме-иллюстраций с помощью нейросетей: пошаговое руководство и советы

Создание аниме-иллюстраций с помощью нейросетей: пошаговое руководство и советы

Инструкция по созданию аниме-иллюстраций с помощью нейросетей

Для начала выберите подходящую нейросеть, которая поддерживает генерацию аниме-иллюстраций в нужном формате. После этого поэкспериментируйте с разными настройками и художественными направлениями — так проще найти свой уникальный стиль, который будет радовать и мотивировать к новым проектам. Добавляйте в промты собственные детали и креативные идеи: такие авторские элементы сделают каждую работу неповторимой. Еще одна рекомендация — регулярно просматривать примеры работ других художников, чтобы находить вдохновение и совершенствовать навыки создания иллюстраций с помощью нейросетей.

Расширение возможностей рисования аниме с искусственным интеллектом

Современные нейросети, например Qwen, впечатляют мощью генерации аниме-артов и наглядно демонстрируют, как искусственный интеллект влияет на цифровое творчество. Благодаря им стало возможно создавать необычные изображения, экспериментировать со стилями и воплощать дерзкие идеи.

Работа с нейросетью для создания аниме-иллюстраций начинается с поиска вдохновения и продумывания сюжета, а затем переходит к визуализации персонажей и сцен. В этом материале подробно разобраны ключевые этапы взаимодействия с нейросетью — от появления задумки до реализации замысла в виде готовой картинки.

Как шаг за шагом создать аниме с помощью нейросетей

Шаг 1. Придумываем концепцию

Начальный этап — фундамент всей работы: именно здесь рождается персонаж и ставятся главные задачи для нейросети. Важно обдумать каждую деталь: какой будет цвет волос у героя, оттенок глаз, какие черты лица выделить, какую позу выбрать, каким сделать фон и в каком стиле оформить иллюстрацию.

Иногда именно маленькие нюансы меняют восприятие всей работы. Не бойтесь экспериментировать — аксессуары, необычные наряды, даже выражение лица могут придать герою яркости. Здесь фантазия не знает границ: нейросеть Qwen поддержит самые смелые задумки. Когда мысленный образ станет четким и живым, пора двигаться дальше.

Шаг 2. Пишем промт

Когда идея окончательно сформирована, опишите персонажа с максимальной детализацией. Важно не забыть про цвет глаз, длину и оттенок волос, стиль одежды и характерные черты внешности.

Укажите, чем занят герой: например, он может идти, широко улыбаясь, или задумчиво смотреть вдаль — именно такие детали создают нужную атмосферу.

Опишите место вокруг: городской пейзаж или таинственный лес — окружение оживляет картинку и задает настроение.

Чтобы промт получился уникальным, добавьте необычные стили — например, элементы киберпанка, готики или стимпанка. Это сделает героя особенным.

Каждая мелочь в промте влияет на итоговое изображение, поэтому пропишите все детали, которые важны для результата.

Шаг 3. Настраиваем нейросеть

Перейдите по ссылке и задайте параметры для работы с Qwen

В чате появится приветствие. Далее следуйте инструкциям на скриншотах, чтобы правильно выбрать настройки нейросети.

Шаг 4. Генерируем аниме-арт

Когда все параметры выставлены, отправьте свой промт (текстовое описание) в Telegram-бот и дождитесь, пока нейросеть создаст иллюстрацию.

Пример промта (по которому был создан арт для этой статьи):

<lora:1914845:1>, anime, illustration woman in black and blue costume, burlesque psychobilly style, gothic clothing bunny bodysuit, stunning gothic top model, ornate patterns, fine detailed lines, fishnet corset with choker, pale goth beauty, full body art, dynamic illumination and shadow

Рассмотрим подробнее, из чего состоит этот промт:

Красным отмечен LoRA-код — это своего рода компактный набор сведений для нейросети, задающий параметры генерации картинок в определенном стиле, например, в духе аниме.

Синие слова — это триггеры, которые подают сигнал алгоритму искусственного интеллекта: как только они встречаются, автоматически подключается библиотека LoRA для получения нужного результата.

