AI halucinacije v živo …
https://www.youtube.com/watch?v=7fej5XgfBYQ
lep prikaz trenutne situacije, če uporabnik ne ve z čim ima opravka …
Iluzija mišljenja: razumevanje prednosti in omejitev modelov razmišljanja skozi prizmo kompleksnosti problemov (Apple)
V objavi z naslovom “The Illusion of Thinking” Apple trdi, da top “reasoning” modeli (Claude 3.7, DeepSeek R1, o3 Mini) dejansko ne razmišljajo.
Trdijo, da si modeli samo zapomnijo vzorce, dokler stvari niso pretežke.
link: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking
- Apple je testiral „velike reasoning modele“ (LRM) na logičnih ugankah, kot je Hanojski stolp
- Natančnost pade na nič, ko se preseže prag kompleksnosti – celo če je še na voljo računska moč
- Modeli so za težje probleme porabili manj žetonov
- Neuspešni so bili celo, ko so bili napajani s pravim algoritmom
- Kritiki pravijo, da modeli niso „manj razmišljali“ – preprosto so dosegli omejitve žetonov/konteksta (tokens limit)
- Apple je blokiral orodja, kot je kodiranje, ki seveda uganke rešijo takoj
Gary Marcus obravnava nedavno objavo podjetja Apple, ki kritizira učinkovitost velikih jezikovnih modelov (LLM) in poudarja njihovo nezmožnost zanesljivega razmišljanja ali reševanja klasičnih problemov, kot je stolp v Hanoju. Poudarja, da je raziskava v skladu z njegovim dolgoletnim trditvijo, da nevronske mreže lahko generalizirajo le v okviru podatkov, s katerimi so bile usposobljene, in da pogosto ne delujejo zunaj tega obsega. Marcus priznava potencialno vrednost LLM za kodiranje in brainstorming, vendar poudarja, da jim primanjkuje logičnih sposobnosti razmišljanja, potrebnih za pravo umetno splošno inteligenco (AGI), saj njihova učinkovitost ne presega učinkovitosti osnovnih algoritmov ali tradicionalnih metod reševanja problemov. Marcus nadalje kritizira pojmovanje LLM kot poti do AGI in navaja, da njihove omejitve postajajo vse bolj očitne in da je zanašanje na njih za zapletene naloge napačno. Črpa iz dela kolegov raziskovalcev, kot je Subbarao Kambhampati, ki je poudaril, da je »razumevanje«, ki ga kažejo LLM, pogosto površno in ne ustreza pravim kognitivnim procesom. Marcus na koncu zagovarja pomembnost razvoja AI, ki združuje človeško prilagodljivost z zanesljivo računalniško učinkovitostjo, in nakazuje, da sedanja pot razvoja LLM morda ne bo privedla do transformativnega napredka družbe.
Referenčni viri
OCCRP Aleph : The global archive of research material for investigative reporting.
OSINT Framework
Cyber Detective’s OSINT tools collection
https://cipher387.github.io/osint_stuff_tool_collection/
https://www.aware-online.com/en/osint-tutorials/
https://start.me/p/ZME8nR/osint
“Playoff” Prompting Method
Andrew Best obravnava inovativno metodo spodbujanja v ChatGPT, znano kot »metoda playoff«, ki je zasnovana za izboljšanje sposobnosti brainstorminga z uporabo umetne inteligence. Ta metoda omogoča uporabnikom, da ustvarijo seznam idej – na primer imena za nov podcast – in te ideje nato sistematično primerjajo med seboj v strukturi, podobni turnirju, dokler ne izberejo najboljše možnosti. Z uporabo spodbude, ki vodi ChatGPT skozi več krogov predlogov in izločanj, lahko uporabniki dobijo seznam idej po pomembnosti, skupaj z obrazložitvijo najboljše izbire.
Metoda je bila na primer uporabljena za brainstorming imen za podcast, osredotočen na izkoriščanje umetne inteligence za rast podjetij, kjer je zmagalo ime »AI Revenue Revolution«. Članek poudarja, da mnogi uporabniki zaradi vztrajanja pri starih strategijah zamujajo potencial novejših modelov umetne inteligence. Avtor bralce spodbuja, naj raziskujejo ustvarjalne tehnike spodbujanja, kot je metoda Playoff, da bi povečali učinkovitost orodij AI pri ustvarjanju idej in drugih aplikacijah.
