WhatsApp впервые за 11 лет существования начнет показывать рекламу в своем приложении. Объявления появятся только в разделе “Обновления”, которым пользуются 1,5 млрд человек ежедневно. Meta заверяет, что личная переписка останется зашифрованной и недоступной для рекламодателей.

Для таргетинга рекламы WhatsApp будет использовать только базовые данные — геолокацию и язык устройства, но не содержание сообщений. Пользователи смогут опционально связать аккаунты WhatsApp с Instagram и Facebook для более персонализированной рекламы.

В 2017 году основатели мессенджера Ян Кум и Брайан Эктон покинули компанию, в том числе и разойдясь с Марком Закербергом во взглядах на монетизацию сервиса. Впрочем, реклама есть во многих мессенджерах, включая популярные Viber и Telegram, так что назвать это беспрецедентным не получится.

В США нашли новую монополию. Федеральный суд в Манхэттене разрешил продолжить групповой иск против Amazon, обвиняющий компанию в монополизации рынка аудиокниг через сервис Audible. Независимые авторы утверждают, что Amazon принуждает их к эксклюзивным соглашениям, предлагая 40% роялти за эксклюзивность на 90 дней против 25% за неэксклюзивное распространение.

По данным иска, Audible контролирует более 60% американского рынка аудиокниг, в то время как доля Apple составляет около 20%. Истцы требуют более $5 млн компенсации и статуса группового иска для тысяч авторов.

Amazon отрицает нарушения, утверждая, что рынок аудиокниг “здоровый и конкурентный”, и что компания имеет право тратить больше ресурсов на продвижение эксклюзивного контента. Однако суд пока отклонил ходатайство Amazon о прекращении дела.

Мне это кажется некоторой левизной в сочетании с незнанием математики — если уж вы не хотите получить 40% за эксклюзив от владельца 60% рынка, то оставайтесь на 25% и доберите на 40% рынка остальное. По идее, получится даже больше. Впрочем, коллега Умпутун много лет жалуется на неумение американцев вычислять проценты.

Оказывается, смешное зрелище под названием “Военный парад по-трамповски” имело спонсоров, причем все упоминают Coinbase, а их было больше двух десятков, многие из которых относятся к Big Tech. Oracle, Amazon, Coinbase, Lockheed Martin и Palantir спонсируют фонд America250, отвечающий за подготовку к 250-летию США.

Meta была указана как спонсор высшего уровня, но после запроса журналистов её логотип исчез с сайта организации. Компания объяснила, что “активно изучает возможности партнерства”. Meta ранее обещала $10 млн фонду, но в 2022 году разорвала контракт из-за обвинений в коррупции и неэффективном управлении.

Парад официально посвящен 250-летию армии США, но дата совпала с 79-летием Трампа. Стоимость мероприятия с участием более 150 единиц военной техники, включая танки Abrams, оценивается в $25-45 млн.

Что получилось — все видели сами. Печальные группы военных в полевой форме, вразнобой идущие мимо концертной сцены, странный чувак, несущий легкий дрон (который вообще-то должен летать сам), скучающие министры и дремлющий президент. Любители Трампа пытаются вяло оправдываться в соцсетях, что, мол, американскую армию обучают реальную боевую работу делать, а не носочек на параде тянуть, но проблема в том, что реальную боевую работу мы тоже видим (например, утопить пару истребителей противоракетными маневрами авианосца), а уставы американской армии как раз рассматривают строевую подготовку как ключевой элемент дисциплины, обеспечения единообразия действий, чувства плеча и даже школы лидерства для младших командиров. Но, видимо, всех американцев, умеющих громко орать “Sir, yes, sir!”, глядя на подтянутого сержанта со свирепым взглядом, забрали в Голливуд, а в армии остались только носильщики дронов.

Интересное исследование — из его результатов следует, что модель Meta Llama 3.1 70B способна воспроизводить до 42% текста первой книги о Гарри Поттере дословно, что значительно превышает аналогичные показатели других моделей. Для сравнения, более ранняя модель Llama 1 65B воспроизводила лишь 4,4% текста той же книги.

Исследователи из Стэнфорда, Корнелла и Университета Западной Вирджинии проанализировали пять открытых моделей на предмет запоминания текстов из коллекции Books3, используемой для обучения. Оказалось, что модели лучше всего запоминают популярные книги — “Гарри Поттер”, “Хоббит”, “1984” Оруэлла — и значительно хуже малоизвестные произведения.

Исследование подрывает заявления AI-компаний о том, что их модели лишь “изучают паттерны”, а не копируют контент. Результаты показывают, что для некоторых произведений запоминание — не редкое исключение, а системная особенность. Аргументы относительно fair use таким образом становятся несколько нерелевантными.

Парадокс ситуации в том, что открытые модели становятся более уязвимыми для судебных исков именно из-за своей прозрачности — исследователи могут точно измерить степень запоминания. Закрытые модели от OpenAI, Anthropic и Google могут иметь аналогичные проблемы, но доказать это сложнее.

Гарвардский университет выпустил датасет для обучения AI, состоящий из почти миллиона книг, опубликованных начиная с XV века на 254 языках. Проект поддерживается Microsoft и OpenAI и направлен на использование данных из общественного достояния, что позволяет избежать судебных исков от современных авторов.

Коллекция содержит 394 миллиона отсканированных страниц с примерно 242 миллиардами токенов. Для сравнения — последняя версия языковой модели Meta обучалась на более чем 30 триллионах токенов. Менее половины произведений написаны на английском языке, преобладают европейские языки, особенно немецкий, французский, итальянский и латынь.

Интересно, что Google, который с 2006 года оцифровывал эти книги для своего проекта Google Books и долго судился с авторами, теперь сотрудничает с Гарвардом в передаче данных AI-разработчикам. Библиотеки получают финансирование на дорогостоящую оцифровку, а технологические компании — легальный доступ к историческим данным.

Впрочем, специалисты указывают, что датасет содержит большое количество устаревших сведений, начиная от научных теорий и заканчивая общественно-политическими воззрениями. Представляете себе чатбот, который будет уверять вас в существовании флогистона или серьезности “бремени белого человека”. Впрочем, как-то сейчас он с тарологией и наличием всемирного правительства все же справляется.

Wall Street Journal выяснил, что китайские компании нашли новый способ обходить американские санкции на поставки AI-чипов — вместо контрабанды оборудования они вывозят данные для обучения искусственного интеллекта в страны Юго-Восточной Азии, где есть доступ к серверам с продвинутыми чипами Nvidia.

В статье описывается, как в марте четыре китайских инженера прилетели в Малайзию, каждый с чемоданом, набитым 15 жесткими дисками с 80 терабайтами данных. На арендованных серверах в малайзийском дата-центре они обучили AI-модель и вернулись домой с результатами — несколько сотен гигабайт данных с параметрами модели.

Метод требует месяцев подготовки, но позволяет избежать ввоза оборудования в Китай, что становится все сложнее из-за усиления контроля. Компании регистрируют подставные фирмы в Малайзии, разбивают данные по разным чемоданам, чтобы не привлекать внимание таможни.

Вспоминается старый анекдот про грузовик с CD-дисками, конечно.

Интересное развитие событий вокруг 23andMe — Энн Вучицки удалось вернуть контроль над компанией, предложив через свой некоммерческий фонд TTAM Research Institute $305 млн за активы компании. Это намного больше, чем первоначальные $256 млн от Regeneron и намного выше ее собственного изначального предложения в $40 млн до банкротства.

Regeneron, по данным WSJ, отказался повышать ставку, хотя планировал продолжать бизнес по ДНК-тестированию и использовать генетические данные для разработки лекарств. Теперь суд формально открыл аукцион и оставил возможность для Regeneron вернуться к сделке, если те предложат не менее чем на 10 млн долларов больше до конца следующей недели.

Более двух десятков генеральных прокуроров штатов выступили против продажи, утверждая, что клиенты не давали согласия на передачу их личных данных покупателю. Назначенный судом омбудсмен по конфиденциальности заявил, что не может подтвердить соответствие продажи генетических данных политике конфиденциальности самой 23andMe. Правда, эта политика предусматривает согласие клиентов на продажу и передачу их данных.

Я думаю, вы заметили, что вчера был масштабный сбой Google Cloud, который парализовал работу множества популярных сервисов — от Spotify и Discord до Snapchat и AI-инструментов для программирования вроде Cursor и Replit. Сбой начался около 11 утра по тихоокеанскому времени и затронул даже Cloudflare, часть инфраструктуры которого работает на облаке Google.

Google Cloud начал расследование проблемы в 11:46, а к 14:23 сообщил о внедрении решений с ожиданием полного восстановления в течение часа. Cloudflare также подтвердил, что проблемы связаны именно со сбоем Google Cloud, хотя основные сервисы компании не пострадали.

Совершенно особое удовольствие в этот момент — это отлаживать приложение, живущее в Google Cloud, и обращающееся в Gemini API. Пришлось просто остановиться, чтобы Claude Code не начал чинить проблему с таймаутами Gemini на нашей стороне.

Garmin представила новые умные часы Venu X1 за $799 с квадратным 2-дюймовым AMOLED-экраном и титановым корпусом — очевидная попытка конкурировать с Apple Watch Ultra 2. По сути, это квадратная версия Fenix 8 или Forerunner 970, но с компромиссами: автономность всего 2 дня с включенным дисплеем против 7 дней у Fenix 8, отсутствует ЭКГ и мультидиапазонный GPS.

Часы получили сапфировое стекло, встроенный фонарик, динамик и микрофон для звонков, а также голосовые команды без подключения к смартфону. Есть полноцветные карты и более 100 спортивных профилей. Запуск намечен на 18 июня в черном и темно-зеленом цветах.

Я много лет пользовался часами Garmin — и Fenix, и Forerunner, — и, конечно, испытываю теплые чувства к продуктам компании. Но перспективы этой модели непонятны практически полностью — аналог Apple Watch Ultra, но в экосистеме беднее на несколько порядков. Из общепринятых функций я могу вспомнить только наличие GarminPay, которая не очень удобно запускалась. А с точки зрения спортивных функций — аудитория тех, кому недостаточно функциональности Apple Watch, достаточно узка, при этом новые часы своими компромиссами ограничивают её с другой стороны.

Meta официально объявила об инвестиции $14.3 млрд в стартап Scale AI за 49% компании и привлекла CEO Scale Александра Ванга в свою команду по “сверхинтеллекту”. Сделка оценивает Scale в более $29 млрд и является крупнейшей инвестицией Закерберга в стартапы.

28-летний Ванг останется членом совета директоров Scale, а временным CEO станет Джейсон Дроеге.