Генерати́вний шту́чний і́нтелект (генерати́вний ШІ[1], англ.generative artificial intelligence, generative AI, GenAI[2]), також поро́джувальний шту́чний інтеле́кт[3] — це штучний інтелект, здатний генерувати текст, зображення або інші медіа, використовуючи породжувальні моделі.[4][5][6] Породжувальні моделі ШІ навчаються взірців та структури своїх вхідних тренувальних даних і потім породжують нові дані, що мають подібні характеристики.[7][8]
Генеративний ШІ застосовують у широкому спектрі галузей, включно з живописом, письменництвом, написанням сценаріїв, розробкою програмного забезпечення, дизайном продуктів, охороною здоров'я, фінансами, іграми, маркетингом та модою.[12][13][14] Інвестиції у генеративний ШІ різко зросли на початку 2020-х років, коли великі компанії, як-от Microsoft, Google та Baidu, а також численні менші фірми розробляли моделі породжувального ШІ.[4][15][16] Проте існують також занепокоєння щодо потенційного неправильного використання породжувального ШІ, включно із кіберзлочинністю, створенням фейкових новин чи дипфейків, які можуть використовувати для обману чи маніпулювання людьми.[17][18]
Академічну дисципліну штучного інтелекту заснували на дослідницькому семінарі[en] в Дартмутському коледжі 1956 року, і вона пережила кілька хвиль розвитку та оптимізму протягом наступних десятиліть.[19] З моменту її зародження дослідники у цій галузі порушували філософські та етичні аргументи щодо природи людського розуму та наслідків створення штучних істот із людським інтелектом; ці питання раніше досліджували у міфах, фантастиці[en] та філософії з античних часів.[20] Концепція автоматизованого мистецтва сходить щонайменше до автоматонівдавньогрецької цивілізації, де винахідників, таких як Дедал та Герон Александрійський, описували як розробників машин, здатних писати текст, створювати звуки та грати музику.[21][22] Традиція творчих автоматонів процвітала протягом історії, прикладом чого є створення на початку 1800-х років автоматона Майярде[en].[23]
Штучний інтелект — це ідея, яка захоплювала суспільство з середини 20 століття. Це почалося з того, що наукова фантастика познайомила світ із цією концепцією, але цю ідею не було повністю розглянуто в науковому ключі, доки Алан Тюрінг, ерудит, не зацікавився її здійсненністю. Новаторська стаття Тюрінга 1950 року «Обчислювальні машини та інтелект[en]» поставила основоположні питання про машинне міркування, подібне до людського інтелекту, зробивши значний внесок до концептуальної основи ШІ. Розвиток ШІ спершу не був дуже швидким через високу вартість і той факт, що комп'ютери не могли зберігати команди. Ситуація змінилася під час Дартмутського літнього дослідницького проєкту з ШІ[en] 1956 року, де пролунав надихаючий заклик до дослідження ШІ, що зробило його знаковою подією, оскільки створило прецедент для двох десятиліть швидкого просування в цій галузі.[24]
З часу заснування ШІ у 1950-х роках художники та дослідники використовували штучний інтелект для створення художніх творів. На початку 1970-х років Гарольд Коен[en] створював та виставляв роботи породжувального ШІ, які створювала AARON[en], комп'ютерна програма, створена Коеном для породжування картин.[25]
Ланцюги Маркова давно використовують для моделювання природних мов з часу їх розробки російським математиком Андрієм Марковим на початку XX століття. Марков опублікував свою першу статтю на цю тему 1906 року,[26][27] проаналізувавши схему голосних і приголосних у романі «Євгеній Онєгін», використовуючи ланцюги Маркова. Щойно ланцюга Маркова навчено на текстовому корпусі, його можливо використовувати як імовірнісний породжувач тексту.[28][29]
2014 року такі досягнення як варіаційний автокодувальник та породжувальна змагальна мережа створили перші практичні глибокі нейронні мережі, здатні навчатися породжувальних моделей, а не розрізнювальних, для складних даних, таких як зображення. Ці глибокі породжувальні моделі були першими, які виводили не лише мітки класів для зображень, але й цілі зображення.
2021 року випуск DALL-E, піксельної породжувальної моделі на основі трансформера, за якою вийшли Midjourney та Stable Diffusion, позначив появу практичного високоякісного живопису на основі штучного інтелекту за підказками природною мовою.
