Blog

Якщо ви приходите на фестиваль швидкості Гудвуда, не очікуючи нічого, крім ревів суперкарів та аромат високооктанового палива, ви отримуєте лише половину історії. Затягнутий трохи за допомогою доріжки Hillclimb лежить один з найфутуристичних куточків маєтку, де двигуни згоряння поступаються місцем квантового моделювання, супутників та синтетичного інтелекту. Ласкаво просимо до майбутньої лабораторії, іммерсивного технологічного кампусу Гудвуда, де наукова фантастика виходить з сторінки та в реальність.

Куратор постійно захоплююча і блискуча прониклива Люсі Джонстон, майбутня лабораторія-це те, де Гудвуд запитує не те, як виглядає автомобіль майбутнього, а яке майбутнє ми хочемо побудувати в першу чергу. І виходячи з цьогорічного складу, це майбутнє є розумним, занурюючим і цілком можливо, орбітуючи планету.

Технологія для кращого світу

Майбутня лабораторія демонструвала чотири теми цього року, вирішивши деякі найбільші питання нашого часу: як ми рухаємось по всьому світу (мобільність для людства), як ми будуємо речі (нові промислові революції), як ми відображаємо реальність (досліджуючи просторовий інтелект) та як ми піклуємося про планету (наша велика синя крапка).

Кожна тема була упакована практичними демонстраціями та розбиванням розуму, але зокрема, кілька проектів піднялися над натовпом не лише за те, що вони показали, а за те, що вони обіцяють.

Зустріньте Амеку: Робот з обличчям, яке вас отримує

Почнемо з гуманоїдного робота, який викликав і захоплення, і кілька вражаючих подвійних зловживань: Ameca. Створений британським інженерним мистецтвом та представлений у майбутньому лабораторії національним роботарієм, Ameca виглядає менш схожим на робота і більше схожий на персонажа з наступного фільму Pixar.

Що відрізняє AMECA,-це не лише її гіперреалістична міміка або незвична здатність утримувати контакт з очима. Це її гнучкість. Вона не постачається з запеченим інтелектом, а натомість діє як апаратний інтерфейс для будь-якого мозку AI, який вам подобається, будь то чатгпт, Alexa, чи щось на замовлення. Як сказав Стів Макларен з Національного роботарію, “вона призначена для спілкування на людському рівні з виразом обличчя, фактичним контактом очей та жестами”.

І хоча деякі відвідувачі спочатку виглядали нервовими, Макларен зауважив, що діти негайно пов’язані з амеком, балакаючи, як це було най нормальніше у світі. Через десять років він прогнозує, що такі роботи, як Ameca, можуть допомагати в домашніх справах або надання допомоги в галузі охорони здоров'я. Судячи з прийому тут, це майбутнє може надходити раніше, ніж ми думаємо.

Виробничі матеріали – на орбіті

Хоча гуманоїдні роботи можуть отримати заголовки, один з найбільш спокійно революційних проектів у Future Lab був плавав трохи вище, буквально. Введіть Space Forge, аерокосмічну компанію, що базується на Кардіффі, розробляє супутники багаторазового використання для виготовлення напівпровідників на орбіті.

Чому космос? Оскільки умови вакууму та мікрогравітації, виявлені на орбіті з низькою землею, ідеально підходять для вирощування ультрачистових кристалів, що використовуються в напівпровідниках та квантових матеріалах. На землі Гравітація вводить крихітні недосконалості. Тут матеріали утворюються більш ідеально, тобто кращі чіпси, кращі пристрої та менший використання енергії.

Ендрю Гріффітс з космічної кузні пояснив, як їх платформа Forgestar вже знаходиться на орбіті та збирає дані. Майбутні версії будуть повністю повернені, оснащені високотехнологічними щитами та системами м'яких земель, які дозволяють відновлювати, відремонтувати та повторно використати супутники.

Це не просто саміт. З фінансуванням уряду Великобританії, НАТО та ЄСА, Space Forge позиціонує себе як фабрику майбутнього, що плаває над нами.

Аварія на витривалість, відроджена AI

Від космосу до морського дна майбутній досвід лабораторії також занурився в історію легендарного корабля Ернеста Шеклтона, витривалості.

Фолклендс Морська спадщина (FMHT) продемонстрував надзвичайну місію, щоб знайти аварію витривалості під 3000 метрів антарктичного льоду, використовуючи підводних роботів та сонарних безпілотників. Після того, як знайшов наступний виклик, полягав у тому, щоб втілити його в життя, і саме тут увійшов штучний інтелект.

Олена Левендон з FMHT детально розповідала про те, як команда використовувала фотограмметрію та корекцію кольорів, що працюють на AI, щоб зшивати понад 25 000 глибоких могних зображень. Результат – надзвичайно точний цифровий близнюк краху. З цього була створена 3D-друкована модель, побудована протягом 350 годин, щоб допомогти дітям та відвідувачам досліджувати кожен болт та деревину корабля Шеклтон.

“Діти тепер можуть переживати витривалість таким чином, що жодна книга історії ніколи не могла”, – сказав Левендон. І зі своїм новим статусом захищеного Антарктичного пам’ятника, крах зараз є як збереженим артефактом, так і живим навчальним інструментом.

Картографування Всесвіту з ШІ

Дивлячись вгору, а не вниз, Університет Сассекса та Європейське космічне агентство привели космос у фокус з космічним телескопом Евкліда. Поки це тихо орбітує в 1,5 мільйона кілометрів від Землі, Евклід зайнятий картографуванням Всесвіту безпрецедентно. Місія? Розшифровувати таємничі сили темної речовини та темної енергії.

Професор Стівен Вілкінс пояснив, як місія Евкліда покладається на AI для обробки свого приголомшливого обсягу даних, мільярдів галактик, багатьох слабких та віддалених. “Просто немає можливості, щоб люди могли класифікувати все це вручну”, – сказав він. “Таким чином, ми навчаємо машини, щоб помітити надзвичайні в звичайному”.

Вілкінс сподівається, що цей новий об'єктив у Всесвіті принесе відповіді на деякі най втічні питання фізики. Принаймні, це, швидше за все, надихне нове покоління Stargazers, озброєні кращими даними та розумнішими інструментами, ніж будь -коли раніше.

Ще кілька чудес, які варто згадати

Диво не зупинилося на цьому. Відвідувачі могли пілотувати поверхню Місяця у ВР завдяки досвіду польоту Сомніка та Цезій, або зайти всередину “Космічні Apple Vision Pro” Apple Studios через найкращі зображення телескопа James Webb Space телескопа. BMW запропонував побачити систему управління “серцем радості” для електричного водіння нового покоління. Кліматичні безпілотники мармуру з хірургічною точністю відображали зміни навколишнього середовища. А електричні катати E1 додали сплеск швидкості до повідомлення про стійкість.

Кожен експонент, від океанських дослідників до орбітальних інженерів, поділився загальним повідомленням: майбутнє – це не лише гладкі машини чи розумний код. Мова йде про мету.

Чому майбутня лабораторія має значення як ніколи

Серед гарчання двигуна та підбадьорюючого натовпу Future Lab є вітальним поштовхом від роздумів. Це нагадує нам, що технологія не просто швидше, це для того, щоб йти далі, з думкою та з обережністю.

Як Люсі Джонстон, куратор лабораторії, підсумувала: “Це стосується технології чемпіонату для кращого світу. Експоненти вирішують виклики в реальному світі із сміливим мисленням, творчими інструментами та науковою співпрацею”.

Майбутня лабораторія доводить, що справжня гонка – це зробити завтра краще, ніж сьогодні. І судячи з того, що було на шоу цього року, у нас є дуже хороші люди (і роботи) в нашій команді.

Френк Балоніс

Фармацевтична промисловість стоїть на небезпечному перехресті. У той час як компанії готуються до використання штучного інтелекту для виявлення наркотиків, оптимізації клінічних випробувань та ефективності виробництва, нове галузеве дослідження Kiteworks виявляє шокуючу істину: лише 17% організацій впровадили автоматизований контроль, щоб запобігти протіканням конфіденційних даних через інструменти AI. Це означає, що 83% фармацевтичних компаній – включаючи багато CDMO – працюють без основних технічних гарантій, тоді як їхні працівники вставляють молекулярні структури, результати клінічних випробувань та записи пацієнтів у Chatgpt, Claude, Respexity та інші платформи AI.

У звіті, який опитував 461 кібербезпеку, ІТ, управління ризиками та фахівці з дотримання норм в галузях промисловості, розкриває критичний розрив між тим, що вважають керівники фармацевтичних препаратів про свою безпеку AI та те, що відбувається на місцях. Цей висновок узгоджується зі звітом про індекс AI в Стенфорді 2025 року, який задокументував збільшення інцидентів безпеки, пов'язаних з AI, зафіксовано на 56,4% лише за один рік. У галузі, де одна структура молекули, що витікає, може знищити мільярди в інвестиціях на дослідження, цей розрив являє собою не просто проблему безпеки, а екзистенційну загрозу для конкурентної переваги та дотримання регуляторних норм.

Стан безпеки AI в фармацевтичних препаратах: перевірка реальності

Цифри малюють тверезу картину фармацевтичної безпеки AI. Згідно з дослідженням Kiteworks, переважна більшість організацій покладаються на небезпечно неадекватні заходи щодо захисту своїх даних від впливу ШІ. У верхній частині піраміди безпеки лише 17% мають технологію, яка автоматично блокує несанкціонований доступ до AI та сканує чутливі дані – мінімум для захисту в сучасному середовищі.

Решта 83% залежать від все більш ненадійних підходів, орієнтованих на людину. Сорок відсотків покладаються на навчальні заняття з працівниками та періодичні аудити, по суті сподіваючись, що співробітники запам'ятають та дотримуватимуться правил під час роботи під тиском. Ще 20% надсилають попереджувальні електронні листи про використання AI, але ніколи не перевіряють відповідність. Десять відсотків просто видавали керівні принципи, тоді як вражають 13% не мають жодної політики.

Цей поломку безпеки стає особливо тривожним при розгляді унікального тиску, що стоїть перед фармацевтичними дослідниками. Під постійним тиском для прискорення термінів розвитку наркотиків вчені регулярно звертаються до інструментів AI для швидких аналізів, оглядів літератури та інтерпретації даних. Звіт про стан безпеки даних Varonis 2025 підсилює цю проблему, встановивши, що 99% організацій мають конфіденційні дані, небезпечно піддаються впливу інструментів AI, при цьому 90% мають чутливі файли, доступні лише через Microsoft 365 Copilot. Лікарський хімік може завантажувати власні молекулярні структури, щоб отримати уявлення про потенційні лікарські взаємодії. Аналітик клінічних даних може вставити результати пацієнтів на платформу AI для виявлення моделей. Кожна дія, хоча і цілеспрямована, створює постійне опромінення ризику, яке неможливо скасувати.

Що насправді піддається

Дослідження Kiteworks виявляють, що 27% організацій наук про життя визнають, що понад 30% їхніх оброблених даних містять конфіденційну або приватну інформацію. У фармацевтичних контекстах це являє собою катастрофічний рівень впливу, що охоплює найцінніші активи галузі.

Поміркуйте, що фармацевтичні працівники щодня діляться з інструментами AI. Власні молекулярні структури, які потребували років і мільйони доларів, щоб розробити завантажені для швидкого структурного аналізу. Неопубліковані результати клінічних випробувань, які могли б зробити або порушити шанси на затвердження препарату, вставляються в чатні боти для підсумкового покоління. Виробничі процеси, захищені так, як комерційна таємниця переходить у системи AI, коли якісні команди шукають пропозиції оптимізації процесів. Інформація про здоров'я пацієнтів, нібито захищена в рамках HIPAA, вводить публічні платформи AI, коли дослідники просять допомогу в аналізі несприятливих подій.

Постійність цього впливу не може бути завищена. На відміну від традиційних порушень даних, де компанії можуть змінити паролі або відкликати доступ, інформація, що поглинається в моделі навчання AI, стає постійно вбудованою. Як детально описано в дослідженні ризиків витоку даних AI, фармацевтичні компанії стикаються з унікальними вразливими місцями від запам'ятовування моделей, де системи AI можуть ненавмисно зберегти та пізніше викрити фрагменти чутливих даних, таких як ідентифікатори пацієнтів, діагнози або власні молекулярні структури – навіть з моделей, які виглядають належним чином санізованим.

Виклик відповідності

Для фармацевтичних компаній регуляторні наслідки неконтрольованого використання AI створюють ідеальну шторм. У звіті Kiteworks встановлено, що лише 12% організацій перераховують порушення відповідності серед своїх найкращих проблем ШІ – небезпечне сліпого місця, враховуючи прискорення регуляторного виконання. Звіт про індекс AI Стенфорда підтверджує цей регуляторний сплеск, документуючи, що федеральні агенції США видали 59 правил, пов'язаних з AI у 2024 році, більше ніж удвічі більше, ніж 25, видані в 2023 році.

Поточні практики одночасно порушують декілька регуляторних вимог. HIPAA вимагає комплексних аудиторських стежок для всіх електронних захищених інформаційних медичних наук (EPHI), але компанії не можуть відслідковувати те, що перетікає в тіньові інструменти AI. Частина 11 CFR 11 FDA вимагає валідованих систем та електронних підписів для будь -яких клінічних даних, що обробляють систему, стандарти, які публічні платформи AI не можуть відповідати. GDPR передбачає можливість видалити особисту інформацію за запитом, але дані, вбудовані в моделі AI, не можуть бути отримані або видалені.

Пейзаж правоохоронних органів продовжує посилюватися по всьому світу, і Стенфорд повідомляє, що законодавчі згадки про ШІ збільшилися на 21,3% у 75 країнах. Це не пропозиції – вони несуть значні покарання та потенційну кримінальну відповідальність за керівників. Коли регулятори вимагають документації про використання AI під час аудиту, “ми не знали”, стає визнанням недбалості, а не захисту.

Традиційний підхід до дотримання – політика, навчання та періодичні огляди – повністю не вдається в контексті ШІ. Використання Shadow AI відбувається поза корпоративною видимістю, часто на особистих пристроях, які отримують доступ до послуг AI споживачів. У звіті про Varonis встановлено, що 98% компаній мають працівників, які використовують несанкціоновані додатки, при цьому кожна організація в середньому складає 1200 неофіційних додатків. На той час, коли команди з питань дотримання норм виявляють порушення, чутливі дані вже постійно всмоктуються в системах ШІ.

Чому фармацевтичні компанії особливо вразливі

Сучасна розробка наркотиків передбачає великі партнерські стосунки з CDMO, CROS, академічними установами та постачальниками технологій. Кожен партнер потенційно представляє нові інструменти AI та вразливості безпеки. Останній звіт про розслідування даних про порушення даних Verizon показав, що участь сторонніх сторон у порушеннях даних збільшилася з 15% до 30% лише за один рік.

Фармацевтична інтелектуальна власність має надзвичайну цінність, що робить її привабливою ціллю. Одна молекулярна структура може представляти можливість наркотиків на мільярд доларів. Дані клінічних випробувань визначають успіх або невдачу на ринку. Виробничі процеси забезпечують конкурентні переваги, які варто захистити. Коли працівники випадково діляться цією інформацією з інструментами AI, вони по суті публікують комерційну таємницю на глобальній платформі.

