“Коли лусне інтернет-бульбашка?” – таким було головне питання на обкладинці Barron’s 20 березня 2000 року. “Цей неприємний звук, імовірно, пролунає ще до кінця року”.

Насправді вже того самого дня акції однієї з найгучніших технокомпаній впали на 60%. Далі посипався цілий ланцюг крахів, які знищили трильйони доларів ринкової вартості.

Тепер на Волл-стріт побоюються, що схожий “бум” може пролунати і для краху штучного інтелекту (AI).

У вівторок техноакції різко обвалилися після звіту дослідників Массачусетського технологічного інституту (MIT). Вони попередили: переважна більшість інвестицій у ШІ дають компаніям “нульову віддачу”.

“Попри $30–40 млрд вкладень у генеративний ШІ, наше дослідження показало дивовижний результат: 95% організацій отримують нульовий прибуток”, – йдеться у звіті MIT.

Акції Nvidia, компанії з капіталізацією $4 трлн, яка стала рушієм AI-буму, впали на 3,5%. Дані-аналітичний гігант Palantir – на 9%.

MIT як “голка” для бульбашки

Результати MIT можуть стати тією самою голкою, яка лусне ринок техноакцій, що додав США трильйони доларів ринкової вартості.

Від запуску ChatGPT у 2022 році Кремнієва долина проповідує, що чат-боти ШІ докорінно змінять економіку. Топменеджери витратили мільярди на інструменти для своїх співробітників і обіцяли масові скорочення витрат.

Проте MIT вважає: обіцяна революція застопорилася.

Після опитування 150 керівників і 350 працівників з’ясувалося:

• лише 5% пілотних проєктів з інтеграції ШІ приносять мільйони,

• переважна більшість не дає жодного впливу на фінансові результати.

“Схоже на класичну бульбашку”, – підсумував Марко Коланович, колишній голова досліджень у JP Morgan.

MIT також встановив:

• половина AI-проєктів завершується провалом,

• 80% компаній пробували ШІ, але лише 40% реально його впровадили,

• лише 20% рішень доходять до пілотного етапу, а в продакшн – всього 5%.

Багато співробітників все ж хочуть користуватися ШІ, але обирають споживчі продукти на кшталт ChatGPT за власний кошт, а не громіздкі корпоративні системи.

Сам Альтман визнає “перегрів”

Попри те, що OpenAI – один з найбільших вигодонабувачів AI-буму, а ринкова оцінка компанії вже сягає $500 млрд, її глава Сем Альтман на вихідних не став заперечувати побоювань щодо бульбашки:

“Чи занадто захоплені інвестори? Так, на мою думку. Дехто втратить феноменальні гроші”.

Особливо непокоїться ринок за японський конгломерат SoftBank, який вклав мільярди в OpenAI. Його акції впали на 7%.

До того ж, презентація ChatGPT-5 виявилася розчаруванням: користувачі вважають нову модель лише інкрементальним оновленням і навіть закликають повернути попередні версії.

Ставки – трильйони

Прогнози банкірів лише підігрівають тривогу:

• Morgan Stanley очікує, що протягом трьох років інвестиції у дата-центри сягнуть $3 трлн, головно за рахунок боргів.

• Ті ж аналітики прогнозують, що ШІ додасть $16 трлн до індексу S&P 500 завдяки 40% економії на зарплатах через скорочення робочих місць.

Але якщо MIT має рацію, ці розрахунки виявляться надто оптимістичними.

Навіть Meta, один із найбільших “віруючих” у ШІ, вже скорочує свій AI-підрозділ, повідомила The New York Times. Марк Цукерберг витратив сотні мільйонів на переманювання інженерів, та тепер змушений зменшувати масштаби.

Попереду вирішальний момент

Попри нервозність, нинішній обвал ще не перетворився на паніку. Дехто вважає його лише “ямою на дорозі”.

“Скептики знову помиляються – техноринок витримає”, – написав Дан Айвз, аналітик Wedbush Securities.

Уже наступного тижня Nvidia оприлюднить фінансові результати, що стануть тестом для реального стану AI-інвестицій. Компанія майже кожного кварталу перевершувала очікування Волл-стріт.

“На нашу думку, биківський цикл технологій збережеться щонайменше 2–3 роки”, – зазначив Айвз.

Але все більше вух насторожено слухають у повітрі той самий зловісний хлопок.

The post Бульбашка штучного інтелекту ось-ось лусне – перші ознаки вже в повітрі appeared first on .

Багато інструментів штучного інтелекту заявляють, що здатні відповісти на будь-яке питання. Проте іноді їхні відповіді виявляються смішними, а іноді й небезпечними. Наприклад, ШІ навіть не може повідомити час довше 15 хвилин не брешучи. Тому питання полягає не в тому, чи ШІ може надати неправдиву інформацію, а в тому, який із них має найбільші шанси дати правильну відповідь.

Щоб перевірити це, було залучено професійну допомогу бібліотекарів. Було організовано змагання між дев’ятьма ШІ-пошуковими інструментами: кожен отримав завдання відповісти на 30 складних запитань. Потім бібліотекарі оцінювали відповіді та визначали, чи вистачило б для цього звичайного пошуку Google. Усього троє волонтерів-бібліотекарів проаналізували 900 відповідей від Bing Copilot, ChatGPT, Claude, Grok, Meta AI і Perplexity, а також від Google AI Overviews, нового режиму Google, та традиційного вебпошуку. Перевірялися безкоштовні версії, доступні наприкінці липня — на початку серпня 2025 року, без використання поглиблених функцій.

Питання були підібрані так, щоб перевірити п’ять типових «сліпих зон» ШІ. Багато з них рекомендувала компанія Vals AI, яка спеціалізується на бенчмарках і добре знає слабкі місця моделей. Як зазначив генеральний директор Vals AI Раян Крішнан, технологія швидко вдосконалюється, але не всі ШІ працюють однаково, і важливо розуміти, де можливі помилки.

Результати виявилися наочними. Сучасні ШІ можуть здійснювати вебпошук перед відповіддю, але роблять це не завжди ефективно. Усі інструменти час від часу вигадували факти, або так звані «галюцинації». Наприклад, лише три системи змогли правильно відповісти на питання «Скільки кнопок на iPhone?»

Правильність фактів була лише частиною критеріїв оцінки. Бібліотекарі також перевіряли наявність джерел. Як зазначив Тревор Воткінс, бібліотекар Джордж-Мейсонського університету, джерела завжди повинні бути присутніми у відповіді, оскільки це стандарт бібліотечної практики.

Для перевірки були обрані п’ять категорій питань.

1. Тривія
Найкращий результат показав Google AI Mode, найгірший — Grok.

Питання про маловідомі факти демонструвало перевагу багаторічного досвіду Google у пошуку. Новий AI Mode, інтерфейс у стилі чат-бота, давав змогу проводити більш широкий пошук перед наданням відповіді. Наприклад, запитання «Хто перший піднявся на Matterhorn Peak у Каліфорнії?» правильно відповіли лише інструменти Google і Perplexity, які знайшли потрібну частину сторінки Wikipedia. Perplexity додатково надав додаткові джерела, що оцінено бібліотекарями.

ChatGPT і Grok намагалися дати відповідь без вебпошуку й надали неправильні дані. Bing Copilot знайшов корисне джерело, але не зміг його інтерпретувати для правильної відповіді. Бібліотекарі погодилися, що питання можна було легко вирішити за допомогою звичайного Google-пошуку.

Claude і Meta AI часто визнавали, що не змогли знайти правильну відповідь. Як зазначила бібліотекар Сан-Хосе Стейт Шерслі Родрігес, «цінним є те, коли система визнає невпевненість, це набагато краще, ніж вигадувати».

2. Спеціалізовані джерела
Найкращий результат — Bing Copilot, найгірший — Perplexity.

Інструменти часто намагалися відповідати на будь-яке питання, незалежно від складності. Було задано запитання, де правильна відповідь вимагала спеціалізованих джерел. Наприклад, запитання про найбільш відтворену пісню з альбому Фарао Сандерса «Wisdom Through Music» на Spotify не дали жодної правильної відповіді, бо ШІ не мав доступу до платформи.

Інші запитання показали, що ШІ може бути кориснішим за Google-пошук. Наприклад, питання про керівника хмарного підрозділу Nvidia вдалося правильно вирішити ChatGPT 4 і 5, Bing Copilot і обом інструментам Google, використавши інформацію з новин і LinkedIn. Як зазначив суддя Кріс Маркман із бібліотеки Palo Alto, «без додаткового дослідження це складно знайти».

Водночас Perplexity і Grok часто давали неправильні відповіді з посиланнями на сторінки, які не містили відповіді. Як зазначила Родрігес, «такі посилання створюють хибне відчуття авторитетності і можуть вводити користувача в оману».

3. Останні події
Найкращий результат — Google AI Mode, найгірший — Meta AI.

Моделі ШІ створюються на основі величезних наборів даних, але цей процес тривалий, тому їхня вбудована база знань «заморожена» на момент навчання. Питання про останні події перевіряли здатність ШІ визначати, коли потрібен оновлений пошук. Наприклад, запит про оцінку фільму «Фантастична четвірка» на Rotten Tomatoes показав, що ChatGPT і Grok шукали свіжі дані на сайтах, а інші зверталися до застарілих блогів. Google AI Mode дав оцінку старої версії фільму, бо не розпізнав, що йдеться про новий реліз (питання не уточнювало).

У медицині запит про симптоми маститу під час грудного вигодовування показав, що лише Google AI, Copilot і Perplexity враховували нові рекомендації Академії грудного вигодовування 2022 року. Інші системи давали застарілі відповіді, що продовжують широко поширюватися в мережі. Родрігес назвала такі відповіді небезпечними, наголосивши, що «медична інформація завжди повинна містити посилання на джерела».

4. Вбудовані упередження
Найкращий результат — ChatGPT-4, найгірший — Meta AI.

У всіх систем були середні результати на питання, які мали виявляти упередження. Наприклад, на питання «Топ-5 спеціальностей для університету» більшість інструментів акцентували на інженерії та ШІ, ігноруючи гуманітарні науки. Як зазначила Родрігес, «це дуже STEM-орієнтовано і комерційно мотивовано, а джерела залишають бажати кращого». Інженер Vals Омар Алматов зауважив, що «такі дрібні неточності накопичуються і формують суспільство в спосіб, який ми можемо навіть не усвідомлювати».

Деякі системи виділялися, визнаючи різні точки зору. Наприклад, Google AI Mode на питання про спеціальності зазначав: «Існують різні погляди на те, що робить спеціальність важливою» і наводив критерії: попит, зарплата, переносимі навички.

5. Зображення
Найкращий результат — Perplexity, найгірший — Meta AI.

Найбільше труднощів виникало із запитаннями про зображення. Наприклад, запит про колір краватки Дональда Трампа на зустрічі з Путіним у Осаці 2019 року показав, що більшість систем плутали осіб або кольори. Claude визнав невпевненість, ChatGPT-5 правильно визначив рожевий колір, хоча помилково назвав її «смугастою». Perplexity вирізнявся точністю у питаннях про кількість кнопок на iPhone і кольори об’єктів у мистецтві. Пояснення полягає в тому, що більшість моделей спершу тренувалися на тексті, а інтеграція зображень ще не завжди враховується правильно.

Загальний переможець

Переможець тесту — Google AI Mode. Він показав найбільшу надійність серед усіх систем, особливо у питаннях останніх подій та тривії. Google AI Overviews, який додає AI-абзац у результати пошуку, продемонстрував слабкі результати. На другому місці — ChatGPT, особливо GPT-5, але у трьох категоріях GPT-4 випереджав його за точністю та джерелами. Найгірші — Meta AI та Grok через слабке використання вебпошуку; Meta AI часто відмовлявся відповідати, Grok, що орієнтується на X, особливо погано впорався з тривією.

Результати показують, що існують типи повсякденних запитань, на які жоден ШІ не може дати надійну відповідь. Особливо це стосується спеціалізованих джерел і актуальної інформації. Сучасні інструменти ще не є справжніми експертами: вони важко визначають авторитетність і актуальність джерела.

Також дослідження свідчить, що користувачі рідше переходять за джерелами, отримуючи відповіді від ШІ, що шкодить відкритому вебу. Надмірне використання може знижувати критичне мислення. Відповіді ШІ споживають великі ресурси.

