Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Armata SUA a folosit inteligența artificială Claude în atacurile asupra Iranului, la doar câteva ore după ce președintele Donald Trump a ordonat oprirea utilizării tehnologiei dezvoltate de compania Anthropic în instituțiile federale, potrivit informațiilor publicate de Moneycontrol, care citează relatări din presa americană.
Conform sursei, Comandamentul Central al SUA (CENTCOM) ar fi utilizat modelul Claude pentru evaluări de informații, identificarea țintelor și simularea unor scenarii de luptă în cadrul operațiunilor împotriva Iranului. Oficialii militari nu au comentat public detalii despre sistemele folosite în misiunile în curs.
Decizia Casei Albe de a întrerupe colaborarea cu Anthropic a venit pe 27 februarie 2026, după un conflict deschis între administrație și conducerea companiei. Potrivit NDTV, Trump a cerut agențiilor federale să renunțe la tehnologia firmei, invocând riscuri pentru securitatea națională. În paralel, Pentagonul ar fi primit un termen de șase luni pentru a elimina treptat sistemele bazate pe Claude.
Tensiunile ar fi izbucnit după ce secretarul Apărării a solicitat acces extins la instrumentele de inteligență artificială pentru orice utilizare militară considerată „legală”, solicitare respinsă de conducerea Anthropic pe motive etice. În acest context, compania a fost desemnată drept posibil „risc în lanțul de aprovizionare”, decizie pe care intenționează să o conteste.
Claude era, potrivit relatărilor, singurul model de inteligență artificială aprobat pentru fluxuri clasificate din infrastructura Pentagonului, prin parteneriate cu firme din domeniul tehnologic. Alte companii, precum OpenAI și xAI, au semnat între timp acorduri pentru medii securizate, însă înlocuirea completă a sistemelor existente ar putea dura luni.
Episodul evidențiază dependența tot mai mare a armatei americane de soluții de inteligență artificială în operațiuni reale și dificultatea separării rapide de furnizori integrați adânc în infrastructura militară. Disputa dintre administrație și sectorul tehnologic ridică semne de întrebare privind echilibrul dintre considerentele etice, interesele comerciale și prioritățile de securitate națională.
Recomandate
Anthropic își mută accentul de la „descoperire” la execuție, iar noul parteneriat cu ICON vizează direct întârzierile operaționale care blochează studiile clinice , potrivit The Next Web . ICON plc , una dintre cele mai mari organizații de cercetare pe bază de contract (CRO) din lume, va integra modelul Claude „de-a lungul procesului de studiu clinic”, într-o colaborare multianuală, fără ca părțile să anunțe termenii financiari. Miza este una pragmatică: Anthropic argumentează că obstacolul major în aducerea mai rapidă a medicamentelor către pacienți nu mai este neapărat știința, ci operațiunile. Pip White, care conduce Anthropic în Irlanda, Marea Britanie și Europa de Nord, indică drept blocaj principal recrutarea pacienților în studii. „Prea des, bariera în a aduce medicamentele mai repede la pacienți este operațională, nu științifică.” White spune că înscrierea participanților este „unul dintre cele mai mari blocaje în dezvoltarea clinică” și că produce întârzieri în „până la 80% dintre studii”. Ce construiește ICON și unde intră Claude Implementarea va fi făcută în Orbis, platforma existentă de „IA agentică” a ICON (adică sisteme care pot executa sarcini în lanț, cu un anumit grad de autonomie). Conform descrierii din sursă, sunt patru capabilități vizate, dintre care două atacă direct problema recrutării: „Site intelligence” și planificarea studiului : folosesc raționamentul modelelor de ultimă generație pentru a selecta centrele de studiu și a testa fezabilitatea. „Predictive intelligence” : monitorizează în timp real studiile active pentru riscuri de recrutare și semnale operaționale. Proiectarea protocolului : aplică IA pentru a reduce numărul de amendamente și a scurta pornirea studiului; amendamentele sunt descrise ca fiind costisitoare și frecvente, iar