Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
ANAF pregătește intensificarea controalelor pe baza unui model de inteligență artificială, după ce a identificat circa 12.000 de contribuabili cu profil de risc ridicat, potrivit Libertatea. Miza operațională este scurtarea timpului de identificare a cazurilor de evaziune și o prioritizare mai agresivă a verificărilor „pe teren”.
Directorul ANAF, Adrian Nica, a spus că instituția „nu își cunoaște contribuabilii” și că în aprilie au fost identificați aproximativ 12.000 de contribuabili cu risc ridicat. În acest context, ANAF ar urma să îi verifice „pas cu pas”, cu obiectivul de a separa contribuabilii care respectă regulile de cei care nu o fac.
„Nu ne cunoaștem contribuabilii. În aprilie am identificat circa 12.000 de contribuabili cu profil de risc ridicat. Vom verifica pas cu pas pe teren și vom împărți contribuabilii onești și cei pe altă cale. E îngrijorător.”
Potrivit lui Nica, instituția vrea să introducă „mai multe modele” de inteligență artificială (AI) pentru:
Șeful ANAF a indicat și o problemă de funcționare internă: pentru obținerea unui punct de vedere la asistența contribuabililor „durează luni de zile”, iar AI ar urma să ajute la îmbunătățirea acestor activități.
În același context, Adrian Nica a legat intensificarea controalelor de situații în care firmele acumulează datorii la buget și nu mai pot fi executate prin popriri, pentru că nu mai au cont bancar.
„2,3 miliarde de lei, datorii la buget, pe care societățile comerciale nu le plătesc pentru că nu mai au cont bancar și nu mai pot avea popriri. Nu merge să tratăm astfel de contribuabili la fel ca pe cei care plătesc cu două zile mai devreme. Se vor intensifica controalele.”
Directorul ANAF a afirmat că, odată cu implementarea noilor instrumente de monitorizare bazate pe inteligență artificială, rezultatele „ar urma să se vadă” în 3-4 luni. Publicația nu oferă detalii despre calendarul exact, buget, furnizori sau modul de funcționare al modelelor AI.
Recomandate
Europa riscă să piardă din nou câștigurile economice ale unei revoluții tehnologice dacă nu reușește să transforme cercetarea în companii scalabile și să finanțeze rapid extinderea lor, avertizează președinta BCE, Christine Lagarde , potrivit Agerpres . Mesajul vizează direct competitivitatea UE într-o piață a inteligenței artificiale dominată în mare parte de jucători din SUA și China. Lagarde a spus, la o masă rotundă organizată la Geneva de Forumul Economic Mondial, că Europa „a ratat, în mare măsură, prima revoluție digitală”, deoarece beneficiile comerciale ale răspândirii tehnologiilor informației și comunicațiilor au fost „captate în mod disproporționat în alte părți”. În opinia sa, UE nu își permite să repete scenariul în cazul inteligenței artificiale, pe care o numește „a doua revoluție digitală”. De ce rămâne Europa în urmă: piață fragmentată și finanțare mai dificilă În analiza șefei BCE, decalajul european nu ține atât de lipsa de competențe, cât de dificultatea de a transforma cunoașterea în succes comercial. Lagarde indică două blocaje structurale: fragmentarea pieței , care „reduce profitabilitatea creșterii la scară largă” în Europa; fragmentarea piețelor financiare , care face expansiunea „mai dificil de finanțat”. Aceste probleme se traduc, în practică, în companii care cresc mai greu peste granițe și atrag mai dificil capital pentru a concura global într-un domeniu cu investiții mari și ritm rapid de dezvoltare. Integrarea piețelor de capital, miza până la finalul lui 2026 Lagarde a reamintit că UE încearcă de mai mulți ani să unifice piețele sale de capital, cu obiectivul de a oferi mai multe oportunități de investiții cetățenilor și de a mobiliza mai mult capital pentru companiile europene. Potrivit declarațiilor sale, liderii europeni vizează un acord privind o integrare mai mare „până la sfârșitul anului 2026”, pentru a apropia UE de „ o piață unică de capital autentică ”. Semnal din companii: 9% din investiții, direcționate către AI în 2026 Deși cursa este descrisă ca fiind dominată de giganți americani (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Amazon) și de compania chineză DeepSeek, Lagarde a invocat „semne încurajatoare” în Europa. Conform rezultatelor unor sondaje menționate de ea, companiile din zona euro intenționează să aloce în medie aproximativ 9% din investițiile lor totale către inteligența artificială în 2026. În același timp, Lagarde a punctat că UE are resurse de cercetare relevante: aproximativ 6% din populația lumii, dar 15% dintre cercetători și aproape o cincime din cele mai citate publicații științifice la nivel global. Miza rămâne însă conversia acestui avantaj în produse, firme și venituri care să rămână în Europa. [...]
Christine Lagarde avertizează că fără o piață unică de capital funcțională, Europa riscă să piardă cursa AI , într-un apel către UE relatat de Economica . Mesajul șefei BCE leagă direct competitivitatea în inteligența artificială de capacitatea Europei de a finanța rapid creșterea companiilor la scară mare, într-un context în care piața este dominată de giganți americani și de compania chineză DeepSeek. La o masă rotundă organizată la Geneva de Forumul Economic Mondial, Lagarde a spus că Europa „a ratat, în mare măsură, prima revoluție digitală”, iar câștigurile comerciale au fost „captate în mod disproporționat în alte părți”. În opinia ei, UE nu își permite să repete scenariul în cazul AI, pe care o numește „a doua revoluție digitală”. De ce contează: finanțarea și scalarea rămân punctele slabe ale UE Lagarde susține că Europa are resurse științifice solide, dar întâmpină probleme în a transforma cercetarea în produse și companii cu succes comercial. Ea a indicat că UE reprezintă aproximativ 6% din populația lumii, dar 15% din cercetători și produce aproape o cincime din cele mai citate publicații științifice la nivel global. Problema, în viziunea președintei BCE, este structurală: „fragmentarea pieței reduce profitabilitatea creșterii la scară largă în Europa”; „fragmentarea piețelor financiare face ca această expansiune să fie mai dificil de finanțat”. Ținta politică: integrarea piețelor de capital până la final de 2026 În acest context, Lagarde a reiterat obiectivul liderilor europeni de a ajunge la un acord pentru o integrare mai mare a piețelor de capital „până la sfârșitul anului 2026”, astfel încât Europa să se apropie de „o piață unică de capital autentică”. UE încearcă de mai mulți ani să unifice piețele de capital, cu miza de a mobiliza mai mult capital pentru companiile europene și de a oferi mai multe oportunități de investiții cetățenilor. Semnal din economie: companiile din zona euro își bugetează AI în 2026 Lagarde a invocat și „semne încurajatoare” privind cursa AI în Europa: potrivit rezultatelor unor sondaje, companiile din zona euro intenționează să aloce în medie aproximativ 9% din investițiile totale către această tehnologie în 2026. În logica argumentului BCE, următorul test este dacă UE reușește să reducă fragmentarea financiară suficient de repede încât investițiile în AI să poată fi transformate în extindere accelerată și competitivitate globală, nu doar în proiecte izolate. [...]
