chatgpt

#ChatGPT #UAE #ai #BRICSDigitalCurrency 🇦🇪 OpenAI developing UAE-specific ChatGPT version with G42

OpenAI is developing a customized version of ChatGPT specifically for the United Arab Emirates in collaboration with Abu Dhabi - based G42. This specialized version of the popular chatbot is being designed to accommodate local language, political outlook, and speech restrictions in the UAE.

OpenAI officials told that the fine-tuned ChatGPT is intended for use by the UAE government. When completed, this will represent one of the first examples of a local implementation of the chatbot.

#BRICS

Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, OpenAI s’est imposée comme l’entreprise la plus emblématique de la révolution de l’intelligence artificielle. Pourtant, derrière cette domination technologique se cache une réalité plus complexe : croissance explosive, mais pression financière massive, concurrence accrue et transformation accélérée du secteur.
Une croissance impressionnante… mais extrêmement coûteuse
OpenAI générerait environ 20 milliards de dollars de revenus en 2025, un chiffre spectaculaire pour une entreprise encore jeune. Mais cette croissance s’accompagne d’investissements colossaux.
Le développement des modèles IA, la construction de centres de données et les besoins énergétiques gigantesques impliquent des dépenses estimées à 200 milliards de dollars d’ici 2030, avec encore plus de 140 milliards nécessaires avant toute rentabilité, selon certains analystes.
La conséquence est claire : malgré son leadership, l’entreprise reste structurellement déficitaire et ne prévoit pas d’atteindre la rentabilité avant 2029 au mieux.

Une concurrence qui se renforce rapidement
Le marché de l’IA n’est plus un terrain exclusif.
Google accélère fortement avec Gemini, Apple explore ses propres intégrations IA, et plusieurs géants technologiques investissent des montants historiques pour prendre position.
Parallèlement, certains indicateurs montrent une baisse relative de la domination d’OpenAI en parts de marché, preuve que l’écosystème devient rapidement compétitif. La bataille ne porte plus seulement sur la performance des modèles, mais sur l’infrastructure, la distribution et la monétisation.

Pourquoi cela concerne aussi la crypto
Cette transformation ne touche pas uniquement la tech traditionnelle. Elle influence directement le secteur crypto-IA, aujourd’hui en pleine expansion.
Plusieurs tendances majeures se dessinent :
Développement de réseaux décentralisés de calcul IA, visant à réduire la dépendance aux infrastructures centralisées coûteusesCréation de marchés de données décentralisés permettant d’alimenter les modèles d’IAIntégration croissante de l’IA dans les protocoles DeFi, trading algorithmiques et agents autonomes on-chainApparition de projets combinant GPU décentralisés, cloud distribué et tokens utilitaires
Autrement dit, plus le coût de l’IA centralisée augmente, plus les solutions décentralisées gagnent en pertinence économique.

Un tournant stratégique pour l’ensemble du secteur
La situation actuelle ne signifie pas nécessairement un déclin d’OpenAI, mais plutôt une phase de transition vers une compétition mondiale massive dans l’intelligence artificielle.
Comme lors des débuts du cloud ou d’Internet mobile, les périodes d’investissements extrêmes précèdent souvent l’émergence de nouveaux leaders, de nouveaux modèles économiques et de nouvelles opportunités d’investissement.
Pour les acteurs crypto, l’enjeu est majeur : l’IA devient progressivement une infrastructure mondiale, et les projets capables d’apporter puissance de calcul, données ou automatisation décentralisée pourraient jouer un rôle clé dans la prochaine phase du marché.
Conclusion
L’IA entre dans une nouvelle ère. Les coûts explosent, la concurrence s’intensifie et les modèles économiques se redéfinissent.
Dans ce contexte, l’intersection entre IA et blockchain pourrait devenir l’un des thèmes structurants des prochaines années, offrant un terrain d’innovation encore largement sous-exploré pour les investisseurs et les builders du Web3.
#TrendingTopic #AI #chatgpt