Шлях вперед: Будівництво реального захисту

У звіті Kiteworks зрозуміло, що залежні від людини заходи безпеки не вдалося в кожній галузі, включаючи фармацевтичні препарати. Звіт про індекс AI Стенфорда підкріплює це, показуючи, що, хоча організації визнають ризики-64% посилаються на неточність AI та 60%, що виявляють вразливості кібербезпеки-менше двох третин активно впроваджують гарантії. Компанії повинні негайно перейти до технічного управління, який автоматично запобігає несанкціонованому доступу до ШІ та опроміненням даних.

Основні елементи ефективного фармацевтичного управління AI починаються з автоматизованої класифікації даних та блокування. Системи повинні розпізнавати та запобігти конфіденційній інформації – будь то молекулярні структури, дані пацієнта чи клінічні результати – до досягнення несанкціонованих платформ AI. Для цього потрібна технологія, яка працює в режимі реального часу, скануючи потоки даних, перш ніж вони залишають корпоративний контроль.

Постійний моніторинг взаємодій AI з такими рішеннями, як шлюз даних AI, забезпечує видимість фармацевтичних компаній в даний час. Організації потрібні єдині платформи управління, які відстежують кожну точку дотику AI через хмарні сервіси, локальні системи та тінь.

Висновок

Фармацевтична промисловість стикається з скороченням вікна для вирішення витоку даних AI до того, як прийде катастрофічні наслідки. Оскільки 83% організацій, що працюють без основних технічних гарантій, при цьому крововиливши їх найцінніші дані, а інциденти AI збільшуються на 56,4% за рік, згідно з дослідженнями Стенфорда, розрив між сприйнятою та фактичною безпекою досяг критичних рівнів.

Вибір є Stark: впровадити реальний технічний контроль зараз або стикається з неминучими результатами – конкурентним недоліком, оскільки комерційна таємниця просочується до конкурентів, регуляторні штрафи як порушення, та пошкодження репутації, оскільки вплив даних пацієнтів робить заголовки. Громадська довіра до компаній AI вже впала з 50% до 47% лише за один рік, згідно з висновками Стенфорда. Для галузі, побудованої на інноваціях та довірі, неспроможність забезпечити використання AI загрожує обом. Час дій зараз, до наступної завантаженої молекули або клінічного набору даних стане завтрашньою конкурентною катастрофою.

Про автора:

Френк Балоніс – головний директор з питань інформаційної безпеки та старший віце -президент з операцій та підтримки в Kiteworks, що має понад 20 -річний досвід роботи в ІТ -підтримці та послугах. З моменту приєднання до Kiteworks у 2003 році Балоніс контролює технічну підтримку, успіх клієнтів, корпоративну ІТ та безпеку та дотримання, співпрацюючи з командами з продуктів та інженерії. Він проводить сертифіковану сертифікат з питань безпеки інформаційних систем (CISSP) та служив у ВМС США. До нього можна звернутися за адресою fbalonis@kiteworks.com.

Grab співпрацює з постачальником платежів Triple-A та Digital Asset Exchange PDAX, щоб дозволити користувачам Crab на Філіппінах доповнити свої гаманці GrabPay за допомогою криптовалют.

У заяві в середу Граб заявив, що криптовалюти в електронному галеті GrabPay спочатку були запущені в Сінгапурі в 2024 році через партнерство Grab з Triple-A, фірмою, яка дозволяє підприємствам полегшити виплати в цифрових валютах.

Спираючись на цей успіх, Triple-A об'єднався з PDAX, щоб принести новий рівень зручності та гнучкості, щоб захопити користувачів на Філіппінах, забезпечивши цей інноваційний метод готівки.

Користувачі можуть поповнити свої гаманці GrabPay за допомогою масиву криптовалют, включаючи біткойн (BTC), ETHER (ETH), USDC, що підтримується в доларах США, USDC та USDT.

“У нас був успішний запуск підручників GrabPay з криптовалютою в Сінгапурі. Відповідь була фантастичною,

“Тепер ми з нетерпінням чекаємо набути цієї послуги на Філіппіни, ринок, готовий до цифрових валют. Це великий крок у полегшенні цифрових валют у повсякденному житті в Південно-Східній Азії”,-сказав Ерік Барб'є, виконавчий директор Triple-A.

CJ Lacsican, віце-президент з питань міст та керівник фінансової групи Grab на Філіппінах, поділився тим, що інтеграція криптовалюти як варіант готівки для Grabpay відображає прихильність фірми до просування фінансового включення на Філіппіни.

“Пропонуючи більш доступні цифрові рішення, ми прагнемо розширити більш широкий спектр філіппінців-особливо тих, хто має обмежений доступ до традиційного банкінгу, або тих, хто віддає перевагу зручності цифрових валют”,-сказав він.

Зазначається, що інші методи готівки для GrabPay включають електронні гамма, Інтернет-банкінг через Instapay, пов'язані банківські рахунки, дебетові та кредитні картки та виберіть магазини та бізнес-центри.

Тим часом PDAX-це все в одному платформі багатства. Маючи мільйони користувачів по всій країні, він забезпечує доступ до цифрових активів та сучасних інвестиційних рішень, що надає можливість прогресивним філіппінцям взяти на себе відповідальність за створення власного багатства через криптовалюти, токенізовані облігації та інші
цифрові активи.

“На Філіппінах є одна з найбільших баз користувачів Crypto в усьому світі. Завдяки цьому партнерству ми із задоволенням пропонуємо доступні випадки використання, які підтримуватимуть існуючу криптовалюту та сприятиме більшому прийняттю криптовалюти”, – сказав Нічель Габа, головний виконавчий директор PDAX.

Згідно з заявою, це тристороннє партнерство зміцнює безпечні та безпечні криптовалютні транзакції у зв'язку з такими послугами, як мобільність та поставки на вимогу-з Triple-A, ліцензованими організаціями, такими як грошова влада Сінгапуру (MAS) та Мережа виконання фінансових злочинів (Fincen); та PDAX, регульований Bangko Sentral NG Pilipinas, гарантуючи, що наповнення відповідає глобальним стандартам кібербезпеки, запобігання шахрайству та захисту даних.

Граб і пілот -автономний автобус A2Z в Сінгапурі

Агентний ШІ, штучний інтелект та машинне навчання, технології нового покоління та безпечний розвиток

Новий агент OpenAI автоматизує завдання, серед меж та проблем конфіденційності

Рашмі Рамеш (Rashmiramesh_)
23 липня 2025 року

Новий агент Chatgpt OpenAI може кодувати, переглядати та надсилати електронну пошту. Маркуючи як цифровий помічник виконавчої влади, агент призначений для автоматизації складних, багатоетапних робочих процесів, таких як генерування звітів, аналіз електронних таблиць або кандидатів. Він може керувати такими програмами, як Gmail, Github та Google, рідко перемикання між інструментами у віртуальному середовищі, що імітує операційну систему настільних ПК.

Див. Також: Доказ концепції: Переосмислення ідентичності для віку агентів ШІ

Але чи може він надійно виконувати ці завдання, і чи повинні користувачі довіряти йому конфіденційною інформацією, – це відкрите питання.

Агент працює повністю в інфраструктурі з пісочниці OpenAI. Компанія заявила, що не торкається локального пристрою користувача, замість цього використовує віртуальний браузер, файлову систему та операційну систему, керовану OpenAI. Інтерфейс з'являється у спадному меню Chatgpt і його розгортається для передплатників Pro, команди, підприємств та освіти.