fiecare poate retrimite studiul către comitetele de etică. Acces la „insight”-urile clinice ale ICON din interiorul Claude : o alegere „strategic ciudată”, notează publicația, deoarece avantajul competitiv al unui CRO este inteligența proprie despre studii, iar ICON decide să o expună prin interfața unui terț. De ce contează: un test la scară mare, cu indicatori măsurabili Spre deosebire de multe anunțuri de tip „intenție”, aici este descrisă o implementare concretă, inclusiv „pe roluri” în organizație: dezvoltatorii vor primi Claude Code, echipele de cunoaștere vor folosi Claude, iar echipele științifice și clinice vor utiliza Claude Science. ICON avea aproximativ 40.200 de angajați la final de iunie, în 99 de locații din 55 de țări, ceea ce transformă proiectul într-un test operațional la scară mare. Directorul general al ICON, Barry Balfe , pune accentul pe accesul direct la capabilități și la echipele care construiesc modelele: „Lucrul cu Anthropic ne oferă acces direct la capabilități de IA de ultimă generație și la oamenii care le construiesc.” ICON se așteaptă ca implementarea să automatizeze munca repetitivă cu volum mare și să mute personalul către activități cu valoare mai ridicată — o promisiune standard în proiectele de IA, dar care, în acest caz, poate fi verificată în practică. Publicația subliniază și un element rar: rezultatele sunt ușor de măsurat în industrie. Timpul de recrutare, numărul de amendamente de protocol și durata de pornire a studiilor sunt indicatori urmăriți în mod curent. Dacă Claude reduce aceste intervale, efectul ar trebui să se vadă în date; dacă nu, tot datele vor arăta asta. [...]
Comisia Europeană a deschis licitația pentru până la șapte „gigafabrici” de inteligență artificială, dar finanțarea publică este încă în mare parte neasigurată , ceea ce pune sub semnul întrebării calendarul și capacitatea UE de a recupera rapid decalajul față de SUA și China, potrivit The Next Web . Inițiativa este prezentată ca un efort de circa 30 miliarde euro, construit pe un parteneriat public-privat: aproximativ 10 miliarde euro ar urma să vină de la Bruxelles și statele membre, iar restul de 20 miliarde euro de la investitori privați, pe ideea că banii publici pot „atrage” capitalul necesar proiectelor. Ce se cumpără, concret: putere de calcul la scară mare Fiecare „gigafabrică” ar urma să găzduiască cel puțin 100.000 de cipuri avansate pentru AI, ceea ce ar face-o de circa patru ori mai puternică decât cele mai mari centre de date care operează în prezent în UE. Împreună, cele până la șapte unități ar urma să dubleze (și chiar să depășească) capacitatea de calcul pentru AI a blocului comunitar. Comisia diferențiază aceste proiecte de rețeaua existentă de 19 „fabrici AI” mai mici, atașate supercomputerelor europene: noile amplasamente sunt gândite „cu un ordin de mărime” mai mari, pentru antrenarea modelelor de vârf (frontier models) pe care, în prezent, doar câteva laboratoare din SUA și China și le permit. Miza economică: UE încearcă să reducă dependența de „compute” închiriat Rațiunea proiectului este una competitivă: companiile europene ajung să închirieze putere de calcul (compute) de la furnizori americani de cloud, în timp ce SUA și China investesc masiv în infrastructură. Henna Virkkunen, responsabilă în Comisie pentru „suveranitatea tehnologică”, numește această scară de calcul „o necesitate strategică”. Interesul de piață există: o rundă anterioară de exprimare a interesului a strâns 76 de răspunsuri din partea unor consorții din Europa, iar zece țări – inclusiv Germania, Franța, Italia, Spania și Polonia – s-au poziționat ca potențiale gazde. Franța a semnalat deja că ar putea merge pe cont propriu. Problema-cheie: banii publici sunt, deocamdată, mai mult „intenție” Deși proiectul este prezentat ca având o componentă publică de circa 10 miliarde euro, doar aproximativ 1 miliard euro din partea Bruxelles-ului este efectiv angajat, restul depinzând de următorul buget multianual al UE (Multiannual Financial Framework), care nu este încă