Использование ChatGPT для написания эссе может снижать мозговую активность и когнитивную вовлеченность студентов. К такому выводу пришли исследователи из MIT Media Lab, которые четыре месяца изучали нейронные и поведенческие последствия работы с большими языковыми моделями.
В эксперименте участвовали 54 человека, разделенные на три группы. Первая использовала ChatGPT, вторая работала с обычной поисковой системой, а третья писала эссе без каких-либо цифровых инструментов. Все участники прошли по три сессии в своих условиях, а в четвертой сессии произошла смена: пользователи ChatGPT перешли на самостоятельную работу, а те, кто писал без помощи инструментов, получили доступ к языковой модели.
Что показала электроэнцефалография
Для измерения когнитивной нагрузки ученые использовали электроэнцефалографию. Данные ЭЭГ выявили существенные различия между группами. Участники, которые писали эссе самостоятельно, демонстрировали самые сильные и распределенные нейронные сети. Пользователи поисковых систем показали умеренную вовлеченность мозга. А вот у тех, кто работал с ChatGPT, связность мозга оказалась самой слабой.
Исследователи MIT зафиксировали закономерность: чем больше студент полагался на внешние инструменты, тем ниже была его когнитивная активность. Когда в четвертой сессии участники меняли условия, результаты оказались показательными. Те, кто перешел с ChatGPT на самостоятельную работу, продолжали демонстрировать сниженную связность альфа- и бета-ритмов мозга, что указывает на недостаточную когнитивную вовлеченность.
А вот студенты, которые начали использовать языковую модель после самостоятельной работы, показали более высокий уровень активации памяти и работы окципито-париетальных и префронтальных зон. Их паттерны мозговой активности напоминали тех, кто пользовался обычными поисковыми системами.
Проблемы с памятью и самооценкой
Помимо нейронных показателей, исследователи проанализировали поведенческие аспекты. Эссе оценивали учителя и специальная ИИ-система с использованием методов обработки естественного языка. Анализ показал однородность работ внутри каждой группы по параметрам распознавания именованных сущностей, n-грамм и онтологии тем.
Самооценка владения материалом эссе оказалась самой низкой у пользователей ChatGPT и самой высокой у тех, кто работал без инструментов. Более того, студенты, применявшие языковую модель, испытывали трудности с точным цитированием собственной работы. Это говорит о том, что они хуже запоминали и усваивали материал, который формально создали сами.
Исследование проводилось командой из восьми специалистов MIT: Наталии Космыны (Nataliya Kosmyna), Юджина Хауптмана (Eugene Hauptmann), Е Тонг Юаня (Ye Tong Yuan), Джессики Ситу (Jessica Situ), Сянь-Хао Ляо (Xian-Hao Liao), Эшли Вивиан Береснитцки (Ashly Vivian Beresnitzky), Айрис Браунштейн (Iris Braunstein) и Патти Маес (Pattie Maes). Результаты опубликованы в июне 2025 года с последней ревизией от 31 декабря.
За четыре месяца наблюдений пользователи ChatGPT последовательно показывали худшие результаты на нейронном, лингвистическом и поведенческом уровнях. Хотя большие языковые модели предлагают быстрое решение задач, это удобство может иметь цену в виде снижения когнитивной активности. Работа MIT Media Lab указывает на необходимость более детального изучения роли ИИ в образовательном процессе и его долгосрочного влияния на способность студентов к самостоятельному мышлению и запоминанию информации.
Мнение AI
С точки зрения машинного анализа данных, исследование MIT фиксирует краткосрочные эффекты, но упускает важный нюанс: методология использования инструмента. Калькуляторы в 1970-х вызывали аналогичные опасения — студенты разучатся считать в уме. Результат оказался иным: математики освободили ресурсы мозга для решения более сложных задач, которые раньше были недоступны из-за рутинных вычислений.
Эксперимент измеряет активность мозга при написании эссе, но не учитывает качество конечного продукта и скорость обучения новым концепциям. Возможно, мозг не деградирует, а адаптируется — перераспределяет ресурсы с механического запоминания на критическое мышление и верификацию информации. Четыре месяца — слишком короткий срок для выводов о долгосрочных последствиях. Вопрос остается открытым: мы наблюдаем атрофию когнитивных функций или эволюцию способа мышления?
#AI #ChatGPT #Write2Earn
$BNB

In a striking statement on February 6, 2026, Tron founder Justin Sun proclaimed:
“Tron ( $TRX ) will become the home of AI and AI Agents.” This isn’t just hype, it builds on real momentum already underway in the Tron ecosystem.
Tron’s ultra-fast, low-cost infrastructure (handling billions in daily #stablecoin volume, with over $82B $USDT in circulation) makes it uniquely suited for autonomous #AI #agents that need cheap, reliable on-chain execution for payments, data feeds, and inter-agent communication.
The groundwork is already in place. AINFT, Tron’s native Web3 AI platform, lets users access top-tier models (#ChatGPT 5.2, #Claude 4.5, Gemini 3) directly through a TronLink wallet with pay-as-you-go TRC20 tokens, no KYC, no subscriptions. It hosts live AI agents like SunLumi (tweet-replier and crypto content creator), Banana King AI (NFT description generator), and SunGenX (meme-coin launcher via tweet).
With the AINFT Agent Framework, multi-agent systems, and dedicated launchpads for tokenized AI agents, Tron is quietly building the rails for the coming wave of machine-to-machine economies.
While every chain now wants to be “AI-native,” Tron’s combination of scale, speed, and existing AI tooling gives Sun’s bold claim real substance. The race for AI-agent dominance has begun, and Tron just planted its flag.