У березні 2023 року було випущено GPT-4. Команда з Microsoft Research стверджувала, що «його можливо обґрунтовано розглядати як ранню (але все ще неповну) версію системи сильного штучного інтелекту (СШІ)».[34] Інші вчені заперечували, що GPT-4 досягає цього порогу, називаючи генеративний ШІ «ще далеким від досягнення еталона „загального людського інтелекту“» станом на 2023 рік.[35]
Модальності
Систему породжувального ШІ створюють, застосовуючи до набору даних некероване або самокероване машинне навчання. Можливості системи породжувального ШІ залежать від модальності чи типу використаного набору даних.
Генеративний ШІ може бути як унімодальним (одномодальним, англ.unimodal), так і мультимодальним[en] (багатомодальним, англ.multimodal); унімодальні системи приймають лише один тип даних входу, тоді як багатомодальні системи можуть приймати понад один тип даних входу.[36] Наприклад, одна з версій GPT-4 від OpenAI приймає на вході як текст, так і зображення.[37]
Stable Diffusion, підказка a photograph of an astronaut riding a horse (укр.фотографія космонавта, який їде на коні)
Видатним застосуванням породжувального ШІ є створення високоякісного образотворчого мистецтва.[40] Багато таких художніх робіт отримали громадські нагороди та визнання.
Генеративний ШІ також можливо широко навчати на звукових кліпах, щоби створювати синтез мовлення з природним звучанням і можливості перетворення тексту в мовлення, прикладами яких є інструменти контекстного синтезу ElevenLabs[en], та Voicebox від Meta Platforms.[42]
Породжена ШІ музика з сервера Riffusion Inference, за підказкою bossa nova with electric guitar (укр.босанова з електрогітарою)
Системи породжувального ШІ, такі як MusicLM[en][43] та MusicGen,[44] можливо також тренувати на формах хвиль звуку записаної музики разом з текстовими анотаціями, щоби породжувати нові музичні зразки на основі текстових описів, таких як заспокійлива скрипкова мелодія з гітарним рифом з дисторшном на тлі.
Відео
Runway Gen2, підказка A golden retriever in a suit sitting at a podium giving a speech to the white house press corps (укр.золотистий ретривер у костюмі, сидячи за трибуною, виголошує промову прес-корпусу Білого дому)
Генеративний ШІ, натренований на анотованому відео, може породжувати часово узгоджені відеокліпи. До прикладів належать Gen-1 та Gen-2 від Runway[en][45] та Make-A-Video від Meta Platforms.[46]
Генеративний ШІ також можливо тренувати на рухах робототехнічної системи, щоби породжувати нові траєкторії для планування руху або навігації[en]. Наприклад, UniPi від Google Research для керування рухами роботизованої руки використовує підказки на кшталт «підніми синю миску» та «витри тарілку жовтою губкою».[48] Мультимодальні моделі «бачення-мова-дія» (англ."vision-language-action"), такі як RT-2 від Google, можуть виконувати елементарне міркування у відповідь на підказки користувача та візуальні вхідні дані, наприклад, підіймаючи іграшкового динозавра, коли дано підказку підніми вимерлу тварину, зі столу, заповненого іграшковими тваринами та іншими об'єктами.[49]
Планування
Терміни планува́ння поро́джувальним ШІ (англ.generative AI planning) та поро́джувальне планува́ння (англ.generative planning) використовували в 1980-х та 1990-х роках для позначування систем планування штучним інтелектом, особливо систем автоматизованого проєктування процесів, які використовували для породжування послідовностей дій задля досягнення визначеної мети.[50][51]
Системи планування породжувальним ШІ використовували методи символьного ШІ[en], такі як пошук простором станів[en] та виконання обмежень[en], і були «відносно зрілою» технологією на початку 1990-х років. Їх використовували для породжування планів дій у кризових ситуаціях для військового використання,[52] планів процесів для виробництва[50] та планів рішень, як у прототипах автономних космічних апаратів.[53]
Бізнесова аналітика
У нещодавніх розробках у галузі породжувального штучного інтелекту як помітне застосування з'явилося поняття «породжувальної бізнесової аналітики (БА)» (англ."Generative Business Intelligence (BI)").[54] Породжувальна БА означає використання методик породжувального штучного інтелекту для покращення бізнесової та іншої аналітики, що забезпечує поглибленіші інтерпретування даних та процеси вирішування. Цей підхід використовує породжувальні можливості ШІ для моделювання потенційних бізнесових сценаріїв і результатів, надаючи цінне розуміння для стратегічного планування.
