#эффективность_ии — Public Fediverse posts

Что выяснили про ChatGPT: первые реальные данные несколько удивляют

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ. Ключевые выводы: 700 млн пользователей в неделю — каждый десятый взрослый житель планеты 73% запросов личные , только 27% связаны с работой (год назад было 50/50) Женщины обогнали мужчин — 52% vs 48% пользователей Программирование — всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали) Три главные категории : практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%) Неожиданные факты: → В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых → 10% всех обращений — это обучение и репетиторство → Больше половины "письменных" задач — редактирование существующих текстов, а не создание нового контента Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач — от рецептов до домашних заданий.

https://habr.com/ru/articles/947598/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Галлюцинации языковых моделей: от математики обмана к честным ИИ

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ) Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025 Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ — 1. Знакомо? Раньше мы думали: "Ну, технологии, что поделать, дообучат — и все наладится". Оказалось — нет. Галлюцинации — это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения. 4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate" , которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим . В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами: ✅ Почему формула "ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации" объясняет все галлюцинации ✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья ✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании ✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы . Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ — доверие пользователей . Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы? **#ИИ #галлюцинации #OpenAI #ChatGPT #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #нейросети #техногии

https://habr.com/ru/articles/945450/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана