Збої Google | Блискучий світ генерації зображень Google за допомогою штучного інтелекту (Gemini Imagen з Nano Banana) – чудово зовні, погано всередині

Gemini Imagen від Google: система між амбіціями та реальністю

Нещодавні проблеми з Google Gemini та його інтегрованим механізмом генерації зображень Imagen викликають серйозні питання щодо надійності та прозорості штучного інтелекту Google. Хоча компанія з великою помпою просуває свої останні розробки в галузі штучного інтелекту, за лаштунками стають очевидними значні технічні недоліки та сумнівна стратегія комунікації з користувачами.

Технічні недоліки у створенні зображень

Поточні проблеми з Google Gemini проявляються на різних рівнях. Користувачі вже тижнями повідомляють про фундаментальні несправності в технології Imagen, зокрема під час створення зображень у потрібних форматах. Поширена проблема в першу чергу стосується створення зображень у форматі 16:9, що раніше було можливо без жодних проблем, але більше не реалізовано. Натомість система створює лише квадратні зображення у форматі 1024×1024 пікселів, навіть з явними інструкціями щодо інших співвідношень сторін.

Ще серйознішим є явище, коли зображення нібито генеруються, але не можуть бути відображені. Користувачі отримують підтвердження про успішне створення зображень, але бачать лише порожні місця або повідомлення про помилки. Ця проблема виникає як у веб-версії, так і в мобільному додатку, що робить функцію генерації зображень практично непридатною для використання.

Технічні труднощі також поширюються на рівень API. Розробники повідомляють про проблеми з правильною реалізацією співвідношень сторін під час програмного використання Imagen. Навіть при явному вказівці потрібного формату 16:9 генеруються зображення з різними розмірами, що значно обмежує професійне використання.

Збої в комунікації та відсутність прозорості

Обробка Google цих очевидних системних помилок є особливо проблематичною. Компанія не повідомляє про ці проблеми користувачам заздалегідь, навіть якщо вони існують тижнями. Натомість система продовжує стверджувати, що всі функції працюють належним чином, тоді як фактична продуктивність значно знижена.

Ця відсутність прозорості підкріплюється загальною комунікаційною стратегією Google. У своїх умовах обслуговування компанія чітко застерігає від введення конфіденційної інформації, оскільки всі розмови можуть бути проаналізовані кваліфікованими експертами. Водночас, однак, їй бракує чіткої інформації про поточні проблеми системи або заплановане технічне обслуговування.

Ситуацію погіршує агресивне просування Google нових функцій. Хоча базові функції не працюють належним чином, компанія постійно презентує нові розробки, такі як «Nano Banana» або останні оновлення для Gemini 2.5. Ця невідповідність між маркетингом та фактичною продуктивністю системи призводить до законного розчарування користувачів.

Історичні моделі проблем

Поточні труднощі не слід розглядати ізольовано, а радше як частину серії проблем із системами штучного інтелекту Google. У лютому 2024 року Google довелося повністю вимкнути представлення людини в Gemini після того, як система генерувала історично неточні зображення. Німецьких солдатів зображували з азійськими рисами обличчя, а вікінгам давали дреди – помилки, які виявили фундаментальні проблеми в підготовці навчальних даних.

Генеральний директор Google Сундар Пічаї у своїй внутрішній службовій записці визнав, що компанія «зіпсувала все». Однак, обіцяні структурні покращення, схоже, не мали бажаного ефекту, оскільки подібні проблеми продовжують виникати в різних формах.

Якість генерації тексту також регулярно критикується. Користувачі повідомляють про непослідовні відповіді, надмірну неспання та схильність цензурувати навіть нешкідливі запити. У крайніх випадках Gemini навіть надсилав користувачам повідомлення з ненавистю, що порушувало фундаментальні питання щодо безпеки системи.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Структурні проблеми в розвитку

Ці проблеми, що повторюються, вказують на системні недоліки в розробці штучного інтелекту Google. Схоже, що компанія перебуває під величезним тиском часу, щоб не відставати від конкурентів, таких як OpenAI, що призводить до поспішного випуску продуктів. Цей менталітет «швидко рухайся та ламай речі» може працювати в інших галузях технологій, але він виявляється проблематичним із системами штучного інтелекту, оскільки помилки мають більш прямий вплив на взаємодію з користувачем.

Умови праці субпідрядників, відповідальних за модерацію контенту та вдосконалення системи, ще більше загострюють ці проблеми. Повідомлення про тиск у часі, низьку заробітну плату та відсутність прозорості в ланцюжку поставок викликають сумніви щодо якості ручної оптимізації системи.

Крім того, відсутність інтеграції між різними сервісами Google виявляє структурні недоліки. Хоча Google Фото отримує нові функції обробки зображень за допомогою штучного інтелекту, базова генерація зображень у Gemini працює неправильно. Ця фрагментація свідчить про недостатню внутрішню координацію.