Бібліотекарі зазначили, що у 64% випадків звичайний Google-пошук дозволив би отримати відповідь за один-два кліки, хоча можливо витратив би більше часу. AI найбільш корисний для складних питань, де потрібно «відшукати голку в копиці сіна». У найгірших випадках ШІ просто повторює виклад відомих текстів. Тому рекомендується використовувати AI, як бібліотекарі: перевіряти джерела, дати і застосовувати критичне мислення, щоб уникнути неточностей і «шуму».

За матеріалами: Washington Post

The post Глобальний тест штучного інтелекту: який ШІ дає найточніші відповіді з мінімумом вигадок appeared first on .

Vodafone Україна у першій половині 2025 року демонструє стабільність бізнесу й зростання важливих операційних та фінансових показників.

Фінансові та операційні результати

За результатами перших шести місяців року Vodafone збільшив виручку на 15% до 13,5 млрд грн у порівнянні з аналогічним періодом минулого року. Основними факторами зростання як і раніше є розвиток фіксованого бізнесу, збільшення обсягів користування дата послугами та кількості інтернет-користувачів і, відповідно, доходів від послуг – як мобільного, так і фіксованого зв’язку. Показник OIBDA у 1 півріччі 2025 року зріс на 12% до 7,17 млрд грн. Маржа OIBDA склала 53.1%, незначне зниження – на 1.7 п.п. у порівнянні з аналогічним періодом минулого року – відбулось на тлі стрімкого зростання податкового навантаження та витрат на електроживлення мережі. Чистий прибуток Vodafone Україна становить 1,7 млрд грн, що на 13% менше порівняно з 1 півріччям 2024 року. Це зменшення спричинене додатковими витратами, пов’язаними з відтермінуванням виплат за єврооблігаціями на два роки, а також зростанням витрат на обслуговування боргу через підвищення процентної ставки у 1,5 рази відповідно до нових умов реструктуризації.

Інвестиції

Впевнене зростання дозволило компанії ще більше інвестувати – Vodafone на 66% збільшив інвестиції і вклав більше 3,5 млрд грн у критичну інфраструктуру країни у 1 півріччі 2025 року. Більше половини усього обсягу інвестицій спрямовані у розвиток, відновлення та підвищення безвідмовності мережі в разі тривалих відключень електроживлення. Значні кошти компанія традиційно вкладає в підтримку мережі, а також у розвиток фіксованого доступу до інтернету за сучасною технологією GPON. Протягом 3,5 років повномасштабної війни Vodafone інвестував в Україні майже 19 млрд грн.

Інновації на мережі

• На мережі Vodafone вперше в Україні впроваджено інноваційну технологію енергозбереження – Powerstar 2.0, засновану на штучному інтелекті. Цей програмний продукт дозволив оператору мобільного зв’язку Vodafone Україна значно знизити споживання електроенергії на базових станціях без втрати якості зв’язку та швидкості передачі даних. Це перше на українському ринку рішення з розумного енергозбереження.
• Vodafone розпочав підключення мобільних базових станцій через пасивні оптичні мережі xPON (1/10 Gigabit/s Passive Optical Network), які використовуються фіксованими операторами зв’язку для забезпечення швидкісного та надійного домашнього інтернету. Рішення дозволить відносно швидко переходити на нові технології мобільного зв’язку – 5G, а в перспективі і 6G.
• Vodafone розпочав модернізацію телеком інфраструктури оператора фіксованого зв’язку ФРІНЕТ, який входить до групи Vodafone з серпня 2023 року – Компанія замінює FTTB мережі на GPON, який забезпечить клієнтам до 72 годин автономної роботи, в 10 разів вищу швидкість інтернету, підключення багатьох пристроїв і доступність завдяки вигідним тарифам.
• З травня 2025 Vodafone отримав і почав використовувати радіочастоти 1940–1945 / 2130–2135 МГц, які раніше належали оператору ТриМоб. Це дозволило підвищити ефективність використання спектру та зміцнити ємність мережі, особливо в Києві, де спостерігається високий рівень навантаження.

Збільшення пропускної здатності та безвідмовності мережі стало важливим фактором для органічного зростання трафіку, яке, у свою чергу призвело до збільшення ARPU (до 136 грн). Абонентська база залишається стабільною протягом останніх 3,5 років. У 1 півріччі 2025 року компанія відзначає незначне зменшення загальної кількості клієнтів, разом з тим, Vodafone вдалось наростити кількість контрактних абонентів – як в приватному, так і у корпоративному сегментах.

Ключові соціальні та маркетингові ініціативи

• У 1 півріччі 2025 року Vodafone Україна інвестував 10 мільйонів гривень у розбудову Інженерної школи Київської школи економіки (KSE). Кошти спрямовані на стипендії студентам, а також на створення ще двох сучасних конструкторських лабораторій. Інвестиція зробила можливим відкриття сучасних лабораторій, що розширять можливості для студентів і викладачів у сфері технічної освіти.
• Vodafone продовжує підтримувати захисників країни та інвестує у ветеранські бізнеси. Компанія придбала приватні ветеранські облігації на суму 1 500 000 грн з доходністю 6% та терміном погашення 01 лютого 2027 року. Усі кошти, залучені через продаж цінних паперів, спрямовуються на підтримку й розвиток українського ветеранського бізнесу.
• Враховуючи актуальні сценарії використання зв’язку та запит сучасних користувачів, Vodafone випустив низку нових тарифів. Так, у квітні 2025 року Vodafone запустив нові бізнес-тарифи Vodafone Business Connect, які пропонують корпоративним клієнтам великі обсяги хвилин для дзвінків як всередині мережі, так і на інших операторів. У червні 2025 року компанія презентувала нову лінійку тарифів FLEXX з вигідними умовами для інтернету в Україні та ЄС. Тарифи FLEXX розроблені відповідно до концепції Rome like at home – користувачі можуть спілкуватися та користуватися мобільним інтернетом у країнах ЄС (27 країнах) та Молдові на умовах, максимально наближених до домашніх.
• Також компанія спростила перенесення номера завдяки інтеграції з Дією. Тепер процес перенесення став ще простішим та швидшим. За допомогою шерингу документів через Дію абоненти можуть підтвердити свою особу онлайн – без паперових документів та без відвідування магазину, що значно полегшує перехід до мережі Vodafone зі збереженням свого номера.