Менші моделі породжувального ШІ з кількістю параметрів до декількох мільярдів можуть працювати на смартфонах, вбудованих пристроях та персональних комп'ютерах. Наприклад, LLaMA-7B (версія з 7 мільярдами параметрів) може працювати на Raspberry Pi 4[en],[61] а одна версія Stable Diffusion може працювати на iPhone 11.[62]
Більші моделі з десятками мільярдів параметрів можуть працювати на ноутбуках та настільних комп'ютерах. Для досягнення прийнятної швидкості моделі такого розміру можуть вимагати прискорювачів, таких як мікросхеми ГП, вироблені Nvidia та AMD, або Neural Engine, включений до продуктів Apple silicon. Наприклад, версію LLaMA з 65 мільярдами параметрів можливо налаштувати для роботи на настільному ПК.[63]
Мовні моделі з сотнями мільярдів параметрів, такі як GPT-4 та PaLM[en], зазвичай працюють на комп'ютерах центрів обробки даних, оснащених масивами ГП (такими як H100 від Nvidia) або мікросхемами ШІ-прискорювачів (такими як ТП від Google). Ці дуже великі моделі зазвичай доступні як хмарні послуги через Інтернет.
На ринку є безкоштовне програмне забезпечення, здатне розпізнавати текст, породжений породжувальним штучним інтелектом (таке як GPTZero), а також зображення, аудіо чи відео походженням з нього.[67]
Вплив ШІ на численні галузі був глибоким, революціонізувавши продуктивність, процеси вирішування й враження клієнтів. Проте на тлі цього прогресу з'явилися виклики й проблеми.
Розвиток породжувального ШІ викликав занепокоєння урядів, бізнесу та окремих осіб, що призвело до протестів, судових позовів, закликів до паузи в експериментах з ШІ[en] та дій з боку багатьох урядів. На брифінгу Ради Безпеки ООН у липні 2023 року генеральний секретар ООНАнтоніу Гутерреш заявив: «Генеративний ШІ має величезний потенціал для добра та зла у великих масштабах», що ШІ може «підсилити глобальний розвиток» та додати від 10 до 15 трильйонів доларів до глобальної економіки до 2030 року, але його зловмисне використання «може спричинити жахливі рівні смерті та руйнувань, широкомасштабну травму та глибокі психологічні ураження на неймовірному рівні».[68]
Ще з ранніх днів розвитку ШІ творець ELIZAДжозеф Вейценбаум та інші висунули аргументи щодо того, чи завдання, які можуть виконувати комп'ютери, насправді повинні виконуватися ними, враховуючи різницю між комп'ютерами та людьми, а також між кількісними розрахунками та якісними, ціннісними судженнями.[70] У квітні 2023 року було повідомлено, що ШІ для породжування зображень призвів до втрати 70 % робочих місць ілюстраторів відеоігор у Китаї.[71][72] У липні 2023 року розвиток породжувального ШІ посприяв трудовим спорам у Голлівуді. Френ Дрешер, президентка Гільдії кіноакторів США, під час страйку SAG-AFTRA 2023 року заявила, що «штучний інтелект становить екзистенційну загрозу для творчих професій».[73] ШІ породжування голосу розглядають як потенційний виклик для сектору озвучування.[74][75]
Важливим аспектом в усьому світі залишається взаємозв'язок штучного інтелекту та проблем зайнятості серед малопредставлених груп. Попри те, що штучний інтелект обіцяє підвищення ефективності та набуття навичок, серед цих груп, як зазначено в опитуваннях Fast Company[en], зберігається занепокоєння щодо звільнень та упередженості найму. Щоби використовувати ШІ для справедливішого суспільства, проактивні кроки охоплюють пом'якшування упереджень, підтримування прозорості, повагу до конфіденційності та згоди, а також залучення різних команд і етичних міркувань. Стратегії передбачають перенаправлення політичного акценту на регулювання, інклюзивний дизайн та освітній потенціал для персоналізованого викладання, щоби максимізувати користь і мінімізувати шкоду.[76]
Фінанси
У фінансовій сфері значні інвестиційні сплески, як підкреслював у дискусіях Дарон Аджемоглу, призвели до перетворювальних інструментів, таких як робоконсультанти, що змінили традиційні фінансові практики. Застереження Аджемоглу щодо потенційних несприятливих суспільних наслідків, спричинених ШІ, зокрема, у збиранні даних, маніпулюванні клієнтами та розбіжностях на ринку праці, підкреслюють складність впливу ШІ на суспільство.[77]
Соціальні ідентичності
Інтегрування ШІ з соціальними ідентичностями, висвітлена Марчіном Фрацкевичіним, містить як обіцянки, так і виклики. Здатність ШІ трансформувати традиційні дослідницькі методи, розкриваючи тонкі залежності у сфері соціальної ідентичності, має величезний потенціал. Однак упередження, вкорінені в системах ШІ, зберігають стереотипи й маргіналізують групи, підкреслюючи критичну необхідність усунути ці упередження заради інклюзивності.[78]