agreat. Un oficial de rang înalt a spus explicit că suma este o „cea mai bună estimare” a ceea ce ar putea fi disponibil, nu bani deja alocați: „Nu putem anticipa deciziile privind următorul MFF.” Această incertitudine intră în conflict cu un calendar ambițios: construcția ar trebui să înceapă la începutul lui 2027, iar primele „gigafabrici” să devină operaționale la mijlocul lui 2028. Riscuri operaționale: întârzieri, energie scumpă și dependență de cipuri americane Planul a fost lansat inițial la începutul lui 2025 și „a alunecat” de mai multe ori, ceea ce sugerează prudență în privința termenelor. În plus, există două constrângeri structurale: Lanțul de aprovizionare cu cipuri : cipurile ar urma să vină în principal de la Nvidia, AMD și Qualcomm – companii americane – ceea ce complică mesajul de „independență”. Costul energiei : electricitatea în Europa este de două până la trei ori mai scumpă decât în SUA sau China, iar alimentarea centrelor de date este deja un factor limitativ. Criticii citați de publicație pun sub semnul întrebării modelul, argumentând că închirierea unei capacități „suverane” construită pe hardware străin poate crea doar o aparență de independență și că decalajul real al Europei este la nivel de cipuri și modele, nu de clădiri. Comisia susține, însă, că infrastructura este un început: finanțatorii publici ar urma să primească o cotă proporțională din puterea de calcul pentru cercetare și proiecte publice, iar pariul este că infrastructura va atrage ulterior talent, startup-uri și, în timp, investiții în producția de cipuri. În acest moment, licitația este deschisă, dar „pachetul” de 30 miliarde euro rămâne în bună măsură o ambiție: UE a anunțat ținta, însă a securizat până acum doar o fracțiune din finanțarea publică necesară. [...]
Google semnează codul UE de transparență pentru conținut generat de IA , un pas care poate influența direct modul în care companiile vor trebui să eticheteze și să dovedească originea materialelor online în Europa, dar care vine și cu un avertisment privind riscul de „supra-reglementare”, potrivit Google . Aderarea vizează EU AI Act Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content (cod de practică asociat Actului european privind inteligența artificială), disponibil la nivelul Comisiei Europene aici . Google spune că demersul se bazează pe semnarea, în 2025, a GPAI Code of Practice (un set de angajamente voluntare pentru IA), menționat într-un material separat al companiei aici . Ce înseamnă operațional: etichetare și „amprentare” digitală a conținutului În centrul abordării Google este accelerarea adoptării standardului industrial C2PA (un standard pentru proveniența conținutului digital) și dezvoltarea de instrumente de transparență, inclusiv SynthID . Compania descrie SynthID drept o tehnologie de „watermarking” (marcare digitală) care ajută utilizatorii să înțeleagă cum a fost creat și editat conținutul. Referințe: C2PA și SynthID . Google afirmă că lucrează și cu laboratoare terțe de IA pentru a susține adoptarea pe scară largă a unor instrumente interoperabile de marcare bazate pe SynthID, enumerând Apple, Eleven Labs, Kakao, NVIDIA și OpenAI. Miza de reglementare: transparență, dar fără „straturi” care se bat cap în cap Deși susține obiectivul de transparență, Google avertizează că adăugarea de complexitate de reglementare , într-un moment în care soluțiile tehnice „încă evoluează”, ar putea intra în contradicție cu obiectivele Europei legate de competitivitate și simplificare și ar putea crea confuzie pentru utilizatori. Compania susține că, dacă mediul online ajunge „inundat” de etichete suprapuse și divulgări legale, oamenilor le va fi mai greu să obțină contextul de care au nevoie pentru a înțelege ce văd. Ce urmează Pe măsură ce codul este implementat, Google spune că va lucra cu autoritățile de reglementare și cu parteneri pentru a construi soluții „practice” care să ofere transparență „reală” și să ajute utilizatorii să ia decizii informate despre conținutul pe care îl consumă online. [...]
