Штучний інтелект поступово змінює всі сфери життя – від повсякденних справ і бізнесу до науки та творчості. Добре це чи погано – питання відкрите, але одне беззаперечно: попит на ШІ зростає. Компанії, що займаються його розробкою, активно розширюють центри обробки даних, щоб задовольнити потреби користувачів, що призводить до дефіциту мікросхем оперативної пам’яті та можливого подорожчання смартфонів. Для навчання моделей ШІ потрібні якісні дані, і ви, часто навіть не усвідомлюючи цього, надаєте їх безкоштовно. Деякі способи цього можуть вас здивувати.
Багато очевидних дій користувачів вже допомагають навчати ШІ. Взаємодіючи з контентом у соцмережах, ви впливаєте на алгоритми рекомендацій. Коли виправляєте помилки Siri, Alexa чи Google Assistant, допомагаєте поліпшувати розпізнавання мовлення. Використання автозаміни та прогнозування тексту в Google Docs чи Microsoft Word навчає алгоритми точнішого передбачення слів. Але дані для ШІ надходять не лише через це: навіть розв’язування онлайн-головоломок, гра у доповнену реальність та повідомлення про спам також використовуються для навчання моделей.
CAPTCHA навчає комп’ютерне бачення для автономних авто
CAPTCHA (повністю автоматизований тест Тюрінга, щоб відрізнити людей від ботів) гарантує, що вебсайти доступні лише для людей. До популярних тестів належать прапорець “Я не робот”, розпізнавання спотвореного тексту та вибір об’єктів на зображеннях. Саме останній спосіб активно використовується для навчання ШІ, наприклад, комп’ютерного зору для автономних автомобілів.
Google застосовує reCAPTCHA, де користувачі обирають об’єкти на фото – автомобілі, тротуари, ліхтарі. Ці зображення надходять із Google Street View, і правильне визначення об’єктів допомагає навчати моделі комп’ютерного зору Google, які потім використовуються компанією Waymo для автономного водіння. Waymo Driver шостого покоління завдяки цьому може працювати повністю автономно, розширюючи діяльність у США, і ваш внесок у навчання цих моделей відбувається непомітно для вас.
Pokémon Go допомагає створювати цифрові карти для роботів-доставників
У 2016 році Niantic випустила Pokémon Go, гру з GPS та доповненою реальністю, яку завантажили понад 500 млн людей у світі. Десятки мільйонів гравців допомагали створювати цифрові карти навколишнього світу, що дозволило штучному інтелекту Niantic Spatial отримати надточну модель місцевості.
Ця технологія тепер використовується стартапом Coco Robotics для розгортання роботів-доставників у США та Європі. Завдяки картам і моделі середовища роботи роботів покращується орієнтація навіть у місцях із нестабільним GPS, наприклад, у багатоповерхівках або підземних переходах. Кожен, хто грав у Pokémon Go, допоміг підготувати майбутніх роботів-доставників.
Повідомлення про спам навчає фільтри електронної пошти
Спам часто дратує або навіть небезпечний – він може стати інструментом фішингових атак. Повідомляючи про спам, користувачі допомагають алгоритмам машинного навчання точніше виявляти та блокувати небажані листи.
Крім того, майбутні повідомлення від того самого відправника будуть автоматично фільтруватися. Це також допомагає захистити інших користувачів від фішингу. За даними Національної ліги споживачів (NCL), між 2024 і 2025 роками кількість фішингових атак зросла на 85,6%, а втрати зросли з 1000 до 2060 доларів. Використання генеративного ШІ шахраями робить такі атаки більш переконливими, тож ваша допомога у навчанні алгоритмів боротьби з ними має значення для суспільства.