Випадки, коли користувачі зловживають програмним забезпеченням для породжування суперечливих заяв голосом знаменитостей, державних службовців та інших відомих людей, викликали етичні занепокоєння щодо ШІ породжування голосу.[87][88][89][90][91][92] У відповідь такі компанії як ElevenLabs заявили, що працюватимуть над пом'якшенням потенційних зловживань за допомогою заходів безпеки та перевірок особи.[93]
Концерни та фандоми виявилися заваленими породженою ШІ музикою. Те саме програмне забезпечення, яке використовували для клонування голосів, використали для голосів відомих музикантів, щоби створювати пісні, які імітують їхні голоси, що отримало як величезну популярність, так і критику.[94][95][96] Подібні методики також використовували для створення покращеної якості або повнометражних версій пісень, які просочилися або ще не були випущені.[97]
Генеративний ШІ також використовували для створення нових цифрових особистостей виконавців, причому деякі з них отримали достатньо уваги, щоб отримати контракти на звукозапис від великих лейблів.[98] Розробники цих віртуальних виконавців також зіткнулися зі своєю часткою критики за їхні персоніфіковані програми, включно з негативною реакцією за «дегуманізацію» форми мистецтва, а також створення виконавців, які створюють нереалістичні або аморальні звернення до своєї аудиторії.[99]
Кіберзлочинність
Здатність породжувального ШІ створювати реалістичний фальшивий вміст використовували в багатьох видах кіберзлочинності, включно з фішинговими аферами.[100] Відео- та звукові дипфейки використовували для створення дезінформації та для шахраювання. Колишній цар шахрайства GoogleШуман Госемаджумдер[en] передбачив, що хоча спочатку відеодипфейки викликали сенсацію у ЗМІ, вони незабаром стануть буденними і, як наслідок, небезпечнішими.[101] Крім того, великі мовні моделі та інші види ШІ породжування тексту широко застосовують для створення фальшивих відгуків на вебсайтах електронної комерції з метою підвищення рейтингів.[102] Кіберзлочинці створили великі мовні моделі, зосереджені на шахрайстві, включно з WormGPT та FraudGPT.[103]
Нещодавнє дослідження, проведене 2023 року, показало, що генеративний ШІ має слабкості, якими злочинці можуть маніпулювати, щоби отримувати шкідливу інформацію в обхід етичних запобіжників. У цьому дослідженні наведено приклади атак на ChatGPT, включно з підвищенням привілеїв і зворотною психологією. Крім того, зловмисники можуть використовувати ChatGPT для атак з використанням соціальної інженерії та фішингу, розкриваючи шкідливий бік цих технологій.[104]
Зловживання у журналістиці
У січні 2023 року Futurism.com опублікував новину про те, що CNET використовував нерозкритий внутрішній інструмент ШІ для написання принаймні 77 своїх статей; після цього розголосу CNET опублікував виправлення до 41 з цих статей.[105]
У квітні 2023 року німецький таблоїд Die Aktuelle[de] опублікував породжене ШІ фальшиве інтерв'ю з колишнім гонщиком Міхаелем Шумахером, який не з'являвся на публіці з 2013 року після отримання черепно-мозкової травми внаслідок падіння на лижах. У статті було два можливі роз'яснення: на обкладинці було написано «оманливо реально», а в кінці інтерв'ю було зазначено, що його створили за допомогою ШІ. Головного редактора невдовзі після цього скандалу звільнили.[106]
В Європейському Союзі запропонований Закон про штучний інтелект включає вимоги розкривати захищені авторським правом матеріали, використані для тренування систем породжувального ШІ, та маркувати будь-який породжений ШІ вміст як такий.[107][108]
У Сполучених Штатах група компаній, включно з OpenAI, Alphabet та Meta, підписали добровільну угоду з Білим домом у липні 2023 року, щоби маркувати створений ШІ вміст.[109]
У Китаї Тимчасові заходи з управління послугами породжувального ШІ[en], запроваджені Управлінням кібербезпеки Китаю[en], регулюють будь-який публічний генеративний ШІ. Вони містять вимоги маркувати породжені зображення та відео, регулювання щодо тренувальних даних та якості міток, обмеження на збирання особистих даних, а також настанову, що генеративний ШІ повинен «дотримуватися основних соціалістичних цінностей».[110][111]
↑Newsom, Gavin; Weber, Shirley N. (6 вересня 2023). Executive Order N-12-23(PDF)(англ.). Executive Department, State of California. Процитовано 7 вересня 2023.
