В Вышке разрабатывают технологию идентификации текстов, сгенерированных ИИ любого типа
Ученые НИУ ВШЭ работают над созданием приложения, которое позволяет установить, написан текст человеком или сгенерирован искусственным интеллектом. Подход, на который опирается приложение, носит универсальный характер и позволяет «ловить» самых разных ботов, построенных на разной архитектуре. В ближайшее время запланировано тестирование прототипа в широком диапазоне текстов. Предполагается, что платформа будет доступна пользователям в 2025 году.
Развитие технологий искусственного интеллекта привело к тому, что объем текстов, сгенерированных ИИ, увеличивается лавинообразно. При этом тексты, которые генерируют боты, сегодня уже сложно отличить от тех, которые пишут люди. Как понять, что ты читаешь текст, созданный ИИ? Эту задачу решают исследователи Высшей школы экономики.
Проект «Поймай бота: семантические пространства дополненного ума» реализуется в рамках стратегического проекта НИУ ВШЭ «Устойчивый мозг: нейрокогнитивные технологии адаптации, обучения, развития и реабилитации человека в изменяющейся среде» (программа «Приоритет-2030»).
Существующие на сегодня подходы к идентификации текстов, сгенерированных ботами, зачастую базируются на работе с несколькими конкретными архитектурами бота, что существенно снижает диапазон их применения и делает уязвимыми перед будущими поколениями ботов. Цель проекта Вышки — создание эффективной системы обнаружения текстов, написанных разными программами, в широком классе ботов для различных языков.
Василий Громов
«Наша разработка отличается от разработок конкурентов. Подавляющее большинство аналогичных проектов посвящено задаче идентификации конкретных архитектур генеративных языковых моделей (к примеру, ChatGPT). Это приводит к неизбежному устареванию таких наработок по мере развития инструментов генерации текстов и (или) возникновения новых типов ботов, а также вынуждает потенциальных потребителей использовать на практике сразу несколько моделей, ответственных за обнаружение ботов с различными архитектурами. Мы “ловим” всех ботов, а не только одного или нескольких, находящихся в нашем распоряжении», — рассказывает руководитель проекта Василий Громов, профессор департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Разрабатываемая система опирается на несколько различных областей математического знания: теория хаотических динамических систем, топологический анализ данных, теория размерности, теория кластеризации (четкой и нечеткой), нейронные сети и др. Это обеспечивает робастность системы: бот может «подделать» одну или даже несколько характеристик, но «подделать» их все крайне трудно.
«Нами проведены широкомасштабные вычислительные эксперименты с использованием различных методов анализа данных и искусственного интеллекта, что позволило определить наборы характеристик, наиболее подходящих для различения пространств и траекторий ботов и людей, и разработать прототип программного обеспечения», — говорит Василий Громов.
В ближайшее время запланировано тестирование прототипа в широком диапазоне текстов — от художественных произведений, сгенерированных ботами, до выпускных конкурсных работ студентов НИУ ВШЭ. Планируется, что широкому кругу пользователей платформа будет доступна в 2025 году. Сначала она сможет «ловить» ботов на русском и английском языках, но ученые уже работают над увеличением числа языков, с которыми может взаимодействовать система. Это прежде всего языки стран БРИКС и языки народов России.
Вам также может быть интересно:
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.
Искусственный интеллект предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов. Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Вышка запускает курс повышения квалификации по ИИ в образовании
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает курс повышения квалификации по искусственному интеллекту в образовании. Программа предназначена для педагогов, преподавателей, методистов, планирующих интегрировать технологии ИИ в учебный процесс, а также для управленческих команд образовательных учреждений, заинтересованных в улучшении образовательных процессов через внедрение ИИ.
«Многие хотят создавать продукты на базе ИИ и стать конкурентоспособнее»
В 2024 году на магистерскую онлайн-программу «Искусственный интеллект», реализуемую факультетом компьютерных наук ВШЭ, поступило рекордное количество первокурсников — более 300. Откуда такой высокий интерес к ИИ, как строится обучение и какими новыми компетенциями будут обладать выпускники программы, рассказала ее академический руководитель Елена Кантонистова.
Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке
Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.
Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз
Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.