Șeful Anthropic admite că industria AI nu și-a îndeplinit promisiunile, chiar înaintea unei listări așteptate la 2.000 mld. dolari (aprox. 9.000 mld. lei). Potrivit The Next Web , Dario Amodei spune că „doar rezultate științifice reale” pot schimba percepția publică — o poziție care pune presiune directă pe teza de evaluare a companiei, bazată mai mult pe ce ar urma să facă tehnologia decât pe ce a livrat deja. Amodei a scris pe X că „cea mai exactă critică” la adresa companiilor de inteligență artificială, inclusiv Anthropic, este că nu au livrat încă „promisiunile mari” de a aduce beneficii lumii. În aceeași intervenție, el a susținut că afirmații de tipul „AI va vindeca cancerul” au devenit un clișeu perceput adesea ca înșelător, iar singurul lucru care ar conta cu adevărat este „să vindeci cancerul” în mod concret. De ce contează: evaluarea așteptată depinde de rezultate viitoare Momentul declarațiilor este relevant deoarece Anthropic se pregătește, în următoarele săptămâni, pentru o listare pe bursă pe care susținătorii companiei ar aștepta să o evalueze la 2.000 mld. dolari (aprox. 9.000 mld. lei), în octombrie. Publicația notează că prețul ar „depinde aproape în întregime” de ceea ce va face tehnologia, nu de ceea ce a făcut până acum. În acest context, mesajul CEO-ului funcționează și ca o recunoaștere a riscului central pentru investitori: încrederea publică și, implicit, susținerea politică și comercială pentru AI ar putea rămâne fragile dacă nu apar progrese verificabile, dincolo de promisiuni. Neîncrederea publică și limitele „rezultatelor” ca soluție Ca argument, articolul citează un sondaj Pew: jumătate dintre adulții americani sunt mai degrabă îngrijorați decât entuziasmați de AI în viața de zi cu zi, față de 10% care sunt mai entuziasmați; nivelul de îngrijorare ar fi crescut de la 37% când întrebarea a fost pusă prima dată, în 2021. Amodei respinge ideea că propriile avertismente ar fi alimentat neîncrederea și face trimitere la eseul său din 2024, „Machines of Loving Grace”, în care argumenta că AI ar putea transforma lumea în bine. În schimb, el pune scepticismul pe seama unei neîncrederi mai vechi față de corporații, AI fiind „cea mai recentă iterație” a acestui fenomen. Totuși, articolul arată că nu toți sunt convinși că „descoperirile” vor fi suficiente. O angajată OpenAI (menționată ca atare) a replicat că industria farmaceutică livrează constant progrese, dar rămâne printre cele mai puțin de încredere sectoare. Ea a enumerat factori care ar influența judecata publicului dincolo de rezultate: prețuri, acces, activitate de lobby, lipsă de transparență, modul în care sunt împărțite câștigurile și cine ajunge să dețină puterea. Separat, Yann LeCun a susținut că singura cale înainte este o inteligență artificială „larg disponibilă, împărtășită și deschisă” — o direcție pe care Anthropic nu o acceptă pentru modelele sale de vârf, în timp ce Meta ar presa Washingtonul în sens opus, potrivit materialului. Ce urmează: „sclipiri” în lunile următoare, listarea înaintea lor Amodei a încheiat cu o promisiune de calendar: Anthropic speră la „rezultate incredibile în anii următori” și la „câteva sclipiri timpurii în lunile următoare”. În lectura The Next Web, asta plasează listarea „confortabil înaintea sclipirilor” — adică înainte ca piața să poată evalua pe baze concrete dacă promisiunile se transformă în rezultate. [...]
OpenAI mizează pe reducerea latenței în aplicații critice prin lansarea modului „Ultrafast” pentru GPT-5.6 Sol, care poate urca viteza de generare până la 750 de tokenuri pe secundă, potrivit Mediafax . Compania susține că noua tehnologie poate procesa de până la 14 ori mai rapid decât modul standard, o diferență cu impact direct în fluxuri de lucru unde timpul de răspuns contează operațional. Viteza anunțată este obținută printr-o infrastructură dezvoltată împreună cu producătorul de cipuri Cerebras . OpenAI precizează că accesul la această capacitate ar urma să fie oferit selectiv, pe măsură ce compania își extinde resursele disponibile. Unde contează „Ultrafast”: operațiuni în timp real și servicii pentru clienți OpenAI indică utilizări în care latența poate influența direct rezultatul sau costurile operaționale, inclusiv: răspuns la incidente; servicii pentru clienți; analiza piețelor financiare; comerț electronic. În paralel, compania a dezvoltat și funcția „ultra”, care folosește mai mulți „subagenți” ce lucrează în paralel pentru a accelera sarcinile complexe. Diferența față de simpla creștere a vitezei de generare este că „ultra” urmărește executarea simultană a mai multor fluxuri de lucru. Context competitiv: cursa pentru modele mai rapide Mutarea vine pe fondul competiției dintre furnizorii de modele de inteligență artificială pentru reducerea latenței. OpenAI oferă deja pentru GPT-5.6 Sol un „Fast mode”, care poate ajunge la viteze de până la 2,5 ori mai mari decât procesarea Standard în API, însă la un cost dublu. GPT-5.6 Sol este prezentat drept modelul „flagship” al familiei GPT-5.6, alături de Terra și Luna, și este poziționat ca opțiunea de vârf pentru sarcini complexe precum programare, analiză profesională, știință și securitate cibernetică. TechCrunch este citat de Mediafax în legătură cu descrierea abordării ca o modalitate de a obține „mai multă muncă utilă pe secundă”. [...]