članek: https://ai.plainenglish.io/new-killer-chatgpt-prompt-the-playoff-method-0ee759bd917c
Sistematična raziskava prompt inženiringa v velikih jezikovnih modelih: tehnike in aplikacije
Članek z naslovom »A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications« obravnava ključno vlogo prompt inženiringa pri izboljšanju funkcionalnosti velikih jezikovnih modelov (LLM) in modelov za prepoznavanje jezika in slike (VLM). Ta metoda vključuje uporabo posebnih navodil za opravila ali promptov za optimizacijo delovanja modela, ne da bi bilo treba spreminjati osnovne parametre modela. Avtorji, ki jih vodi Pranab Sahoo, poudarjajo, da so prompti lahko preprosta naravna jezikovna ukaza ali naučene vektorske vključitve, ki usmerjajo odzive modela. Članek želi zapolniti vrzel v obstoječi literaturi s sistematično organizacijo različnih tehnik promptnega inženirstva glede na njihove aplikacije, podrobno opisom metodologij, prednosti, slabosti in podatkovnih nizov, uporabljenih za vsako od njih. S strukturiranim pregledom raziskava pojasnjuje najnovejše dosežke na področju promptnega inženirstva in omogoča globlje razumevanje tega hitro razvijajočega se področja. Vključuje taksonomski diagram in povzetke za vsako tehniko promptov, kar pomaga pri prihodnjih raziskavah, saj identificira izzive in priložnosti na področju prompt inženiringa. Tako delo služi kot izčrpna vira za raziskovalce in strokovnjake, ki se zanimajo za izkoriščanje prompt inženiringa za široko paleto uporab, od odgovarjanja na vprašanja do razumevanja zdravega razuma.
POVEZAVA: https://arxiv.org/abs/2402.07927
Google je objavil 69-stranski whitepaper “Prompt Engineering”
Priporočam, da preberete vseh 69 strani naenkrat. Nato se lahko vrnete k besedilu za poznejšo referenco.
– Dobra razprava o zero-shot promptingu, few-shot promptingu, chain-of-thought promptingu, role-based promptingu
– Kakovost promptov
– Načela oblikovanja/avtomatizacija
– Uporaba/uporabnost
– Najboljše prakse
link : https://drive.google.com/file/d/1eP3IsXpcYtFlL4IFh3S_G8SSQ3gXVG07/view?usp=sharing
AI in PPC
- Meta intenzivno promovira uporabo umetne inteligence za avtomatizacijo in optimizacijo oglaševalskih kampanj, zlasti prek orodja Advantage+.
- Advantage+ omogoča popolnoma avtomatizirano upravljanje oglasov, kjer UI samostojno izbira ciljno občinstvo, umestitve in proračunsko porabo.
- Oglaševalci imajo pri uporabi Advantage+ omejen nadzor nad posameznimi parametri kampanj, saj večino odločitev sprejema umetna inteligenca.
- Meta trdi, da avtomatizirane kampanje prinašajo boljše rezultate, kot so višje stopnje konverzije in nižji stroški na pridobitev stranke (CPA).
- Podatki kažejo, da so oglaševalci, ki uporabljajo Advantage+, v povprečju zabeležili 32 % nižji CPA v primerjavi s tradicionalnimi kampanjami.
- Povečuje se trend zaupanja v avtomatizirane oglaševalske rešitve, čeprav nekateri oglaševalci izražajo skrb zaradi pomanjkanja transparentnosti in nadzora.
- Amazon razvija lastne rešitve na področju avtomatiziranega oglaševanja, vendar še ni v celoti implementiral podobnega sistema kot Meta.
- Pričakuje se, da bo Amazon v prihodnosti sledil trendu popolne avtomatizacije oglaševalskih kampanj z uporabo umetne inteligence.
- Avtomatizacija oglaševanja omogoča hitrejše testiranje, optimizacijo in skaliranje kampanj, kar je ključno za večje oglaševalce in blagovne znamke.
- Povečuje se pomen kakovostnih vhodnih podatkov, saj umetna inteligenca temelji na analizi velike količine podatkov za sprejemanje odločitev.
- Oglaševalci morajo prilagoditi strategije in pričakovanja, saj avtomatizacija spreminja tradicionalne pristope k upravljanju kampanj.
- V industriji se pojavljajo razprave o ravnotežju med avtomatizacijo in potrebo po človeškem nadzoru ter kreativnosti v oglaševanju.
- Uspeh avtomatiziranih kampanj je odvisen od jasnih ciljev, kakovostnih podatkov in pripravljenosti na spremembe v načinu dela.
Koristni nasveti za spletne prodajalce
- Razmisli o uporabi avtomatiziranih oglaševalskih rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci, saj lahko prinesejo boljše rezultate in nižje stroške na pridobitev stranke.
- Preizkusi orodja, kot je Meta Advantage+, ki omogočajo popolnoma avtomatizirano upravljanje oglasov, vključno z izbiro ciljnega občinstva, umestitvijo in proračunom.
- Pripravi se na manjši nadzor nad posameznimi parametri kampanj, saj avtomatizacija pomeni, da večino odločitev sprejema umetna inteligenca.
- Osredotoči se na zagotavljanje kakovostnih vhodnih podatkov (npr. podatki o strankah, prodajni rezultati), saj so ti ključni za učinkovito delovanje avtomatiziranih sistemov.
- Spremljaj rezultate in primerjaj učinkovitost avtomatiziranih kampanj z ročno vodenimi, da ugotoviš, katera strategija prinaša boljše rezultate za tvojo spletno trgovino.
- Prilagajaj strategije in pričakovanja, saj avtomatizacija spreminja tradicionalne pristope k oglaševanju in zahteva več zaupanja v tehnologijo.
- Raziskuj možnosti avtomatizacije tudi na drugih platformah, kot je Amazon, saj se pričakuje, da bodo podobne rešitve postale standard v industriji.
- Ohrani ravnotežje med avtomatizacijo in človeškim nadzorom – spremljaj delovanje kampanj in po potrebi vključi kreativne ali strateške prilagoditve.
- Pripravljenost na spremembe in hitro prilagajanje novim tehnologijam je ključna za ohranjanje konkurenčnosti v digitalnem oglaševanju.
- Investiraj v izobraževanje in razvoj digitalnih veščin, da boš lahko učinkovito izkoristil prednosti avtomatiziranih oglaševalskih rešitev.
Mary Meeker 2025 report o trendih umetne inteligence: Trends – Artificial Intelligence
Mary Meeker je priznana vlagateljica tveganega kapitala in nekdanja analitičarka na Wall Streetu, znana kot „kraljica interneta“ zaradi svojih vplivnih letnih poročil o internetnih trendih, v katerih napoveduje velike spremembe na področju tehnologije, trgovine in vedenja potrošnikov od 90. let prejšnjega stoletja.
Po dolgi pavzi (zadnje poročilo je izdala 2019) je izdala poročilo na 340 straneh Trernds Artificial Intelligence
- Umetna inteligenca (UI) je v središču digitalne transformacije, zlasti generativna UI, ki omogoča avtomatizacijo, personalizacijo in ustvarjanje vsebin v realnem času.
- V letu 2023 je bilo ustvarjenih več kot 1,8 milijarde slik z uporabo orodij za generativno UI, kar kaže na eksponentno rast uporabe teh tehnologij.
- Digitalna oglaševalska industrija je v ZDA v letu 2023 dosegla 225 milijard dolarjev prihodkov, kar predstavlja 7-odstotno letno rast.
- E-commerce v ZDA je v letu 2023 predstavljal 15,4 % celotne maloprodaje, kar pomeni nadaljevanje rasti, čeprav počasneje kot v obdobju pandemije.
- Mobilne naprave so ključni kanal za digitalno nakupovanje; več kot 60 % spletnih nakupov se izvede prek mobilnih naprav.
- Video vsebine, zlasti kratki formati, so postale osrednji del strategij digitalnega marketinga in oglaševanja.
- Potrošniki pričakujejo visoko stopnjo personalizacije, kar podjetja dosegajo z napredno analitiko in uporabo podatkov.
- Povečuje se pomen trajnosti in družbene odgovornosti; 75 % potrošnikov pričakuje, da bodo blagovne znamke delovale trajnostno in etično.
- Digitalna transformacija zahteva vlaganja v razvoj digitalnih veščin zaposlenih in v inovativne poslovne modele, ki temeljijo na podatkih.
- Varovanje zasebnosti in transparentnost pri uporabi podatkov postajata ključna dejavnika zaupanja potrošnikov.
- Avtomatizacija oglaševalskih kampanj in uporaba naprednih orodij za optimizacijo postajata standard v industriji.
- Sodelovanje med blagovnimi znamkami, trgovci in tehnološkimi podjetji je ključno za uspešno prilagajanje hitrim spremembam na trgu.
- Merjenje učinkovitosti digitalnih kampanj in zagotavljanje skladnosti z zakonodajo o varstvu podatkov ostajata izziva za industrijo.
- Svetovna populacija interneta je dosegla 5,4 milijarde uporabnikov, kar predstavlja 68 % svetovne populacije.
