DeepMind заменяет законы Азимова адаптивным датасетом для роботов
Google DeepMind под руководством Каролины Парады переосмысливает фундаментальные принципы безопасности роботов и хочет уйти от классических законов Азимова к более гибкой, обучаемой системе. Новый так называемый «Датасет Азимова» представляет собой не жёсткий набор правил, а адаптивную базу сценариев потенциально опасных ситуаций.
Ключевое отличие нового подхода заключается в способе обработки рисков. Современные роботы не просто следуют предустановленным директивам – они обучаются анализировать контекст. И принимать решения на основе обширной базы примеров. Когда робот видит стакан на краю стола, он не выполняет заранее запрограммированную команду. А оценивает ситуацию и перемещает предмет в безопасное положение. Обнаружив объект на полу, система распознаёт потенциальную опасность для человека и устраняет её.
Датасет формируется на основе анализа реальных инцидентов из разных стран мира, что обеспечивает разнообразие культурных и социальных контекстов. Каждый сценарий сопровождается визуальными примерами и инструкциями по минимизации рисков, создавая комплексную образовательную среду для искусственного интеллекта.
Этот подход отличается 3 принципиальными особенностями динамическое обновление данных, гибридный контроль с участием человека и открытость для тестирования сторонними разработчиками. Таким образом, в DeepMind считают, что «Датасет Азимова» создаёт не просто технологию, а эволюционирующую экосистему безопасности.
AIvengo >
Новости ИИ >
DeepMind заменяет законы Азимова адаптивным датасетом для роботов
Почитать из последнего
Вайб-кодинг убивает Open Source - и это проблема для всех
Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене обнаружили жёсткую закономерность. Вайб-кодеры только потребляют ресурсы, но ничего не отдают обратно. Откуда нейросеть может взять знания? А берет она их из Open Source. Из тех самых бесплатных библиотек и фреймворков, которые энтузиасты создавали 10летиями.
Как уболтали ИИ-бота на скидку 80%
Владелец небольшого бизнеса в Англии поставил на сайт чат-бота на ИИ, чтобы он отвечал на вопросы клиентов по ночам. Полгода всё работало идеально — бот консультировал и помогал оформлять заказы, даже продажи росли. А потом нашёлся 1 хитрец, который за час беседы выманил у искусственного интеллекта скидку 80% на заказ в £8000.
Как DeepSeek обманул Anthropic и что из этого вышло
Представьте: вы годами строите уникальную технологию, вкладываете миллиарды, а кто-то просто скачивает её через прокси. Именно это произошло с Anthropic. Компания раскрыла промышленный шпионаж 3 китайских лабораторий. DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом
Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.
США обвинили Nvidia в помощи китайским военным через DeepSeek
Глава комитета Конгресса по Китаю Джон Муленаар направил письмо министру торговли Говарду Латнику с серьёзными обвинениями. По его словам, документы Nvidia свидетельствуют, что инженеры компании помогали китайскому стартапу DeepSeek оптимизировать обучение их моделей. Теперь эти модели развёрнуты в подразделениях планирования мобилизации Народно-освободительной армии Китая.