Jensen Huang susține că panica privind dispariția masivă a locurilor de muncă din cauza AI este „o prostie totală” și avertizează că riscul real pentru angajați vine din competiția cu cei care folosesc deja aceste instrumente, potrivit The Next Web . Într-un interviu amplu acordat Axios, șeful Nvidia a respins două idei pe care le vede drept exagerări: că inteligența artificială „va pune capăt omenirii” și că va elimina jumătate dintre joburile din SUA. Huang spune că „toate dovezile” indică „exact opusul”, însă argumentul lui nu este că munca nu se schimbă, ci că oamenii confundă „o sarcină” cu „un job”. „Sarcina” se automatizează, „jobul” se redefinește Huang folosește exemplul radiologilor: citirea scanărilor este o sarcină pe care AI o poate face în mare parte, dar jobul ar rămâne legat de reducerea suferinței și ghidarea pacienților. În aceeași logică, el admite că munca din call-center este „foarte probabil” să fie puternic automatizată, însă consideră că judecata și decizia rămân umane. Pentru a-și susține poziția, Huang invocă și câteva cifre (prezentate ca afirmații ale sale în interviu): numărul radiologilor ar fi în creștere cu aproximativ 20%, deoarece AI le permite să vadă mai mulți pacienți; numărul paralegalilor ar fi în creștere cu circa 10%; joburile din manufactură ar fi crescut cu aproximativ 50% în ultimii ani, pe fondul cursei pentru construirea de centre de date. Mesajul său, formulat direct, mută discuția de la „AI îți ia jobul” la competiția între oameni: „AI nu o să ne distrugă toate joburile. Cineva care folosește AI o să-ți ia jobul.” Miza pentru companii: productivitate și presiune pe recalificare Din perspectiva impactului economic și operațional, poziția lui Huang sugerează că firmele care integrează rapid AI pot obține un avantaj de productivitate, iar cele care întârzie riscă să piardă competitivitate. În același timp, angajații sunt împinși spre adaptare: dacă automatizarea „taie” sarcini, valoarea se mută către activități care cer decizie, relaționare și responsabilitate profesională. Țintă către „doomeri” și un avertisment pentru Washington Huang a criticat și narativele apocaliptice promovate, în opinia lui, de lideri din industrie care „petrec prea mult timp teoretizând” scenarii de tip science-fiction, pentru că „îi face să pară inteligenți”. El spune că discuțiile despre singularitate, simulare sau conștiință a mașinilor sunt „inventate” și că, deși e legitim „să avertizezi oamenii”, este „absolut nepotrivit să inventezi lucruri”. În relația cu factorii de decizie, Huang avertizează că politicienii pot „supra-corecta” dacă „cad în plasa acestor narațiuni”. În același registru, el le-ar fi recomandat administrației Trump să discute cu mulți oameni de știință, nu cu „unul sau doi”, și a respins ideea ca guvernul să ia o participație în Nvidia, pe care o consideră „inutilă”. Context: optimismul lui Huang și interesul Nvidia Huang își proiectează o viziune puternic optimistă: se așteaptă la „un trilion” de agenți AI care rulează simultan și spune că „momentul ChatGPT” pentru roboți a sosit deja, cu mașini utile posibil la 3–4 ani distanță. Acceptă că o bulă AI „va veni într-o zi”, dar „nu azi” și probabil nu în următorii cinci ani. The Next Web notează însă și interesul evident al Nvidia: mai mult AI înseamnă cerere mai mare pentru cipurile companiei. În plus, rivali precum Dario Amodei (Anthropic) ar prognoza contrariul în privința efectelor asupra joburilor. În acest cadru, distincția lui Huang între „sarcină” și „job” rămâne, totuși, nucleul argumentului: automatizarea schimbă munca, dar nu o anulează — iar riscul imediat este competiția cu cei care folosesc AI mai bine și mai repede. [...]
OpenAI extinde ChatGPT Health în SUA și ridică miza pe piața sănătății , susținând că modelele sale pot „raționa” la un nivel „mai bun decât cel al clinicianului”, potrivit The Verge . Lansarea către toți utilizatorii din SUA are loc joi și permite conectarea dosarelor medicale și a datelor de monitorizare a sănătății la chatbot, într-un moment în care compania este deja sub presiune din cauza riscurilor asociate recomandărilor medicale generate de AI. Într-un briefing, Ashley Alexander, vicepreședinte OpenAI pentru produse de sănătate, a afirmat că modelele companiei „sunt acum capabile să raționeze la niveluri care sunt mai bune decât nivelul clinicianului”. Totuși, liderul OpenAI pe zona de sănătate, Karan Singhal, a nuanțat ulterior această poziție, spunând că ar „temper[a]” afirmația privind depășirea clinicianilor, deși a invocat existența unor „studii individuale” care ar indica această direcție, inclusiv unul realizat de Harvard și Stanford, conform aceleiași surse. Ce se schimbă operațional pentru utilizatori Odată cu extinderea, utilizatorii pot pune întrebări despre informațiile medicale conectate direct în experiența principală de chat, fără să mai fie nevoiți să navigheze către un tab dedicat ChatGPT Health. OpenAI spune că ChatGPT va cere permisiunea înainte de a folosi datele de sănătate pentru personalizarea răspunsurilor și că „toate conversațiile sunt criptate în repaus și în tranzit”, iar informațiile conectate în Health beneficiază de „protecție suplimentară prin criptare”. Utilizatorii pot, de asemenea, să revizuiască și să modifice tipurile de date conectate, inclusiv: notițe de după vizite medicale; notițe de la echipa de îngrijire; rezultate de laborator; medicație. Context: lansare pe fondul disputelor privind siguranța recomandărilor medicale Extinderea vine la câteva săptămâni după ce OpenAI a lansat GPT-5.6 Sol , pe care compania îl descrie drept „cel mai puternic model de până acum pentru sănătate”; ChatGPT Health va rula pe cele mai recente modele ale companiei. În paralel, The Verge notează că miercuri un pastor din Florida a dat în judecată OpenAI, susținând că ChatGPT i-ar fi oferit „recomandări medicale extrem de periculoase”, care l-ar fi determinat să amâne îngrijirea medicală pentru o embolie pulmonară. [...]