Зеленым обозначаются заметки, которые любой пользователь вправе добавить прямо в промт. При создании картинок весь текст, начинающийся с #, игнорируется — удобно для пометок, сортировки и поиска нужных промтов в боте.

Полный перечень LoRA с пояснениями собран в галерее стилей нейросети Qwen. За примерами использования и дополнительными сведениями о LoRA стоит перейти по ссылке под стрелкой на скриншоте — она ведет на сайт Civitai.com, где подробно разбираются настройки выбранной LoRA.

Слияние аниме и нейросетей: перспективы искусства и искусственного интеллекта

Аниме и нейросети — это стремительно развивающиеся направления, которые все чаще взаимно обогащают друг друга.

Аниме славится своим узнаваемым визуальным языком, широким выбором жанров и продуманными сюжетами. В основе — яркие цвета, запоминающиеся персонажи и сложные истории, часто затрагивающие глубокие философские темы и эмоции.

Нейросети — мощный инструмент искусственного интеллекта, который уже меняет подход к творчеству. AI создает изображения, тексты, музыку, открывая художникам новые горизонты и вдохновляя на уникальные художественные эксперименты.

Сегодня творцы и аниматоры активно берут на вооружение нейросети для создания аниме-работ. Это заметно ускоряет процесс и расширяет палитру стилей, которые раньше казались недоступными. Алгоритмы могут изучить традиционное аниме и, сохраняя его дух, придумывать новых персонажей и фоны.

В итоге, симбиоз аниме и нейросетей открывает авторам свежие пути для самовыражения, а аудитории — новые впечатления. Такое взаимодействие развивается, формируя будущее анимации и искусства с поддержкой искусственного интеллекта.

Промты для создания аниме-картинок доступны без оплаты в галерее на нашем сайте.

Показать полностью 8
1

Искусственный интеллект в медицине: обещания и боль от некачественных данных

Автор: Денис Аветисян


Все мы знаем, что персонализированная медицина – это благородная цель, но пока что она больше напоминает красивую обёртку от конфеты, чем реальный прорыв. Постоянно говорят о революционных данных, о геномных чудесах, но когда дело доходит до реальной интеграции этих потоков информации, всё упирается в старые добрые проблемы совместимости и, будем честны, банальной небрежности. И вот, когда мы уже почти смирились с тем, что "Implementation of AI in Precision Medicine" станет очередным набором красивых слайдов, авторы этой работы заставляют задуматься: а не окажется ли, что главная сложность не в алгоритмах, а в том, что мы, как всегда, пытаемся прикрутить высокотехнологичное решение к системе, которая сама по себе разваливается?

Элегантная идея точной медицины на базе ИИ сталкивается с суровой реальностью: внедрение – это всегда компромисс между мечтой и тем, что реально работает. В этой схеме – все факторы, которые неизбежно сломают идеальную теорию.

Элегантная идея точной медицины на базе ИИ сталкивается с суровой реальностью: внедрение – это всегда компромисс между мечтой и тем, что реально работает. В этой схеме – все факторы, которые неизбежно сломают идеальную теорию.

Персонализированная медицина: Между надеждой и техническим долгом

Идея «персонализированной медицины» звучит, конечно, заманчиво. Обещания адаптировать лечение под конкретного пациента, выстраивая терапию на основе его уникального набора данных… Всё это, в теории, может радикально изменить здравоохранение. Но давайте смотреть правде в глаза: за каждым «революционным» прорывом скрывается тонна технического долга. Авторы этой работы, как и мы все, прекрасно понимают, что переход к AI-управляемой медицине – это не просто вопрос алгоритмов, а комплексная проблема, упирающаяся в существующую инфраструктуру.

В основе этого нового подхода лежит концепция Мультимодальных данных. Не просто генетический анализ, не только история болезни, но и образ жизни, привычки, даже данные с носимых устройств. Всё это – потенциальный источник ценной информации, который, в теории, позволяет выстроить более точную и эффективную модель лечения. Но, как известно, чем больше данных, тем больше головной боли. Интегрировать, очистить, структурировать, обеспечить безопасность… Это задача, которая требует огромных ресурсов и, главное, хорошо продуманной архитектуры.