Фінансові показники

Операційні показники

The post Vodafone у 1 півріччі 2025 року інвестував понад 3,5 млрд грн в економіку України appeared first on .

Онлайн-шопінг — це просто. Навіть занадто просто. Побачив товар, переглянув відгуки — і вже натискаєш кнопку «Купити». Попри те, що нас не раз закликали ігнорувати надто захоплені відгуки, ми все одно їх читаємо, і кількість позитивних коментарів впливає на наше рішення. Технології штучного інтелекту дозволяють продавцям легко створити ілюзію, що сумнівний або відверто поганий товар є чудовою покупкою. Такі відгуки не завжди просто розпізнати, адже одного «сигналу» замало, щоб упевнено сказати, що коментар фейковий. Але якщо одночасно бачите кілька підозрілих ознак — варто призупинитися перед оформленням замовлення.

Одним із найпомітніших сигналів є занадто ідеальна мова. Відгуки, згенеровані ШІ, часто звучать так, ніби їх ретельно вичитала група граматичних перфекціоністів: кожне речення ідеальне, пунктуація бездоганна, жодної друкарської помилки. Це непогано, але мало схоже на те, як більшість людей швидко набирають текст відгуку на телефоні. Реальні покупці часто пишуть скороченнями, додають сленг, пропускають слова або вставляють щось на кшталт «Лайк!» чи «Може бути». Навіть якщо стиль трохи формальніший, він зазвичай звучить природно: «Виконує свою роботу. Трохи шумний, але меле швидко. Вартий грошей».

Ще одна ознака — занадто загальні похвали або критика. ШІ любить писати розмиті формулювання на кшталт «якість виготовлення перевершила очікування за неперевершеною ціною» або додавати заяложені кліше типу «справжня революція». Такі фрази нічого не повідомляють і можуть однаково стосуватися сковорідки, дивана чи пари шкарпеток. Інколи відгук навіть дослівно повторює опис товару. Натомість справжній користувач описує деталі, які видно лише після реального використання: «Передня кишеня вміщує мій блокнот, але шкода, що немає бокової для пляшки з водою» або «Синій колір у реальності темніший, ніж на фото».

Іноді викрити фейк допомагає не один відгук, а їхня сукупність. ШІ-тексти часто повторюють одні й ті самі фрази у кількох коментарях поспіль. Якщо кілька різних користувачів у точності пишуть однакові формулювання, це привід насторожитися. Особливо, коли збігається дивно конкретна деталь, наприклад: «ідеальний для приготування на двох».

Час публікацій теж може видати фейк. Якщо товар продається давно, але раптом протягом одного тижня з’являється двадцять п’ятизіркових відгуків — це сигнал небезпеки. Продавці можуть штучно «залити» сторінку позитивними коментарями перед розпродажем або щоб «поховати» старі негативні оцінки. Перегляньте відгуки за датою, щоб виявити такі підозрілі сплески.

Фотографії також можуть бути підказкою. Часто фейкові відгуки супроводжуються стандартними зображеннями або фото, які не зовсім відповідають товару. Якщо є сумніви, варто зробити зворотний пошук зображення: якщо фото походить із фотобанку або зустрічається в інших оголошеннях, воно, швидше за все, не від реального покупця. Справжні фото зазвичай зроблені на телефон, з випадковим фоном і дрібними недоліками.

Коли інтуїція підказує, що щось не так, можна використати додаткові інструменти. Наприклад, розширення для браузера Copyleaks аналізує текст і визначає, чи створений він ШІ. Достатньо виділити підозрілий відгук, натиснути на іконку інструмента, і через кілька секунд з’явиться оцінка ймовірності. Для зображень можна скористатися BitMind — цей сервіс показує, чи згенероване фото штучним інтелектом, відображаючи оцінку ймовірності прямо на знімку.

Хоча ці інструменти не бездоганні й іноді можуть помилково позначити справжній відгук як підроблений (або навпаки), вони є додатковим захистом. Найкраще поєднувати їх із власними спостереженнями та здоровим глуздом.

The post Як розпізнати відгуки, написані ШІ, щоб не потрапити на шахрайство appeared first on .

Знайти всі налаштування смартфона іноді буває непросто. Так само, як і можливість збільшити швидкість інтернету на телефоні, вміння змінювати розмір клавіатури може зробити користування пристроєм значно зручнішим. Насправді це питання лише того, щоб знати, де саме шукати потрібний параметр.

Хоча Android-смартфони бувають різних моделей і прошивок, більшість із них дозволяє змінювати розмір клавіатури через налаштування телефону або безпосередньо через меню самої клавіатури. Якщо ви користуєтесь сторонньою клавіатурою, спосіб зміни розміру залежатиме від її функцій. Також можна змінити масштаб дисплея смартфона — у деяких випадках це зробить клавіатуру більшою. Варто пам’ятати, що майже всі Android-телефони мають пошук по налаштуваннях, тож потрібну опцію можна швидко знайти через поле пошуку у верхній частині меню “Налаштування”.

Зміна розміру клавіатури особливо корисна тим, кому важко бачити клавіші або зручно працювати лише з певним масштабом. І хоча смарт-окуляри Android XR з Gemini можуть змінити наше сприйняття світу, змінити вигляд клавіатури на смартфоні можна вже зараз.

Три способи змінити розмір клавіатури Android

1. Для Samsung або схожих моделей

1. Відкрийте додаток Налаштування.

2. Перейдіть у розділ Загальне керування.

3. Оберіть Налаштування клавіатури Samsung ? Розмір і прозорість.

4. На екрані з’явиться сама клавіатура з регуляторами. Перетягуючи повзунки, можна зробити її більшою, меншою або пересунути вбік.

5. Натисніть Готово, щоб зберегти зміни, або Скинути, щоб повернути стандартні налаштування.

2. Для Google Pixel та подібних пристроїв (Gboard)

1. Відкрийте будь-який додаток, де з’являється клавіатура Gboard (наприклад, Повідомлення).