OpenAI extinde ChatGPT în zona datelor medicale personale , lansând în SUA funcția Health, care permite conectarea securizată a Apple Health și a unor dosare medicale compatibile pentru răspunsuri mai contextualizate și conversații mai personalizate, potrivit OpenAI . Miza principală: o integrare care poate crește utilitatea produsului în sănătate, dar care ridică cerințe mai stricte de control, confidențialitate și securitate a datelor. Health este disponibilă începând de astăzi pentru utilizatori autentificați, cu vârsta de 18+ din SUA, pe web și iOS, în planurile Free, Go, Plus și Pro. Funcția nu este disponibilă în Codex. Ce face Health și de ce contează operațional OpenAI susține că, săptămânal, peste 300 de milioane de persoane folosesc ChatGPT pentru întrebări legate de sănătate, însă „contextul” acestor întrebări este de obicei fragmentat între portaluri de pacienți, dosare medicale, aplicații și dispozitive purtabile. Health încearcă să reducă această fragmentare: cu permisiunea utilizatorului, ChatGPT poate folosi date conectate pentru a compara rezultate noi cu teste anterioare, a rezuma schimbări de la ultima consultație sau a corela somnul și activitatea cu rutina. O schimbare importantă față de testele anterioare este că informația din Health poate fi folosită „în conversații”, nu doar într-un spațiu separat. OpenAI spune că, în testarea timpurie, peste 70% dintre conversațiile legate de sănătate au avut loc în afara experienței dedicate, iar trecerea într-o zonă separată adăuga un pas inutil. Modele și evaluare: GPT‑5.6 Sol pentru abonați, GPT‑5.5 Instant pentru gratuit Compania afirmă că îmbunătățește modelele din spatele conversațiilor medicale pentru a raționa mai atent pe detalii complexe, a explica mai bine și a recunoaște situațiile în care poate fi nevoie de îngrijire profesională. În acest cadru: GPT‑5.5 Instant (disponibil pe planul gratuit) este prezentat ca aducând progrese în recunoașterea urgențelor, solicitarea contextului relevant și explicarea incertitudinii. GPT‑5.6 Sol (pentru utilizatori plătitori) este descris drept cel mai puternic model al companiei pentru sănătate, cu performanțe mai bune pe sarcini care cer raționament pe detalii și „judecată” atentă. OpenAI spune că lucrează cu sute de medici pentru scenarii și criterii de evaluare și că fiecare model GPT‑5.6 a depășit GPT‑5.5 pe HealthBench Professional (o evaluare publicată pe arXiv). Compania subliniază totodată că ChatGPT poate greși și nu înlocuiește îngrijirea și decizia unui profesionist medical. Confidențialitate și control: datele conectate nu intră la antrenarea modelelor Unghiul de reglementare și conformitate este central în lansare: OpenAI afirmă explicit că informațiile conectate în Health (dosare medicale și Apple Health), precum și conversațiile care le folosesc, nu sunt utilizate pentru antrenarea modelelor de bază și nu sunt folosite pentru publicitate țintită . Setările de control includ: utilizatorul decide când ChatGPT poate folosi datele conectate; implicit, aplicația cere permisiune înainte de a personaliza un răspuns pe baza acestor date; posibilitatea de deconectare a conturilor; datele sincronizate din sursa respectivă sunt șterse din sistemele OpenAI în maximum 30 de zile (conform descrierii companiei), însă informația deja inclusă în istoricul conversațiilor rămâne până când utilizatorul șterge conversațiile; „memoriile” (funcția de reținere a preferințelor) pot fi create din conversațiile de sănătate, dar nu sunt create direct din dosarele medicale conectate sau din Apple Health; pentru discuții fără memorii, utilizatorii pot folosi Temporary Chat sau pot opri memoria. OpenAI mai spune că există protecții suplimentare pentru situațiile în care ChatGPT ar urma să execute acțiuni prin alte extensii care ar putea divulga date din Health, inclusiv confirmări suplimentare pentru acțiuni sensibile și testare prin exerciții de tip „red-team”. Ce date pot fi conectate și cum se folosește Utilizatorii pot pune întrebări medicale în ChatGPT și fără conectare de date. Pentru răspunsuri „ancorate” în propriile informații, OpenAI indică posibilitatea conectării: Apple Health; dosare medicale compatibile din sisteme spitalicești din SUA; One Medical; Function Health. După conectare, sincronizarea poate dura câteva minute, iar compania avertizează că informațiile conectate pot fi incomplete sau neactualizate (de exemplu, un medicament poate rămâne listat după întreruperea administrării), recomandând verificarea detaliilor importante în sursa originală și actualizarea contextului în conversație. Pentru a include explicit contextul medical conectat, utilizatorul poate adăuga „@Health” în mesaj, iar administrarea conexiunilor rămâne în zona Health din bara laterală. Pentru detalii despre experiența dedicată și evoluția ei, OpenAI indică pagina separată despre „dedicated health experience” și materialul despre îmbunătățirea „health intelligence” cu medici. [...]