OpenAi заявив, що агент “виконує ці завдання, використовуючи власний віртуальний комп'ютер, плавно переміщуючись між міркуваннями та дією для обробки складних робочих процесів від початку до кінця, все на основі ваших інструкцій”.

Його продуктивність змішана. У структурованих орієнтирах агент розмістив вражаючі бали. На DSBench, який оцінює аналіз даних та навички моделювання, він набрав майже 90%, що на 20 балів випереджає середніх користувачів людини. Він також добре працював у Bowsecamp для веб -пошуку та електронних таблиць для завдань електронної таблиці, хоча OpenAi використовував різні інструменти, ніж автори Benchmark, ускладнюючи порівняння.

Але його здатність займатися відкритими завданнями, реальними завданнями набагато менш надійною. У моделюванні кібербезпеки, яке випробувало складні міркування та аналіз загрози, агент не зміг виконати свою місію навіть після отримання додаткових підказок. OpenAi також визнав, що його невдача в тесті вказувала на те, що агент все ще бореться за узагальнення поза своїми тренувальними моделями.

“Наскільки це добре? На відміну від свого попередника -попередника, агент насправді може робити корисні речі”, – написав Домінік Лукес, провідний бізнес -технолог в Оксфордському університеті. “Але вони повинні бути правильними речами”.

На практиці це означає, що агент переважає на щільно обстежених, добре структурованих робочих процесах, таких як пошук імен, складання вмісту або автоматизацію важких завдань, але боротьба з неоднозначністю, творчістю або важкими завданнями.

“Чи може чатгпт -агент -джерело кандидатів? Так, це може”, – сказав радник AI Йоганнес Сундло. “Це все змінить? Ні. Не зараз”.

Ці межі приходять поряд з новими ризиками. Оскільки агент може читати електронні листи, отримати доступ до календарів та взаємодіяти з сторонніми платформами, він вимагає підвищених дозволів, які представляють проблеми конфіденційності та безпеки. “Ризики конфіденційності та безпеки дозволяють агенту AI виконувати завдання, значно перевищить будь-які пільги на продуктивність, яку він може запропонувати”,-попередила Луїз Яровський, співзасновник Академії AI, Tech & Frifency. “Але люди все одно використовуватимуть агентів AI через галас, цікавість або тому, що їх компанія” AI спочатку “.”

OpenAi каже, що це огородження для зменшення таких ризиків. Користувачі повинні підтвердити конфіденційні дії, такі як надсилання електронних листів або здійснення покупок, а агент показує свій процес міркувань у режимі “годинника”, щоб користувачі могли втручатися. Система включає класифікатори, розроблені для виявлення та блокування оперативної ін'єкції, що є шкідливим текстом, вбудованим на веб -сайти, який може викрасти поведінку агента. OpenAI каже, що це не реєструє чутливу інформацію, як паролі під час цих автоматизованих сеансів.

Сеанси агента також за замовчуванням працюють із пам'яттю, мінімізуючи ризик довгострокового витоку даних. Користувачі можуть стерти всю активність минулого агента за допомогою опції “Clear Cleaning Data” на один клік.

Деякі частини системи все ще недостатньо розвинені. Генератор слайд -палуби – це живий, але “рудиментарний”, – сказав Ондай. Математичні здібності агента в Frontiermath та загальні знання в останньому іспиті людства є скромними. А агент ще не доступний в Європейському економічному районі чи Швейцарії через правила торгівлі блоками (див.: AI Boss видовищно провалюється в багатомісячному тесті бізнесу.).

OpenAI планує заходити свій попередній інструмент автоматизації, оператор на користь цього більш здібного агента Chatgpt, який позиціонується як майбутній інтерфейс для автоматизації завдань на основі інструментів (див.: OpenAI запускає AI -“Агент” Оператор “.).

Агент може зробити багато речей, які Openai каже, що це може, але лише за правильних умов і лише в тому випадку, якщо користувачі готові відмовитись від значної довіри та даних у відповідь.