Авторы подчеркивают, что просто создать «умный» алгоритм недостаточно. Необходимо решить ряд серьезных проблем, связанных с внедрением AI в существующую систему здравоохранения. Нехватка квалифицированных специалистов, устаревшее оборудование, разрозненные базы данных, отсутствие стандартов… Всё это – препятствия, которые необходимо преодолеть, чтобы AI-управляемая медицина перестала быть красивой теорией и превратилась в реальность. Они говорят, что часто «оптимизируют ради оптимизации» и, в итоге, только усложняют процесс.

Авторы подчеркивают, что успешное внедрение AI требует не только технических инноваций, но и серьезных организационных изменений. Необходимо пересмотреть существующие процессы, обучить персонал, обеспечить взаимодействие между различными подразделениями. И, самое главное, необходимо помнить, что AI – это всего лишь инструмент, который должен помогать врачам, а не заменять их. Мы не создаем автоматизированные системы, мы реанимируем надежду, а это требует очень аккуратного подхода.

В заключение, авторы отмечают, что преодоление этих трудностей является ключом к раскрытию всего потенциала AI в улучшении результатов лечения пациентов. Это не просто вопрос технологического прогресса, это вопрос нашей ответственности перед теми, кто нуждается в помощи. Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно, и нам нужно быть к этому готовыми.

Данные: Основа надежного AI, или почему «мусор на входе – мусор на выходе»

Исследования показали, что точность и полнота исходных данных – краеугольный камень для создания действительно надёжных моделей искусственного интеллекта в здравоохранении. Нельзя построить замок на песке, и нельзя ожидать, что алгоритм выучит закономерности в хаосе. Авторы отмечают, что разрозненность данных, их противоречивость между различными системами – это прямой путь к неэффективности, к бессмысленному потреблению ресурсов. Каждая больница, каждая лаборатория хранит информацию по-своему, словно собирает пазл, детали от которого принадлежат к разным картинкам. И не удивительно, что «устройство» отказывается работать.

На практике это выглядит примерно так: данные одного пациента могут быть распределены между несколькими информационными системами, дублироваться, содержать ошибки или неполные сведения. Это, разумеется, вносит искажения в работу алгоритмов, заставляя их «видеть» ложные закономерности или игнорировать важные факторы. И даже самые сложные алгоритмы машинного обучения бессильны, если исходные данные – это мусор. Всё, что можно задеплоить – однажды упадёт. И это не вина разработчиков, а плата за пренебрежение к качеству данных.

Впрочем, недостаточно просто собрать данные в одном месте. Необходимо обеспечить их стандартизацию, унификацию и проверку на наличие ошибок. Авторы подчеркивают, что надёжная валидация моделей – это не просто техническая необходимость, а фундаментальное требование для обеспечения их применимости в реальной клинической практике. Модель, которая хорошо работает на одной группе пациентов, может оказаться совершенно бесполезной или даже опасной для другой. И тут важна не только статистическая значимость, но и клиническая релевантность.

Особое внимание исследователи уделяют проблеме обобщаемости моделей. Алгоритм, обученный на данных одной больницы, может плохо работать в другой, из-за различий в протоколах лечения, демографическом составе пациентов или особенностях оборудования. Чтобы избежать этой проблемы, необходимо проводить тщательное тестирование моделей на различных группах пациентов и в различных клинических условиях. Но даже это не гарантирует успеха. Любая абстракция умирает от продакшена. Всегда найдутся какие-то краевые случаи, которые модель не учтет, какие-то неожиданные факторы, которые повлияют на результат.

Таким образом, решение проблем с качеством данных – это не просто техническая задача, а комплексный процесс, требующий участия врачей, программистов, аналитиков и других специалистов. Это не просто исправление ошибок, а создание культуры качества, в которой каждый участник процесса осознает свою ответственность за достоверность и полноту информации. Авторы утверждают, что без решения этих проблем клинические выгоды от использования искусственного интеллекта останутся лишь на бумаге. И в этом, пожалуй, заключается главная ирония: самая передовая технология может оказаться бесполезной, если не обеспечить её надёжную основу.

Прозрачность и объяснимость: Почему врачи не доверяют «чёрным ящикам»

Исследования показали, что врачи, как и любые другие пользователи, хотят понимать, почему система пришла к тому или иному выводу. И это не прихоть, а необходимость. Ведь мы все знаем, как прекрасно работает «продакшен» — рано или поздно найдется случай, когда элегантная модель выдаст совершенно абсурдный результат. И тогда кто будет отвечать? Не алгоритм, конечно.

Поэтому методы Explainable AI (XAI) — это не просто модное словечко, а критически важный инструмент. Они должны давать врачам возможность заглянуть «под капот» и понять, какие факторы повлияли на рекомендацию. Врачи не хотят слепо доверять «черному ящику», они хотят видеть логику, пусть и сложную. Иначе зачем вообще что-то менять?

Системы поддержки принятия клинических решений, работающие на основе XAI, могут, конечно, улучшить диагностическую точность. Но давайте будем реалистами: они не заменят врача. Они должны дополнять клиническое суждение, предоставлять дополнительную информацию, а не диктовать условия. Врачи — это не операторы ввода данных, они — специалисты, и их опыт бесценен.

А вот Digital Twins — это интересная история. Создать виртуальную копию пациента, чтобы смоделировать его реакцию на лечение? Звучит красиво, но кто будет поддерживать эту модель в актуальном состоянии? Данные устаревают быстрее, чем успеваешь их обновить. Но если подойти к этому вопросу разумно, можно получить действительно полезный инструмент для разработки персонализированных планов лечения.

Однако внедрение этих решений в существующий клинический workflow — это задача нетривиальная. Нельзя просто взять и навязать врачам новый инструмент, не посоветовавшись с ними. Необходима тщательная подготовка, обучение и, самое главное, сотрудничество между разработчиками AI и медицинскими работниками. Иначе, всё это превратится в дорогую игрушку, которая будет пылиться на полке. В конечном итоге, мы все хотим одного — чтобы пациенты получали качественную медицинскую помощь. А это требует не только передовых технологий, но и здравого смысла.

И да, не забывайте о данных. Качество данных — это фундамент любой AI-системы. Если данные плохие, то и результат будет соответствующий. А хорошие данные — это дорого и сложно. Но это уже другая история…

Предвзятость и этика: Как не навредить, внедряя AI в медицину

Исследования, щедро описывающие возможности искусственного интеллекта в медицине, неизменно упускают из виду один важный момент: всё рано или поздно превращается в технический долг. Авторы этих работ, как правило, сосредотачиваются на элегантности алгоритмов и «бесконечной масштабируемости», но умалчивают о тех подводных камнях, которые неизбежно возникают при внедрении в реальную клиническую практику. Особенно это касается проблемы предвзятости алгоритмов.

Алгоритмическая предвзятость – это не абстрактная угроза, а вполне реальный риск, который может усугубить существующее неравенство в здравоохранении. Если обучающие данные содержат систематические ошибки или отражают предвзятое отношение к определенным группам пациентов, то итоговый алгоритм будет выдавать несправедливые или неточные прогнозы. И, как показывает опыт, выявить эту предвзятость на этапе тестирования бывает крайне сложно – особенно если тесты показывают только «зелёный свет».

Но предвзятость – это лишь одна сторона медали. Этические аспекты, связанные с конфиденциальностью данных пациентов, их безопасностью и ответственностью за принимаемые решения, приобретают первостепенное значение. Нельзя забывать, что за каждым набором данных стоят реальные люди, и их право на неприкосновенность личной жизни должно быть гарантировано. Идея о том, что данные можно «анонимизировать» и использовать без ограничений, наивна и опасна.

Чтобы минимизировать риски, необходимо придерживаться строгих стандартов при подготовке и обработке данных. Внедрение общих онтологий и схем метаданных позволит улучшить качество данных и снизить вероятность возникновения систематических ошибок. Это потребует значительных усилий и ресурсов, но в конечном итоге окупится. Всё равно, как и тщательное тестирование – в идеале, тестирование должно имитировать реальные условия эксплуатации, а не просто проверять синтаксис.