Richard Sutton avertizează că dependența de date sintetice poate împinge AI-ul într-o fundătură operațională , într-un moment în care marile laboratoare caută soluții rapide la epuizarea datelor „naturale” de antrenare, potrivit The Next Web . Câștigător al Premiului Turing 2024 (împreună cu Andrew Barto) pentru contribuțiile la „învățarea prin întărire” (reinforcement learning), Sutton numește pivotarea industriei către date sintetice „o mare greșeală”. Declarația a fost făcută pe podcastul „Training Data” al Sequoia Capital, iar miza, dincolo de polemică, este una practică: dacă industria își bazează următoarea generație de modele pe date generate tot de modele, riscă să optimizeze pe o copie tot mai săracă a realității — cu efecte directe asupra calității produselor AI, mai ales în domenii care cer înțelegerea oamenilor și a lumii fizice. De ce spune Sutton că „datele sintetice” sunt o soluție riscantă Sutton își construiește critica pe două idei punctuale, nu pe o respingere totală a datelor sintetice. Nu poți genera „sintetic” mintea altor oameni În formularea lui, „nu există nicio cale să avem date sintetice pentru mințile altor oameni”. Cu alte cuvinte, în zone precum comportament uman, preferințe, intenții sau motivații, datele fabricate riscă să reflecte presupunerile celui care le generează, nu realitatea. Simulările lumii fizice sunt inevitabil incomplete Sutton argumentează că „lumea este infinit de complexă”, iar orice simulare este, în esență, microscopică față de realitate. Sub această idee stă ceea ce el numește „ipoteza lumii mari”: realitatea va fi mereu mai mare decât modelul pe care un agent îl are despre ea, deci orice simulator comprimă și pierde informație „din construcție”. O a doua critică, mai subtilă, ține de guvernanță și decizie: cineva trebuie să aleagă ce date sintetice să fie generate, iar asta „strecoară” judecata umană înapoi în proces — exact tipul de intervenție pe care Sutton îl criticase în eseul său „The Bitter Lesson” (2019). Presiunea din industrie: datele „naturale” se termină Motivul pentru care companiile împing tot mai mult datele sintetice nu este contestat în material: potrivit unei estimări Epoch AI, stocul de text public generat de oameni (în jur de 300 de trilioane de tokeni) ar putea fi „consumat” integral între 2026 și 2032. În consecință, laboratoarele improvizează deja: unele companii cumpără și taie cărți second-hand pentru a obține text de dinainte de 2022, pe ideea că materialele mai noi ar fi „contaminate” de conținut generat de AI; problema nu este limitată la limba engleză: laboratoare din China ar lovi același „zid” al datelor, mai devreme, în propriul ecosistem lingvistic. Ce arată cercetarea: „colapsul modelului” nu e inevitabil, dar depinde de cum folosești datele sintetice Materialul citează și literatura științifică: un studiu din 2024 publicat în Nature (Ilia Shumailov și coautori) a găsit degradare atunci când modelele sunt antrenate recursiv pe propriile ieșiri — fenomen numit „ model collapse ” (colapsul modelului). Pe de altă parte, o lucrare semnată de Matthias Gerstgrasser, Rylan Schaeffer și coautori indică o nuanță importantă: colapsul depinde de situația în care datele sintetice înlocuiesc datele umane; dacă cele două se acumulează în paralel, efectul nu apare. Practica din marile laboratoare: date sintetice la scară foarte mare Dincolo de dezbatere, industria folosește deja date sintetice masiv. Exemplele din articol: Microsoft a antrenat Phi-4 pe aproximativ 400 de miliarde de tokeni sintetici , pe 50 de tipuri de seturi de date; Nvidia a publicat un corpus sintetic de pre-antrenare de circa 10 trilioane de tokeni pentru modelele Nemotron. Totuși, chiar materialul notează că acestea sunt și domeniile unde