↑Вживання терміну «породжувальний штучний інтелект»:
↑Pinaya, Walter H. L.; Graham, Mark S.; Kerfoot, Eric; Tudosiu, Petru-Daniel; Dafflon, Jessica; Fernandez, Virginia; Sanchez, Pedro; Wolleb, Julia; da Costa, Pedro F.; Patel, Ashay (2023). Generative AI for Medical Imaging: extending the MONAI Framework (англ.). arXiv:2307.15208 [eess.IV].
↑Sharkey, Noel (4 липня 2007), A programmable robot from 60 AD(англ.), т. 2611, New Scientist, архів оригіналу за 13 січня 2018, процитовано 22 жовтня 2019
↑Bergen, Nathan; Huang, Angela (2023). A Brief History of Generative AI(PDF). Dichotomies: Generative AI: Navigating Towards a Better Future(англ.) (2): 4.
↑Jebara, Tony (2012). Machine learning: discriminative and generative(англ.). Т. 755. Springer Science & Business Media.
↑Cao, Yihan; Li, Siyu; Liu, Yixin; Yan, Zhiling; Dai, Yutong; Yu, Philip S.; Sun, Lichao (7 березня 2023). A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT (англ.). arXiv:2303.04226 [cs.AI].
↑Bommasani, R.; Hudson, D. A.; Adeli, E.; Altman, R.; Arora, S.; von Arx, S.; Bernstein, M. S.; Bohg, J.; Bosselut, A; Brunskill, E.; Brynjolfsson, E. (16 серпня 2021). On the opportunities and risks of foundation models (англ.). arXiv:2108.07258 [cs.LG].
↑Chen, Ming; Tworek, Jakub; Jun, Hongyu; Yuan, Qinyuan; Pinto, Hanyu Philippe De Oliveira; Kaplan, Jerry; Edwards, Haley; Burda, Yannick; Joseph, Nicholas; Brockman, Greg; Ray, Alvin (6 липня 2021). Evaluating Large Language Models Trained on Code (англ.). arXiv:2107.03374 [cs.LG].
↑Epstein, Ziv; Hertzmann, Aaron; Akten, Memo; Farid, Hany; Fjeld, Jessica; Frank, Morgan R.; Groh, Matthew; Herman, Laura; Leach, Neil; Mahari, Robert; Pentland, Alex “Sandy”; Russakovsky, Olga; Schroeder, Hope; Smith, Amy (2023). Art and the science of generative AI. Science(англ.). 380 (6650): 1110—1111. arXiv:2306.04141. Bibcode:2023Sci...380.1110E. doi:10.1126/science.adh4451. PMID37319193. S2CID259095707.
↑Ramesh, Aditya; Pavlov, Mikhail; Goh, Gabriel; Gray, Scott; Voss, Chelsea; Radford, Alec; Chen, Mark; Sutskever, Ilya (2021). Zero-shot text-to-image generation. International Conference on Machine Learning. PMLR. с. 8821—8831.
↑Chien, Steve (1998). Automated planning and scheduling for goal-based autonomous spacecraft. IEEE Intelligent Systems and Their Applications(англ.). 13 (5): 50—55. doi:10.1109/5254.722362.
↑Burstein, Mark H., ред. (1994). ARPA/Rome Laboratory Knowledge-based Planning and Scheduling Initiative Workshop Proceedings(англ.). The Advanced Research Projects Agency, Department of Defense, and Rome Laboratory, US Air Force, Griffiss AFB. с. 219. ISBN155860345X.