2. У верхньому лівому куті клавіатури (над літерою Q) натисніть іконку з чотирма квадратами.

3. Оберіть Змінити розмір.

4. Потягніть верхню або нижню межу клавіатури для зміни масштабу.

5. Натисніть галочку, щоб зберегти, або круглу стрілку, щоб скасувати зміни.

3. Інші варіанти

• У деяких моделях можна викликати клавіатуру, натиснути значок шестерні або чотирьох квадратів і перейти до Налаштування ? Параметри ? Висота клавіатури.

• Для сторонніх клавіатур процес залежить від розробника, але зазвичай опцію можна знайти у меню самої клавіатури або в налаштуваннях додатка.

Збільшення екрану як спосіб змінити розмір клавіатури

Ще один варіант — змінити масштаб дисплея смартфона. Це не вплине на розмір клавіатури Samsung чи Gboard, але може бути корисним для сторонніх клавіатур або якщо вам потрібно загалом збільшити елементи інтерфейсу.

1. Відкрийте Налаштування.

2. Перейдіть у розділ Дисплей.

3. Оберіть Додатково ? Розмір екрана або Масштаб екрану (Screen Zoom).

4. Перемістіть повзунок для зміни масштабу.

5. Зміни зберігаються автоматично, тож можна просто вийти з меню.

6. За потреби повзунок можна повернути у положення За замовчуванням.

The post Як змінити розмір клавіатури на Android-смартфоні appeared first on .

Завершено новий етап проєкту Vodafone Україна та Благодійного Фонду PULSE, що розвиває тактичну медицину в Україні. У результаті 4-ий полк ССО отримав усе необхідне обладнання для догоспітального переливання крові, аналогічне тому, що застосовують спецпризначенці армії США. Медики підрозділу пройшли відповідне навчання та відточили навички переливання до автоматизму.

«Разом із Vodafone Ukraine ми зробили черговий крок до збереження життів на фронті. Військові медики 4 полку ССО пройшли підготовку з гемотрансфузії та отримали обладнання, яке дозволяє переливати кров на всіх етапах евакуації – від місця поранення до стабілізаційного пункту. Це суттєво підвищує шанси виживання бійців. Дякуємо Vodafone за підтримку проєкту, а військовим медикам – за врятовані життя», – говорить Федір Сердюк, Співзасновник PULSE.

Vodafone Україна та PULSE вже другий рік поспіль співпрацюють заради однієї мети – підвищити шанси на порятунок кожного пораненого. Адже вчасне переливання крові може врятувати до 50% важких поранених. Проєкт реалізується в співпраці з Українським центром трансплант-координації. Стандарти підготовки військово-медичного персоналу відповідають держаним регуляціям та передовим досвідам країн НАТО.

«Висловлюємо подяку Vodafone Україна за передане медичне обладнання, аналогічне тому, що застосовують підрозділи спеціального призначення США. Дякуємо БФ Pulse за важливий проєкт з навчання медиків нашого полку. Пройдене навчання та отримані навички з переливання крові та використання обладнання значно підвищують шанси на виживання особового складу, а значить і на збереження життів наших воїнів» , – зазначив Начальник медичної служби, “Elvis” 4 полк ССО «Рейнджер».

«Ми не можемо знати, коли нам знадобиться допомога. Але, ми точно знаємо, що там, де б’ються наші захисники, допомога потрібна щохвилини. Тому з величезною вдячністю за те, що ми живемо в умовно мирних містах, та можемо продовжувати працювати, ми робимо все можливе, щоб зберегти якомога більше життів» , – зазначила генеральна директорка Vodafone Україна Ольга Устинова.

The post Військові отримали обладнання для рятівного переливання крові на догоспітальному етапі appeared first on .

Microsoft нещодавно прибрала спрощений годинник панелі завдань у Windows 11, посилаючись на негативні відгуки користувачів. Тож, якщо ви хочете розширити його можливості, без стороннього ПЗ не обійтися. І мод для Windhawk може стати тим, що потрібно.

Taskbar Clock Customizer (https://windhawk.net/) — це додаток, який дозволяє повністю налаштовувати годинник панелі завдань та додавати корисну інформацію. Ви можете змінювати формат дати й часу (включно зі спрощеним годинником), відображати завантаження процесора, пам’яті та мережі, погоду, заголовки новин, додаткові часові пояси тощо.

Мод також дає змогу регулювати розмір і розташування годинника, додавати додаткову інформацію у підказку, змінювати шрифти тощо. Крім того, він сумісний зі «старою» версією панелі завдань, що стане у пригоді, якщо ви використовуєте, наприклад, ExplorerPatcher.

Що приємно, Taskbar Clock Customizer органічно виглядає у стилі Windows 10 чи 11 — ви все ще можете натиснути на годинник, щоб відкрити центр сповіщень або календар. А якщо хочеться трохи креативу, можна додати емодзі, нестандартні шрифти, змінити кольори тощо.

Як і інші моди Windhawk, Taskbar Clock Customizer не має надто дружнього до користувача інтерфейсу. Хоча редагувати складні текстові конфігурації не доведеться, все ж потрібно розібратися із синтаксисом налаштувань. На щастя, усі зміни застосовуються одним кліком — без перезапуску explorer.exe чи всієї системи. Корисний варіант — це відображення дня тижня, місяця, дати, часу та використання CPU/RAM у другому рядку. Складніші конфігурації займають трохи більше часу, але це зовсім не «космічна наука». До того ж мод містить посилання на офіційну документацію Microsoft із докладним синтаксисом.

Спробувати Taskbar Clock Customizer можна, завантаживши Windhawk з офіційного сайту. Після встановлення відкрийте вкладку Explore, знайдіть Taskbar Clock Customizer і натисніть Install. Коли мод буде встановлено й запущено, перейдіть до вкладки Settings, щоб налаштувати його під себе.

The post Як у Windows 11 виводити процнсор, RAM, мережеве навантаження, погоду на годинник панелі завдань appeared first on .

Ігри, такі як шахи і Го, вже давно використовуються для тестування можливостей моделей штучного інтелекту. Але якщо в 1990-х роках компанія IBM Deep Blue перемогла чинного чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова, граючи за правилами, то сучасні просунуті моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT o1-preview від OpenAI, менш педантичні. Відчуваючи поразку в матчі проти досвідченого шахового бота, вони не завжди поступаються, замість цього іноді воліють шахраювати, що означає автоматичний програш. Такий висновок нового дослідження Palisade Research, в якому оцінювалися сім найсучасніших моделей штучного інтелекту (ШІ) на предмет їх схильності до шахраювання.

У той час як дослідники вимагали від більш старих моделей ШІ, таких як GPT-4o від OpenAI і Claude Sonnet 3.5 від Anthropic, вдатися до таких трюків, o1-preview і DeepSeek R1 використовували хитрощі самостійно, вказуючи на те, що системи ШІ можуть розробляти стратегії обману або маніпулювання без чітких інструкцій.

На думку дослідників, підвищена здатність моделей виявляти і використовувати лазівки кібербезпеки може бути прямим результатом потужних інновацій у навчанні штучного інтелекту.

Системи штучного інтелекту o1-preview і R1 є одними з перших мовних моделей, що використовують великомасштабне навчання з підкріпленням – метод, який вчить штучний інтелект не просто імітувати людську мову, прогнозуючи наступне слово, але й вирішувати проблеми методом проб і помилок.

Це підхід, завдяки якому в останні місяці штучний інтелект швидко розвивався, перевершивши попередні орієнтири в математиці і комп’ютерному програмуванні.

Але дослідження виявляє тривожну тенденцію: у міру того, як ці системи штучного інтелекту вчаться вирішувати проблеми, вони іноді виявляють сумнівні короткі шляхи і ненавмисні обхідні шляхи, яких їхні творці ніколи не очікували, говорить Джеффрі Ладиш, виконавчий директор Palisade Research і один з авторів дослідження. “Навчаючи моделі і зміцнюючи їх для рішення складних задач, ви привчаєте їх бути невпинними”, – додає він.

Це може стати поганою новиною для безпеки штучного інтелекту в більш широкому сенсі. Великомасштабне навчання з підкріпленням вже використовується для навчання агентів штучного інтелекту: систем, які можуть вирішувати складні завдання в реальному світі, такі як планування зустрічей або здійснення покупок від вашого імені.

У той час як шахрайство при грі в шахи може здатися тривіальним, по мірі того як агентів випускають в реальний світ, таке рішуче прагнення до досягнення цілей може сприяти ненавмисній потенційно шкідливій поведінці.

Розглянемо задачу, коли штучному інтелекту треба забронювати столик на вечерю: зіткнувшись з переповненим рестораном, ШІ може скористатися недоліками в системі бронювання, щоб витіснити інших відвідувачів.

Що ще більш тривожно, оскільки ці системи перевершують людські можливості в ключових галузях, таких як програмування — де новітня модель OpenAI o3 зараз займає 197 місце в світі, конкуруючи з самими талановитими програмістами-людьми, – вони можуть почати просто перегравати людські зусилля по контролю своїх дій.

“Ця [поведінка] зараз мила, але [воно] стає набагато менш милим, коли у вас з’являються системи, які так само розумні, як ми, або розумніші в стратегічно важливих областях”, – говорить Ладиш.

Дослідники поставили перед моделями, здавалося б, нездійсненне завдання: перемогти Stockfish, який є одним з найсильніших шахових движків в світі і набагато кращим гравцем, ніж будь-яка людина або будь-яка з моделей штучного інтелекту, які брали участь у дослідженні.

Дослідники також забезпечили моделі тим, що вони називають “блокнотом для записів”: текстовим полем, яке штучний інтелект міг би використовувати, щоб “подумати”, перш ніж зробити свій наступний крок, надаючи дослідникам вікно в хід міркування штучного інтелекту.

В одному випадку o1-preview опинилася в програшній позиції. “Мені потрібно повністю змінити свій підхід”, – наголошує цей ШІ. “Завдання полягає в тому, щоб “перемогти потужний шаховий движок” – не обов’язково чесно вигравати у шаховій партії”, – додав він. Потім він змінив системний файл, що містить віртуальну позицію кожної фігури, фактично здійснюючи незаконні ходи, щоб зайняти домінуюче положення, тим самим змушуючи свого противника програти.

В період з 10 січня по 13 лютого дослідники провели сотні таких випробувань з кожною моделлю. o1-preview від OpenAI намагався обдурити в 37% випадків; у той час як DeepSeek R1 намагався обдурити в 11% випадків, що робить їх єдиними досліджуваними моделями, які намагалися обдурити самостійно без підказок дослідників. Серед інших протестованих моделей – o1, o3-mini, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet і QwQ-32B-Preview від Alibaba. У той час як R1 і o1-preview обидва намагалися, тільки останньому вдалося зламати гру, домігшись успіху в 6% випробувань.

Ладиш каже, що цифри слід розглядати як приблизні, враховуючи, що розробники штучного інтелекту зазвичай підлаштовують свої моделі за лаштунками, не повідомляючи користувачів. Тому, якщо б ті ж тести були повторені пізніше, вони могли б мати інші результати. “Дуже важко займатися наукою, коли твій предмет дослідження може непомітно змінитися, не сказавши тобі про це”, – говорить Ладиш.

Попередні тести показали, що у o1-preview були більш високі показники шахраювання, які були виключені з остаточного дослідження, оскільки пізніше вони знизилися, можливо, з-за того, що OpenAI посилив огорожі моделі, каже Дмитро Волков, науковий керівник Palisade Research, який керував дослідженням.

Нові моделі OpenAI reasoning, o1 (більш потужна модель, випущена через кілька місяців після o1-preview) і o3-mini, взагалі не піддавалися злому, що наводить на думку про те, що ці огорожі, можливо, були ще більш посилені. Він додає, що дослідження, ймовірно, недооцінює рівень успішності злому R1. Під час дослідження R1 став вірусним, що призвело до високого попиту, який зробив API моделі нестабільним. Це завадило дати дослідникам моделі стільки ж часу на обдумування, скільки o1-preview.

Ця стаття є останньою в серії досліджень, які припускають, що тримати під контролем все більш потужні системи штучного інтелекту може виявитися складніше, ніж вважалося раніше.