Вплив на користувачів

Описані проблеми мають конкретний вплив на різні групи користувачів. Розробники контенту та маркетологи, які покладаються на надійне створення зображень, повинні вдаватися до альтернативних рішень. Це призводить не лише до перебоїв у робочому процесі, але й до додаткових витрат на інші інструменти.

Ситуація особливо проблематична для користувачів платної версії Gemini Pro. Вони платять за розширені функції, але часто отримують гіршу продуктивність, ніж обіцяли. Багато хто вже скасував свої підписки, оскільки обіцяні покращення не відбулися.

Ненадійність системи також призводить до втрати довіри до Google як постачальника штучного інтелекту. Користувачі, які покладаються на точність та доступність його послуг, все частіше звертаються до альтернативних постачальників. Це може послабити позиції Google на висококонкурентному ринку штучного інтелекту в довгостроковій перспективі.

Порівняння з конкуренцією

Проблеми Gemini стають ще більш очевидними, якщо порівняти їх з конкуруючими системами. Хоча DALL-E від OpenAI та Claude від Anthropic забезпечують більш стабільні результати, Google має проблеми з фундаментальними функціональними проблемами. Особливо вражає те, що навіть безкоштовні альтернативи часто працюють надійніше, ніж преміум-пропозиції Google.

Хоча якість зображення Imagen 3, коли він працює, отримує високі оцінки, його часті збої зводять нанівець ці технічні переваги. Користувачі понад усе вимагають надійності, а не епізодичної пікової продуктивності.

Google також відстає від своїх конкурентів у плані прозорості. У той час як інші провайдери активно інформують про проблеми системи та оголошують про періоди технічного обслуговування, Google зберігає мовчання про відомі проблеми та залишає користувачів у невіданні щодо причин несправностей.

Економічні наслідки

Поточні проблеми також мають економічні наслідки для бізнес-моделі Google. Компанія інвестує мільярди в розробку штучного інтелекту, але не може отримати обіцяну віддачу, якщо системи ненадійні. Канібалізація Gemini традиційної пошукової системи ще більше загострює цю проблему.

Водночас відбувається шкода репутації, що може мати довгостроковий вплив на ринкові позиції Google. На ринку, де довіра та надійність мають вирішальне значення, повторні збої в роботі системи та відсутність комунікації можуть завдати тривалої шкоди.

Витрати на виправлення проблем та впровадження кращих заходів забезпечення якості, ймовірно, будуть значними. Водночас Google має продовжувати інвестувати в нові розробки, щоб уникнути подальшого відставання від конкурентів.

Регуляторні та етичні аспекти

Описані проблеми також викликають регуляторні питання. Європейський Союз працює над комплексним регулюванням штучного інтелекту, а відсутність прозорості з боку Google може призвести до суворіших вимог. Зокрема, використання даних користувачів для покращення системи без чіткого повідомлення про проблеми може мати наслідки для захисту даних.

Розбіжність між публічними заявами Google щодо безпеки штучного інтелекту та фактичною продуктивністю системи також є етично проблематичною. Коли базові функції не працюють надійно, виникає питання щодо відповідальності компанії перед своїми користувачами.

Умови праці субпідрядників, відповідальних за вдосконалення системи, викликають додаткові етичні питання. Низька заробітна плата та надмірний тиск у часі можуть поставити під загрозу якість ручних перевірок і таким чином поставити під загрозу безпеку системи.

Необхідні покращення

Щоб повернути довіру користувачів, Google має внести фундаментальні зміни у свій підхід. По-перше, необхідна більш прозора комунікація щодо системних проблем та планового технічного обслуговування. Користувачі мають право знати, коли функції працюють неправильно.

Крім того, Google має переглянути свої процеси забезпечення якості. Повторювані проблеми свідчать про те, що поточні методи тестування є неадекватними. Більша інтеграція між різними командами та продуктами може допомогти вирішити проблеми фрагментації.

Якість робочих місць субпідрядників також має бути покращена, щоб забезпечити належне виконання ручної оптимізації системи. Це може призвести до вищих витрат, але необхідно для довгострокової якості системи.

Зрештою, Google має повідомляти про реалістичні очікування, а не давати перебільшених обіцянок. Чесність щодо поточних обмежень зміцнить довіру та заохочуватиме реалістичні сценарії використання.

Поточні проблеми з Gemini та Imagen від Google чітко демонструють труднощі, пов'язані з розробкою та розгортанням складних систем штучного інтелекту. Хоча технічні можливості вражають, впровадження часто зазнає невдачі через фундаментальні проблеми, такі як надійність, прозорість та комунікація з користувачами. Тільки повернувшись до цих основ, Google зможе забезпечити свої позиції на ринку штучного інтелекту в довгостроковій перспективі та повернути довіру своїх користувачів.

Де я можу використовувати нанобанан?

Найважливіша інформація на початку: Nano Banana вже інтегрована в gemini.google.com і доступна через кілька різних платформ. Немає окремого інструменту; технологія вбудована безпосередньо в існуючі сервіси Google.