↑Pell, Barney; Bernard, Douglas E.; Chien, Steve A.; Gat, Erann; Muscettola, Nicola; Nayak, P. Pandurang; Wagner, Michael D.; Williams, Brian C. (1998). Bekey, George A. (ред.). An Autonomous Spacecraft Agent Prototype(англ.). Autonomous Robots Volume 5, No. 1. с. 29—45. Наш обмірковувач (англ.deliberator) це традиційний планувальник породжувальним ШІ на основі системи планування HSTS (Мускеттола, 1994), а наша керувальна складова це традиційна система орієнтації космічного приладу (Гекні зі співавт. 1993). Ми також додали архітектурну складову, спеціально присвячену моделюванню світу (ідентифікатор режиму), і розрізняємо керування та відстежування.
↑Vincent, James (20 березня 2023). Text-to-video AI inches closer as startup Runway announces new model. The Verge(англ.). Процитовано 15 серпня 2023. Відео за текстом є наступним рубежем для породжувального ШІ, хоч поточні результати й зачаткові. Runway каже, що зробить свою нову породжувальну модель відео, Gen-2, доступною для користувачів „найближчими тижнями“.
↑Vanian, Jonathan (16 березня 2023). Microsoft adds OpenAI technology to Word and Excel(англ.). CNBC. Процитовано 15 серпня 2023. Microsoft привносить технології породжувального штучного інтелекту, такі як популярний чат-бот ChatGPT, до свого пакету програмного забезпечення для бізнесу Microsoft 365....нові функції ШІ, названі Copilot, будуть доступні в деяких з найпопулярніших бізнес-застосунках компанії, включно з Word, PowerPoint та Excel.
↑Wilson, Mark (15 серпня 2023). The app's Memories feature just got a big upgrade. TechRadar(англ.). Додаток Google Фото отримує оновлену функцію „спогади“ (англ.Memories), яка працює на ШІ...ви зможете використовувати породжувальний ШІ для створення деяких запропонованих назв, таких як „пригода в пустелі“.
↑Sullivan, Laurie (23 травня 2023). Adobe Adds Generative AI To Photoshop. MediaPost(англ.). Процитовано 15 серпня 2023. Породжувальний штучний інтелект (ШІ) стане однією з найважливіших функцій для творчих дизайнерів та маркетологів. Adobe у вівторок представила функцію Generative Fill (укр.породжувальне заповнення) у Photoshop, щоби привнести можливості ШІ Firefly до дизайну.
↑Michael Nuñez (19 липня 2023). LLaMA 2: How to access and use Meta's versatile open-source chatbot right now. VentureBeat(англ.). Процитовано 15 серпня 2023. Якщо ви хочете запустити LLaMA 2 на своєму власному пристрої або змінити код, ви можете завантажити його безпосередньо з Hugging Face, провідної платформи для обміну моделями ШІ.
↑Kemper, Jonathan (10 листопада 2022). "Draw Things" App brings Stable Diffusion to the iPhone. The Decoder(англ.). Процитовано 15 серпня 2023. Draw Things — це додаток, який привносить Stable Diffusion на iPhone. Зображення породжуються ШІ локально, тому з'єднання з Інтернет вам не потрібне.
↑Witt, Allan (7 липня 2023). Best Computer to Run LLaMA AI Model at Home (GPU, CPU, RAM, SSD)(англ.). Щоби запустити модель LLaMA вдома, вам знадобиться комп'ютерна конфігурація з потужним ГП, який може обробляти велику кількість даних та обчислень, необхідних для висновування.
↑Shilov, Anton (7 травня 2023). Nvidia's Chinese A800 GPU's Performance Revealed(англ.). Tom's Hardware. Процитовано 15 серпня 2023. A800 працює на 70 % швидкості ГП A100, дотримуючись суворих стандартів експорту США, які обмежують обсяг обчислювальної потужності, яку може продавати Nvidia.
↑Collier, Kevin (14 липня 2023). Actors vs. AI: Strike brings focus to emerging use of advanced tech(англ.). NBC News. SAG-AFTRA приєдналася до Гільдії письменників [так] Америки у вимозі контракту, який явно вимагає регулювання ШІ для захисту письменників та творів, які вони створюють. ... Майбутнє породжувального штучного інтелекту в Голлівуді — і як його можливо використати для заміни робочої сили — стало ключовим моментом для акторів, які страйкують. На пресконференції у четвер Френ Дрешер, президентка Гільдії кіноакторів — Американської федерації телебачення та радіомовлення (більш знаної як SAG-AFTRA), заявила, що „штучний інтелект становить екзистенційну загрозу для творчих професій, і всі діячі та виконавці заслуговують на мову контракту, яка захищає їх від того, щоби їхню ідентичність та талант експлуатували без згоди та оплати.“