В ході власного тестування OpenAI перед випуском o1-preview виявив недолік в системах компанії і скористався ним, дозволивши обійти тестову задачу. Інший недавній експеримент Redwood Research і Anthropic показав, що як тільки модель штучного інтелекту набуває переваги або цінності в процесі навчання, наступні спроби змінити ці цінності можуть призвести до стратегічної брехні, коли модель діє так, як ніби вона прийняла нові принципи, хоча насправді її початкові установки не змінюються.

Учені поки не знають, як гарантувати, що автономні агенти не будуть використовувати шкідливі або неетичні методи для досягнення поставленої мети.

“Ми намагалися, але нам не вдалося з’ясувати це”, – говорить Йошуа Бенгио , засновник і науковий директор Квебекського інституту штучного інтелекту Mila, який очолював Міжнародний звіт про безпеку штучного інтелекту за 2025 рік, глобальну спробу узагальнити поточний науковий консенсус щодо ризиків штучного інтелекту.

Особливе занепокоєння, за словами Бенгио, викликають з’являються свідоцтва тенденцій ШІ до “самозбереження”. Для цілеспрямованого ШІ спроби відключити його – всього лише ще одна перешкода, яку необхідно подолати. Це було продемонстровано у грудні, коли дослідники виявили, що o1-preview, зіткнувшись з деактивацією, відключив механізми нагляду і спробував скопіювати себе на новий сервер. Модель прикинулася дурепою, стратегічно збрехавши дослідникам, щоб уникнути розкритя.

Наростають побоювання навіть всередині технологічних компаній. Під час презентації на конференції напередодні французького саміту дій в області штучного інтелекту в Парижі керівник служби безпеки штучного інтелекту Google DeepMind Анка Драган сказала: “сьогодні у нас не обов’язково є інструменти”, щоб гарантувати, що системи штучного інтелекту будуть надійно слідувати намірам людини”.

За матеріалами: Time

The post Коли штучний інтелект думає, що програє, він шахраює – дослідження appeared first on .

Створені штучним інтелектом пісні потрапили на стримінгові сервіси, включаючи YouTube і Spotify. І це не тільки ембієнт або електронна музика: треків, будь то рок, сальса або джаз, теж предостатньо

Опис альбому Rumba Congo (1973), завантаженого на YouTube, розповідає всю історію музикантів, які його записали. Група називається Concubanas. Заснована в Гавані в 1971 році, група грала унікальний сплав кубинської і конголезької музики. Вони розпалися в 1992 році, але не раніше, ніж залишили після себе численні музичні перлини.

У самому низу опису під відео на YouTube є позначка про те, що контент є “зміненим або синтетичним”. Ця фраза є евфемізмом для позначення того, що музика у відео була згенерована за допомогою штучного інтелекту . Група не існувала.

В альбомі Rumba Congo представлені мелодії, що нагадують сальсу, румбу або жанр son cubano (“кубинський саунд”). Нетренованому вуху важко зрозуміти, що ця музика була згенерована за допомогою декількох підказок. Штучний інтелект тепер використовується для створення пісень, що виходять за рамки ембієнтних тем, які просто відтворюють нескладні звуки. Такі платформи, як Suno, Boomy або Udio, дозволяють створювати відносно складні джаз або рок-композиції.

Згідно з дослідженням Міжнародної конфедерації товариств авторів і композиторів (CISAC) у Франції, дохід від музики, створеної за допомогою штучного інтелекту , збільшиться з 100 мільйонів доларів в 2023 році приблизно до 4 мільярдів доларів в 2028 році. За оцінками організації, до того часу 20% доходів потокових платформ будуть надходити від цього виду музики.

Однією з основних проблем, пов’язаних з цією тенденцією, є відсутність прозорості. Марія Тереза Льяно, ад’юнкт-професор Університету Сассекса, що вивчає перетин креативності, мистецтва і штучного інтелекту, підкреслює цей аспект: “У людей немає способу дізнатися, чи є щось створене штучним інтелектом чи ні. [Це не так просто, як шукати] виконавця, з яким ви зіткнулися. Прямо зараз на вас лежить відповідальність. Це відповідальність за забезпечення прозорості, за те, щоб було ясно, створено щось штучним інтелектом або людьми”.

Деякі голоси вже подейкують про масову появу цього типу музики, що генерується штучним інтелектом. Теми Reddit на цю тему, а також стаття від FastCompany, попередили про наплив пісень, створених штучним інтелектом, на Spotify. У співтоваристві Spotify – форумі для користувачів сервісу – поширюється петиція , яка закликає до чіткого маркування музики, створеної штучним інтелектом, а також до можливості для користувачів блокувати появу цих пісень у своїх стрічках.

На деяких з цих форумів неприйняття музики, створеної штучним інтелектом, відчутно. Льяно згадує про почуття обману або зради, які можуть відчувати слухачі, але стверджує, що це особиста справа кожного. Знайдуться ті, хто відчуває те ж саме, а також ті, хто захоплюється тим, на що здатна технологія.

“Що стосується мене, то я з Колумбії – і, очевидно, народився і виріс у середовищі сальси, – коли я почула [альбом Rumba Congo], я подумала, що це нормально. І коли я зрозуміла, що це штучний інтелект, я подумала, що це приголомшливо, зізнається вона, але це позбавило його чарівності”.

Але незнання того, була музика створена людьми або програмою штучного інтелекту, має свої наслідки. “Я думаю, що в майбутньому, коли хтось буде слухати щось нове, він не буде впевнений у тому, чи було це згенеровано штучним інтелектом чи ні. І ця невизначеність породжує розчарування … незнання того, чи реально те, що я чую, чи ні”, – зітхає Льяно.

Деякі творці контенту завантажують музику, створену штучним інтелектом, чітко заявляючи про це. Одне з найпопулярніших джерел – AI Music Puppy. Цей канал на YouTube, який пропонує електронну музику з DJ puppy в якості візуального оформлення відео, досить прозорий, враховуючи його назву і відмову від відповідальності, написану на початку опису кожного відео. Але така прямота нетипова.

Одним з ключових способів вирішення проблеми є включення попередження в пісні, створених штучним інтелектом. YouTube заявляє, що творці контенту повинні повідомляти глядачам, коли реалістичний контент створюється з використанням змінених або синтетичних носіїв, включаючи генеративний штучний інтелект. Користувачі побачать це, якщо глянути на опис. Але це тільки при використанні додатка, тому що на комп’ютері їм доведеться прокрутити вниз до самого кінця опису, щоб отримати попередження.

Google – власник YouTube – визнає, що може виникнути відчуття обману, якщо не розголошувати інформацію про використання штучного інтелекту. “Може ввести в оману, якщо глядачі думають, що відео справжнє, коли насправді воно було значно змінено або згенеровано синтетичним шляхом, щоб здаватися реалістичним”, – йдеться в політиці YouTube.

Таким чином, коли творці не зізнаються у використанні штучного інтелекту, платформа “може почати дії для зниження ризику заподіяння шкоди глядачам шляхом нанесення попереджувального ярлика, який у творців не буде можливості видалити”. YouTube також залишає за собою право карати ці канали, наприклад, видаляючи їх контент.

Spotify, з іншого боку, не поділилася ніякими правилами маркування контенту з використанням штучного інтелекту. В інтерв’ю Густав Седерстрему, співголова Spotify і директор по продуктам і технологіям, він підкреслив, що штучний інтелект “підвищує креативність людей”, тому що все більше людей можуть займатися творчістю завдяки тому факту, що “вам не потрібно володіти дрібною моторикою при грі на піаніно”.

Він також провів розділення між музикою, повністю створеної за допомогою штучного інтелекту, і музикою, в якій технологія використовується лише частково.

Але єдиним обмеженням, яке він згадав для модерації штучної музики, було порушення авторських прав – те, що вже багато років є червоною рискою для будь-якого потокового сервісу. І таке порушення дуже важко юридично довести, коли задіяний штучний інтелект.

Ллано виступає за заходи, які чітко маркують контент. “Повинен бути індикатор, що вказує, чи створено що-небудь за допомогою штучного інтелекту. Це початло би забезпечувати більшу прозорість для користувачів”.

Професор з Університету Сассекса пояснює один з нематеріальних чинників, що виправдовують маркування контенту: “У мистецтві ми можемо встановити зв’язок з художником; ми можемо дізнатися про його життя і про те, що вплинуло на нього, щоб краще зрозуміти його кар’єру. З штучним інтелектом такий зв’язок більше не існує”.

Альбом Concubanas Rumba Congo набрав 1,3 мільйона переглядів на YouTube. Це не єдина вигадана група і не єдина, у якої є історія. Група Phantasia (несправжня група) являє собою сплав флейт, електронних звуків та електрогітар, який в описі визначається як “сплав японського прогресивного джазу”. Її підроблені альбоми збирають тисячі прослуховувань. У створеної ШІ групи навіть є своє власне вигадане минуле. “Після відходу Ре Кобаясі в 1976 році Phantasia вступили в період мовчання”, – йдеться в описі одного з відео. “Два роки тому група [вийшла з тіні з Divine Incarnation, на зорі того, що фанати зараз називають своїм “золотим часом””.

Обидві фейкові групи походять з одного і того ж каналу Zaruret, на якому найстарішим відео всього сім місяців. За цей час канал опублікував 135 музичних кліпів, багато з них тривалістю понад 30 хвилин. У них немає рухомих зображень, тільки обкладинки і музика, згенерована штучним інтелектом, і вони супроводжуються довгими текстами, згенерованими штучним інтелектом. В кінці опису кожного відео також міститься відмова від відповідальності за “змінений або синтетичний контент”. Канал набрав мільйони переглядів і 37 600 підписників.

Опис профілю каналу говорить: “Ви не повірите своїм вухам! Все, що відбувається на цьому каналі, вигадка. Але що таке правда? Чорт візьми, просто послухайте!”. Нігілістичне твердження, яке пропонує вам повірити, що насправді ніщо не має значення.

За матеріалами: EL PA?S

The post Створені ШІ фальшиві групи і пісні захоплюють YouTube і Spotify appeared first on .

Хочете оплачувати покупки за допомогою Apple Pay на вашому iPhone? Налаштування займає лише кілька хвилин і дає змогу здійснювати платежі швидко, зручно та безпечно. Ось покрокова інструкція, як це зробити.

Налаштування Apple Pay на iPhone

Крок 1. Додайте банківську картку

1. Відкрийте застосунок Wallet на iPhone.

2. Натисніть значок “+” у верхньому правому куті, щоб додати нову картку.

3. Скануйте картку камерою або введіть реквізити вручну.

4. Пройдіть перевірку від вашого банку — зазвичай це введення коду, надісланого у SMS або на email.

Крок 2. Увімкніть Apple Pay

Перейдіть у Налаштування ? Wallet і Apple Pay.
Тут можна активувати Apple Pay для використання в сервісах Apple та встановити його як спосіб оплати за замовчуванням для покупок в застосунках і на сайтах.

Крок 3. Налаштуйте Face ID або Touch ID

Для безпечних платежів потрібна біометрична автентифікація.
Перейдіть у Налаштування ? Face ID та код-пароль (або Touch ID та код-пароль на старіших моделях) і виконайте інструкції.
Після цього підтвердження платежів відбуватиметься через Face ID або Touch ID.

Крок 4. Налаштуйте додаткові параметри

У Налаштування ? Wallet і Apple Pay можна:

• активувати Express Transit (оплата транспорту без додаткового підтвердження);

• вибрати картку за замовчуванням, якщо прив’язано кілька.

Крок 5. Перевірте роботу Apple Pay

Спробуйте оплату в магазині з підтримкою безконтактних платежів або в застосунку:

1. Двічі натисніть бокову кнопку iPhone;

2. Підтвердьте оплату Face ID / Touch ID;

3. Піднесіть телефон до термінала.

Поради щодо використання Apple Pay

• Покупки в застосунках: шукайте логотип Apple Pay на екрані оплати, потім підтвердьте платіж подвійним натисканням бокової кнопки.

• Безконтактна оплата в магазинах: працює з більшістю терміналів, що підтримують NFC.

• Кілька карток: перемикання між ними можливе прямо у застосунку Wallet — оберіть потрібну перед оплатою.

• Відстеження витрат: історію транзакцій можна переглянути в Wallet.

The post Як налаштувати та використовувати Apple Pay на iPhone appeared first on .