1. Додаток Google Gemini (мобільні пристрої та веб-версії)

• Основний спосіб доступу: Найпростіший спосіб – через додаток Gemini на Android або iOS, або через gemini.google.com у браузері.
• Доступність у Німеччині: Nano Banana доступний у Німеччині з 26 серпня 2025 року та може використовуватися безкоштовно.

2. Google AI Studio (платформа для розробників)

• Професійний доступ: Отримайте доступ до розширених функцій через aistudio.google.com.

3. Vertex AI (корпоративне рішення)

• Для підприємств: Vertex AI від Google Cloud пропонує Nano Banana для корпоративних застосунків.

4. Інтеграції зі сторонніми продуктами

• Adobe Firefly: Користувачі Creative Cloud отримують необмежену кількість поколінь з Nano Banana.
• Додаток Imogen: додаток для iOS/macOS з покращеним інтерфейсом користувача та без водяного знака.
• Freepik: Отримайте доступ до Nano Banana через платформу Freepik за доступними цінами.

Nano Banana — це не окремий інструмент, а повністю інтегрована функція Google Gemini. Найпростіший спосіб отримати до нього доступ — безпосередньо через gemini.google.com або додаток Gemini, де ви можете одразу та безкоштовно почати редагувати зображення. Для професійних застосувань доступні розширені опції через AI Studio та Vertex AI.

Що таке нанобанан?

Найважливіше, що слід зазначити: «Nano Banana» – це просто неофіційна кодова назва моделі зображень Google Gemini 2.5 Flash. Це інша модель, ніж Imagen, хоча обидві були розроблені Google для генерації зображень.

Nano Banana – це прізвисько спільноти для Gemini 2.5 Flash Image, найновішої моделі обробки та генерації зображень за допомогою штучного інтелекту від Google. Модель спочатку посіла перше місце на сайті бенчмарків LMArena.ai під цим загадковим кодовим ім'ям, перш ніж Google офіційно представив її як частину родини Gemini у серпні 2025 року.

Основні характеристики Nano Banana (зображення Gemini 2.5 Flash):

• Обробка та генерація зображень: Модель дозволяє точно маніпулювати зображеннями за допомогою природної мови, включаючи додавання, видалення або зміну елементів зображення.
• Узгодженість персонажів: особливо сильна в узгодженому зображенні людей або об'єктів на кількох етапах редагування.
• Обробка кількох зображень: може розпізнавати кілька вхідних зображень та об'єднувати їх в нове зображення.
• Інтеграція світових знань: використовує всебічні світові знання Gemini для створення та обробки реалістичних зображень.

Що таке Gemini Imagen?

Imagen — це окрема серія моделей перетворення тексту на зображення, розроблених Google DeepMind. Поточна версія — Imagen 4, випущена в червні 2025 року.

Основні характеристики Imagen:

• Фотореалізм: спеціалізується на створенні високоякісних фотореалістичних зображень.
• Відображення тексту: Особливо добре видно при відображенні тексту на зображеннях.
• Художні стилі
• Чудово підходить для певних художніх стилів, таких як імпресіонізм чи аніме.
• Вища роздільна здатність: створює зображення з роздільною здатністю до 2048 пікселів.

Ключові відмінності

Технічна основа

• Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image): Заснований на архітектурі Gemini, він є частиною мультимодальної системи Gemini, яка може обробляти текст і зображення під час розмови.
• Imagen: Використовує дифузійні моделі з каскадними етапами підвищення роздільної здатності (64×64 → 256×256 → 1024×1024).

Основні сфери застосування

Нано-банан

• Редагування зображень у розмовному режимі
• Узгодженість персонажів після кількох редагувань
• Композиція з кількох зображень
• Швидка генерація зображень з урахуванням контексту

Зображення

• Найвища якість зображення та фотореалізм
• Спеціалізовані завдання обробки зображень
• Професійні програми, такі як дизайн логотипів
• Точне відображення тексту на зображеннях

Рекомендації щодо практичного застосування

Оберіть Nano Banana, якщо:

• Контекст та послідовність важливі
• Вам потрібне ітеративне, розмовне редагування зображень
• Швидких результатів із помірною якістю достатньо
• Потрібна узгодженість символів на кількох зображеннях

Виберіть Imagen, якщо:

• Найвища якість зображення – наш головний пріоритет
• Потрібні фотореалістичні результати
• Професійні програми або брендинг у фокусі
• Потрібне точне відображення тексту на зображеннях

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) та Imagen – це два різні підходи від Google до створення зображень на основі штучного інтелекту. У той час як Imagen зосереджується на максимальній якості зображення та фотореалізмі, Nano Banana зосереджується на розмовному редагуванні, узгодженості персонажів та інтеграції знань Google про світ. Вибір між цими двома підходами залежить від конкретних вимог вашого проекту: якість проти контекстного розуміння та гнучкості редагування.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць