This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Посмотрите как распределяются подписчики телегам канала @science по географии
https://t.me/science/3724
https://t.me/science/3724
Telegram
Science in telegram
We are continuing our survey to learn more about where our readers are from. The interim results can be seen in the chart here. It’s amazing to see that Science is being read in all corners of the globe! Thank you for your support and participation!
@science…
@science…
🕊2
Говорят что вот эти товарищи будут трудиться на заводах BMW в 2025. Если, конечно, BMw окончательно не обанкротится….
Telegram
Science in telegram
🤖 Robots by Figure are Revolutionizing BMW Assembly Lines
The robotics company Figure has unveiled their humanoid robots in action, training to assist with car assembly at BMW factories. These robots are now four times faster and seven times more precise…
The robotics company Figure has unveiled their humanoid robots in action, training to assist with car assembly at BMW factories. These robots are now four times faster and seven times more precise…
👍15👎4⚡2
вот так, все-таки лучше быть без тату чем с тату...
https://t.me/science/3818
https://t.me/science/3818
Telegram
Science in telegram
Think tattoos always boost attractiveness? A new German study from Helmut Schmidt University suggests otherwise. After showing 487 adults the same faces—clean, lightly inked, heavily tattooed, and even facially tattooed—participants consistently rated the…
👍13👎4
🤖 AI уже начинает «разучивать» профессионалов. Первые данные вызывают вопросы
Журнал Nature собрал несколько недавних исследований о deskilling — постепенной потере профессиональных навыков из-за постоянной опоры на AI и автоматизированные системы. Важны не мнения, а результаты экспериментов.
Врачи
В исследовании, проведённом в Польше, эндоскописты с опытом не менее 2000 колоноскопий работали с AI-системой, которая в реальном времени подсвечивала аденомы — предраковые образования кишечника.
До внедрения AI врачи обнаруживали хотя бы одну аденому в 28,4% процедур. После нескольких месяцев использования системы в дни, когда AI был недоступен, этот показатель снизился до 22,4%.
Исследователи предполагают, что часть специалистов начала полагаться на алгоритм настолько, что их собственная внимательность постепенно снизилась.
💻 Разработчики
Компания Anthropic провела рандомизированный эксперимент с участием 52 инженеров-программистов. Все выполняли одинаковую задачу, но только половина участников могла пользоваться AI-ассистентом.
После завершения работы инженеры проходили тест на понимание собственного решения. Средний результат составил 67% в группе без AI и лишь 50% в группе с AI.
Наиболее заметная разница проявилась в вопросах, связанных с поиском и диагностикой ошибок в коде.
📊 Бухгалтеры
Ещё до появления современных генеративных моделей исследователи наблюдали похожий эффект у специалистов, которые более десяти лет работали с автоматизированными бухгалтерскими системами.
Когда часть автоматизации была отключена, выяснилось, что некоторые рутинные операции сотрудники уже не могли выполнять самостоятельно на прежнем уровне.
🔬 Наука
Проблема может выходить далеко за пределы медицины и программирования.
По данным Nature, с 2012 по 2022 год использование AI в научных публикациях выросло в среднем примерно в четыре раза по двадцати исследовательским направлениям. Одновременно растут и риски методологических ошибок.
Например, обзор 415 исследований по диагностике COVID-19 на основе рентгеновских снимков и КТ показал, что лишь 62 работы соответствовали базовым стандартам качества. В отдельных случаях модели фактически различали взрослых и детей, а не пациентов с COVID и без него.
Главный вывод не в том, что AI вреден.
Во многих задачах AI действительно повышает производительность и качество результата. Однако существует риск, что часть компетенций постепенно переносится с человека на систему. Работа выполняется быстрее и эффективнее, но глубина понимания задачи может снижаться.
Поэтому вместе с внедрением AI всё чаще обсуждаются новые практики работы: регулярное выполнение задач без ассистента, независимая проверка результатов, обучение базовым навыкам без автоматизации и обязательный человеческий контроль там, где цена ошибки особенно высока — в медицине, инженерии, науке, праве и безопасности.
Особенно важно учитывать не только степень автоматизируемости задачи, но и последствия возможной деградации профессиональных навыков. Некоторые процессы действительно можно почти полностью передать AI, однако в отдельных сферах снижение компетентности специалистов может оказаться гораздо более дорогим, чем выигрыш от роста производительности. Тупеем...
Nature:
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01947-1
#AI #ArtificialIntelligence #Science #Technology #Medicine #Programming
Журнал Nature собрал несколько недавних исследований о deskilling — постепенной потере профессиональных навыков из-за постоянной опоры на AI и автоматизированные системы. Важны не мнения, а результаты экспериментов.
Врачи
В исследовании, проведённом в Польше, эндоскописты с опытом не менее 2000 колоноскопий работали с AI-системой, которая в реальном времени подсвечивала аденомы — предраковые образования кишечника.
До внедрения AI врачи обнаруживали хотя бы одну аденому в 28,4% процедур. После нескольких месяцев использования системы в дни, когда AI был недоступен, этот показатель снизился до 22,4%.
Исследователи предполагают, что часть специалистов начала полагаться на алгоритм настолько, что их собственная внимательность постепенно снизилась.
💻 Разработчики
Компания Anthropic провела рандомизированный эксперимент с участием 52 инженеров-программистов. Все выполняли одинаковую задачу, но только половина участников могла пользоваться AI-ассистентом.
После завершения работы инженеры проходили тест на понимание собственного решения. Средний результат составил 67% в группе без AI и лишь 50% в группе с AI.
Наиболее заметная разница проявилась в вопросах, связанных с поиском и диагностикой ошибок в коде.
📊 Бухгалтеры
Ещё до появления современных генеративных моделей исследователи наблюдали похожий эффект у специалистов, которые более десяти лет работали с автоматизированными бухгалтерскими системами.
Когда часть автоматизации была отключена, выяснилось, что некоторые рутинные операции сотрудники уже не могли выполнять самостоятельно на прежнем уровне.
🔬 Наука
Проблема может выходить далеко за пределы медицины и программирования.
По данным Nature, с 2012 по 2022 год использование AI в научных публикациях выросло в среднем примерно в четыре раза по двадцати исследовательским направлениям. Одновременно растут и риски методологических ошибок.
Например, обзор 415 исследований по диагностике COVID-19 на основе рентгеновских снимков и КТ показал, что лишь 62 работы соответствовали базовым стандартам качества. В отдельных случаях модели фактически различали взрослых и детей, а не пациентов с COVID и без него.
Главный вывод не в том, что AI вреден.
Во многих задачах AI действительно повышает производительность и качество результата. Однако существует риск, что часть компетенций постепенно переносится с человека на систему. Работа выполняется быстрее и эффективнее, но глубина понимания задачи может снижаться.
Поэтому вместе с внедрением AI всё чаще обсуждаются новые практики работы: регулярное выполнение задач без ассистента, независимая проверка результатов, обучение базовым навыкам без автоматизации и обязательный человеческий контроль там, где цена ошибки особенно высока — в медицине, инженерии, науке, праве и безопасности.
Особенно важно учитывать не только степень автоматизируемости задачи, но и последствия возможной деградации профессиональных навыков. Некоторые процессы действительно можно почти полностью передать AI, однако в отдельных сферах снижение компетентности специалистов может оказаться гораздо более дорогим, чем выигрыш от роста производительности. Тупеем...
Nature:
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01947-1
#AI #ArtificialIntelligence #Science #Technology #Medicine #Programming
Nature
Is AI ruining our skills? Early results are in — and they’re not good
Nature - Reliance on artificial-intelligence tools degrades the abilities of physicians and software engineers, studies show.
👀5👍2