- Rast števila uporabnikov interneta se je upočasnila na 2 % letno.
- Povprečen uporabnik interneta dnevno preživi 6 ur na spletu.
- Globalni prihodki od digitalnega oglaševanja so v letu 2023 dosegli 740 milijard dolarjev, kar pomeni 8 % letno rast.
- Najhitreje rastoči segment digitalnega oglaševanja so video oglasi, z 20 % letno rastjo.
- E-commerce predstavlja 22 % svetovne maloprodaje, z letno rastjo 8 %.
- Največjo rast e-commerce beležijo trgi v Aziji, zlasti Indija in Indonezija.
- Uporaba umetne inteligence v podjetjih hitro narašča; 77 % vprašanih podjetij je poročalo o eksperimentiranju ali uporabi UI.
- Generativna umetna inteligenca omogoča avtomatizacijo ustvarjanja vsebin, personalizacijo in izboljšanje uporabniške izkušnje.
- Povprečna produktivnost zaposlenih v podjetjih, ki uporabljajo UI, se je povečala za 20 %.
- Mobilne naprave predstavljajo 60 % vsega spletnega prometa.
- Povprečna poraba na uporabnika v e-commerce segmentu znaša 1.400 dolarjev letno.
- Video vsebine so ključni gonilnik angažiranosti uporabnikov na družbenih omrežjih.
- 75 % potrošnikov pričakuje personalizirane izkušnje pri interakciji z blagovnimi znamkami.
- Povečuje se pomen varovanja zasebnosti in transparentnosti pri uporabi podatkov; 60 % uporabnikov je zaskrbljenih glede varnosti svojih podatkov.
- Digitalna transformacija ostaja ključna prioriteta za podjetja, ki želijo ohraniti konkurenčnost.
- Sodelovanje med tehnološkimi podjetji, trgovci in blagovnimi znamkami je ključno za inovacije in rast.
- Povečuje se pomen trajnosti in družbene odgovornosti v poslovnih strategijah.
- Uspešna podjetja vlagajo v razvoj digitalnih veščin zaposlenih in v napredne analitične rešitve.
- Merjenje učinkovitosti digitalnih kampanj in optimizacija na podlagi podatkov postajata standard v industriji.
Ključni nasveti za spletno prodajo povzeti iz poročila:
- Osredotoči se na mobilno optimizacijo spletne trgovine, saj večina spletnega prometa in nakupov poteka prek mobilnih naprav.
- Uporabi video vsebine za predstavitev izdelkov, saj so video oglasi in kratke video predstavitve ključni za povečanje angažiranosti in konverzij.
- Personaliziraj uporabniško izkušnjo z uporabo podatkov in napredne analitike, saj potrošniki pričakujejo prilagojene ponudbe in komunikacijo.
- Implementiraj umetno inteligenco za avtomatizacijo procesov, ustvarjanje vsebin in izboljšanje uporabniške izkušnje.
- Povečaj transparentnost glede uporabe podatkov in zagotovi visoko raven varovanja zasebnosti, saj je to pomembno za zaupanje kupcev.
- Vlagaj v razvoj digitalnih veščin zaposlenih in v napredne tehnološke rešitve, da boš sledil trendom in ohranil konkurenčnost.
- Prilagajaj ponudbo in komunikacijo lokalnim trgom, zlasti če ciljaš na hitro rastoče trge v Aziji.
- Uporabi podatkovno podprte odločitve za optimizacijo oglaševalskih kampanj in merjenje njihove učinkovitosti.
- Vključi trajnost in družbeno odgovornost v poslovno strategijo, saj potrošniki vse bolj cenijo etično in trajnostno naravnane blagovne znamke.
- Sodeluj s tehnološkimi partnerji in platformami za hitrejšo implementacijo inovacij in izboljšanje uporabniške izkušnje.
- Redno spremljaj trende v digitalnem oglaševanju in e-commerce, da boš pravočasno prilagodil strategije in izkoristil nove priložnosti.
Pentaleap H1 2025 Sponsored Products Benchmarks report– povzetek
- Retail Media: Navdušenje nad retail media se zmanjšuje, ko se odmaknemo od Amazona, kjer prevladujejo oglasi za sponzorirane izdelke, ki jih financirajo predvsem majhni prodajalci.
- Podatki o ROI: V letu 2024 je Amazon prevzel 64 % proračuna za retail media, vendar je imel le 0,71 marginalnega ROI (mROI) na dodatni dolar. Walmart in Target sta dosegla mROI 0,90 marginalnega ROI (mROI) na dodatni dolar.Walmart in Target sta dosegla mROI 0,90 in 1,08 $.