Впрочем, даже самые передовые технологии не смогут решить всех проблем. Важно помнить, что искусственный интеллект – это всего лишь инструмент, и его эффективность зависит от того, кто и как его использует. Необходимо обучать медицинский персонал работе с новыми технологиями, а также формировать у них критическое мышление. Иначе, все эти «революционные» алгоритмы превратятся в дорогостоящую игрушку, которая не принесет никакой пользы.

По сути, задача состоит в том, чтобы создать устойчивую экосистему, в которой данные собираются, обрабатываются и используются ответственно и этично. Это потребует совместных усилий со стороны ученых, врачей, разработчиков и регуляторов. И да, это будет непросто. Но если мы хотим, чтобы искусственный интеллект действительно улучшил здоровье людей, нам придётся приложить немало усилий.

В конце концов, всё возвращается на круги своя. Мы изобретаем новые технологии, надеемся на лучшее, а потом сталкиваемся с теми же проблемами, что и раньше. Но, возможно, в этот раз мы сможем сделать что-то по-другому. Иначе, все эти разговоры о «революции» останутся просто словами.

Всё это напоминает старую истину. Как говорил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на раковую опухоль: он будет расти, пока его не удалят». В контексте прецизионной медицины и внедрения ИИ, описанном в статье, мы видим ту же самую картину. Потенциал огромен, но без тщательной проработки качества данных и интеграции в клинический процесс, все эти «революционные» алгоритмы быстро превратятся в технический долг. Особенно важно помнить, что даже самая элегантная модель машинного обучения бессильна перед некачественными исходными данными – это и есть та самая «опухоль», которую нужно удалять, прежде чем надеяться на успех.

Что дальше?

Итак, мы снова говорим о чудесных перспективах искусственного интеллекта в персонализированной медицине. Как будто мы не слышали этого уже раз двадцать. Каждая "революция" неизбежно превращается в гору технического долга, и я подозреваю, что скоро кто-то назовёт эту гору "AI-driven healthcare platform" и получит инвестиции. Проблема, как всегда, не в алгоритмах, а в данных. Пока мы спорим о точности моделей, клинические базы данных продолжают страдать от хаоса и неполноты. Цифровые двойники? Звучит красиво, но кто будет поддерживать эту сложную систему, когда "простой bash-скрипт", который всё работал, сломается?

Нас ждёт неизбежное разочарование. Обещания "объяснимого AI" (XAI) кажутся особенно наивными. Объяснить, почему модель предсказала редкое заболевание, когда в данных были пропуски и ошибки – это задача для философа, а не для инженера. И, конечно, не стоит забывать об этических аспектах. Кто будет нести ответственность, когда "умная" система примет неверное решение? Я начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова, чтобы получить грант.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не от гениальных алгоритмов, а от скучной, рутинной работы по очистке данных, интеграции систем и обучению врачей. А это, увы, не так гламурно, как "AI-powered healthcare revolution". И документация, как всегда, врёт.


Показать полностью 1
2

Кто автор контента полученного с помощью ИИ?

Джейсон Аллен, создатель картины Theatre D'opera Spatial, сгенерированной с помощью Midjourney, продолжает борьбу за признание авторских прав. Он утверждает, что сделал сотни итераций и более 600 промптов, прежде чем получил итоговый результат. Однако Бюро по авторским правам США отказывает в регистрации, считая, что в работе нет «человеческого авторства». По нынешним правилам, охраняются только те произведения, где вклад человека «ощутим».

Theatre D'opera Spatial, автор ???

Theatre D'opera Spatial, автор ???

Комментарий Пирата:

Генеративный ИИ — это всего лишь инструмент, как кисть или камера.

Автором произведения всегда остаётся человек, тот, кто создал промт и воплотил идею в цифровую форму. Но сами результаты генерации должны быть общественным достоянием, ведь нейросети обучены на трудах миллионов без согласия и вознаграждения.

Так что давайте по-честному: автор — человек, правообладатель — общество. Всё остальное — попытка приватизировать коллективный интеллект.



ТГ канал Пиратской партии

Кто по вашему должен признаваться автором контента полученного с помощью ИИ?
Всего голосов:
Показать полностью 2 1
Отличная работа, все прочитано!