AI loodud bänd jõudis 500 000 kuulajani ja tunnistab Suno kasutamist

 

Ülevaade: Salapärane bänd, millel on Spotify’s üle 500 000 kuulaja kuus, tunnistas Rolling Stone’i artiklis, et nende muusika loodi AI generaatori Suno abil.

 

Detailid:

• Bändi kaks albumit ilmusid juunis voogedastusplatvormidel, jättes endast maha vaid napid digitaalsed jäljed ning äratades kahtlusi nii Redditi kasutajate kui ka muusikute seas.
• Muusikaplatvorm Deezer viitas võimalusele, et loomingus võidi kasutada tehisintellekti, kuid Spotify ei nõudnud bändilt selle kohta avalikku teavet, mis võimaldas muusikal levida enam kui 30 platvormil.
• Bändi juht ütles, et AI-teemalised jutud olid valed. Bändi lisaliige Andrew Frelon tunnistas aga, et tegu oli teadlikult tehtud turundusnipi ja provokatsiooniga.
• Frelon lisas, et vähemalt mõne loo tegemisel kasutati Suno tööriista, et hoida lauludes sarnast vokaalstiili.

 

Miks see on oluline: Kuigi seekord ei kontrollinud neid laule ega bändi identiteeti ükski inimene, võib tehnoloogia tulevikus sellest piirist mööda minna. Olulisem küsimus on: kas see üldse loeb? Võib-olla naudivad inimesed lihtsalt head sisu, hoolimata sellest, kes selle tegelikult tegi.

Sakana AI õpetab tehisintellekti mudeleid koostööd tegema

 

Ülevaade: Jaapanis tegutsev Sakana AI tutvustas AB-MCTS-i – uut algoritmi, mis võimaldab erinevatel tehisintellekti mudelitel koos töötada, et lahendada keerulisi probleeme, mida üks mudel ei suuda iseseisvalt lahendada.

 

Detailid:

• See süsteem ühendab ChatGPT, Gemini ja DeepSeek mudelid, kasutades kohanduvat otsingut, ning suudab lahendada 30% ARC-AGI-2 ülesandeid, samas kui parimad üksikmudelid suudavad umbes 23%.
• AB-MCTS algoritm eraldab ülesanded mudelite vahel vastavalt nende tugevustele – mõned keskenduvad strateegiale, teised on paremad koodi kirjutamises.
• Uurijad leidsid, et mudelid saavad üksteise vigu parandada, kus üks mudel korrigeerib teise valesid vastuseid, et jõuda õigete lahendusteni.

 

Miks see on oluline: Sakana süsteem näitab mitmeid tehisintellekti trende – alates AI agentide võrgustikest kuni juhtsüsteemideni, mis valivad ülesande lahendamiseks kõige sobivama mudeli. Tuleviku suured edusammud võivad tulla mitte ainult ühe mudeli, vaid AI spetsialistide rühma koostööst.

Teadlased loovad tehisintellekti, mis imiteerib inimlikku mõtlemist

 

Ülevaade: Helmholtzi Müncheni teadlased lõid tehisintellekti nimega Centaur, mis matkib inimeste otsuseid ja käitumist, kasutades psühholoogiauuringute andmeid.

Detailid:

• Teadlased õpetasid Meta LLaMA mudelit, kasutades 60 000 inimese andmeid 160 psühholoogilisest katsest, et see õpiks, kuidas inimesed otsuseid teevad.
• Centaur oskab üsna täpselt ennustada, milliseid valikuid inimesed erinevates olukordades teevad – isegi siis, kui ta pole varem sarnase ülesandega kokku puutunud.
• Centaur oli edukam kui 14 muud tuntud mudelit 31 katses 32-st. See ennustas hästi inimeste käitumist näiteks hasartmängudes, mälutestides ja probleemilahendamises.
• Teadlased loodavad kasutada Centauri justkui virtuaalse laborina, et uurida, kuidas inimese mõtlemine ja vaimne tervis tegelikult toimivad.

 

Miks see on oluline: Centauri edu näitab, et inimeste mõtlemine ja otsused võivad olla palju paremini ette ennustatavad, kui seni arvati, mis tähendab, et arenenud tehisintellekt suudab luua üllatavalt täpseid stsenaariume. Samas on see ka väärtuslik tööriist teadlastele, võimaldades käitumisuuringuid läbi viia ilma suurte kulutuste või aeganõudva osalejate värbamiseta.