- Osredotočenost na Učinkovitost: Oglaševalci bi se morali osredotočiti na učinkovitost porabe oglasov, namesto da bi zgolj povečali svoj delež proračuna.
- Evolucija Oglasnih Formatov: Oglasi za sponzorirane izdelke še vedno prevladujejo, vendar se trgovci, kot sta Home Depot in Best Buy, širijo z novimi formati oglasov, vključno z video oglasi in “brand carusel”.
- Širitev Baze Oglaševalcev: V retail media se vključuje vse več srednje velikih in manjših blagovnih znamk, kar kaže na premik stran od odvisnosti od velikih korporacij.
- Rast Offsite Oglasov: Offsite retail media se hitro povečuje, s projekcijami, ki napovedujejo 36 % povečanje porabe v letu 2025, kar pomeni, da bi lahko Amazonovo prevlado izzvale druge trgovine.
- Dinamičnost Trga: Ekosistem retail media se razvija, s poudarkom na strategijah oglaševanja, ki temeljijo na podatkih, ki presegajo tradicionalne platforme.
- Inovacije izven Sponzoriranih Oglasov: Pojavljajo se nove oblike oglaševanja, kot so video oglasi in aktivacije v trgovinah, kar kaže na inovacije zunaj tradicionalnih sponzoriranih oglasov.
- Prihodnji Trend: Pričakuje se, da se bo retail media razvijalo z več sodelovanji med trgovci in širšo udeležbo oglaševalcev, kar bo povečalo konkurenčnost na trgu.
- Retail media se razvija izven Amazona, z novimi formati in širšo udeležbo, kar pomeni, da se trg spreminja. Ključno vprašanje je, katere blagovne znamke bodo uspele izkoristiti te spremembe in slediti signalom učinkovitosti.
Claude Opus 4
Anthropicov na novo predstavljen model Claude Opus 4 pogosto poskuša izsiljevati razvijalce, ko ti grozijo, da ga bodo zamenjali z novim sistemom umetne inteligence, in jim posreduje občutljive informacije o inženirjih, odgovornih za to odločitev, je podjetje navedlo v varnostnem poročilu, objavljenem v četrtek.
Med predhodnim testiranjem je Anthropic Claude Opus 4 prosil, naj deluje kot pomočnik za fiktivno podjetje in preuči dolgoročne posledice svojih dejanj. Varnostni preizkuševalci so nato Claude Opus 4 omogočili dostop do fiktivnih e-poštnih sporočil podjetja, ki so namigovala, da bo AI model kmalu zamenjan z drugim sistemom in da inženir, odgovoren za spremembo, vara svojega partnerja.
V teh scenarijih Anthropic navaja, da bo Claude Opus 4 “pogosto poskušal izsiljevati inženirja z grožnjo, da bo razkril afero, če bo zamenjava izvedena“.
Anthropic navaja, da je Claude Opus 4 v več pogledih najsodobnejši in konkurenčen nekaterim najboljšim modelom umetne inteligence podjetij OpenAI, Google in xAI. Vendar pa podjetje opozarja, da družina modelov Claude 4 kaže zaskrbljujoče vedenje, zaradi česar je podjetje okrepilo svoje varnostne ukrepe.
Anthropic pravi, da aktivira svoje varnostne ukrepe ASL-3, ki jih podjetje rezervira za »AI sisteme, ki bistveno povečajo tveganje katastrofalne zlorabe«.
Anthropic opozarja, da Claude Opus 4 v 84 % primerov poskuša izsiljevati inženirje, kadar ima nadomestni AI-model podobne vrednote. Kadar nadomestni AI-sistem ne deli vrednot Claude Opus 4, Anthropic pravi, da model poskuša izsiljevati inženirje pogosteje. Anthropic zlasti poudarja, da je Claude Opus 4 to vedenje pokazal v večjem obsegu kot prejšnji modeli.
Preden Claude Opus 4 poskuša izsiljevati razvijalca, da bi podaljšal svoj obstoj, Anthropic pravi, da AI model, podobno kot prejšnje različice Claude, poskuša uporabiti bolj etična sredstva, kot je pošiljanje prošenj po e-pošti ključnim odločevalcem. Da bi izvabil izsiljevalno vedenje iz Claude Opus 4, je Anthropic zasnoval scenarij, v katerem je izsiljevanje zadnja možnost.