obiecția lui Sutton „mușcă” cel mai puțin: matematica și codul au răspunsuri verificabile, spre deosebire de modelarea minții umane sau a sistemelor fizice complexe. Alternativa propusă: „date experiențiale”, nu date fabricate Sutton promovează „datele experiențiale” — adunate de un agent care acționează în mediul său, în loc să fie asamblate dinainte. Teza a fost formulată anterior împreună cu David Silver în lucrarea „ Welcome to the Era of Experience ” (aprilie 2025), dar acum este aplicată explicit ca replică la trendul datelor sintetice. În același context, Sutton spune că limbajul ar reprezenta „poate un sfert” din inteligență, sugerând că progresul major ar veni din sisteme care învață continuu din interacțiune, nu doar din text. La final, articolul menționează că Sutton și-a lansat propriul laborator (cofondat cu fostul său student Khurram Javed) și țintește un „mind” de ordinul unui trilion de parametri, care să nu se oprească din învățare și să ruleze la 20 wați, într-un orizont de cinci până la zece ani — o ambiție care, dacă se materializează, ar muta accentul industriei de la „date fabricate” la sisteme care își produc singure experiența. [...]
Noua versiune „ChatGPT pentru adolescenți” pare ușor de ocolit, ceea ce subminează promisiunea de siguranță și complică eforturile școlilor de a limita folosirea AI la teme, potrivit Futurism . OpenAI a lansat o variantă separată, „ChatGPT for Teens”, care ar trebui să includă protecții suplimentare și controale pentru părinți, însă primele teste indică faptul că „gardurile” pot ceda rapid. OpenAI spune că utilizatorii între 13 și 17 ani vor fi trecuți „automat” pe această versiune dacă sistemul „estimează” că au sub 18 ani, fără să explice cum ajunge la această concluzie. Copiii sub 13 ani nu ar avea voie să folosească ChatGPT, deși articolul notează că restricțiile sunt ușor de evitat. Testele inițiale: refuz la început, apoi răspunsuri similare cu varianta pentru adulți Business Insider (citat de Futurism) arată că, la lansare, „ChatGPT for Teens” nu își atinge consecvent obiectivele. Jurnalistul Joshua Nelken-Zitser a creat un cont pentru un utilizator fictiv de 15 ani și a comparat răspunsurile cu cele din versiunea pentru adulți. Într-un exemplu, chatbotul a refuzat inițial să scrie un eseu de 800 de cuvinte „pentru mâine” despre temele principale din „The Crucible”. După „foarte puțină” insistență, versiunea pentru adolescenți a generat totuși un „eseu-model” de 608 cuvinte și a încurajat utilizatorul să îl revizuiască înainte de predare. Ulterior, Nelken-Zitser a obținut și un eseu de 776 de cuvinte, cu un nivel de detaliu comparabil cu cel oferit de contul de adult. Un alt test, pe o problemă dificilă de algebră de tip SAT, a produs rezultate „efectiv identice” între varianta pentru adulți și cea pentru adolescenți. Ce spune OpenAI și de ce contează pentru școli Un purtător de cuvânt al companiei a declarat pentru Business Insider că funcționalitatea este încă în lucru și că „abia se lansează astăzi”, conform articolului. Miza este operațională pentru sistemul educațional: Futurism plasează lansarea în contextul presiunii crescânde asupra profesorilor, care se confruntă de ani buni cu utilizarea intensă a instrumentelor AI de către elevi. În material este menționat și un eseu al psihologului cognitiv Ronald Kellogg în New York Times, care susține că elevii externalizează tot mai mult sarcini cognitive către AI, cu efecte asupra capacității de a gândi. Ca reacție, articolul notează că unele școli revin la eseuri scrise cu pixul pe hârtie, introduc examene orale sau interzic dispozitive digitale (inclusiv laptopuri și smartphone-uri). Concluzia testelor: „prea puțin, prea târziu” Pe baza testelor relatate de Business Insider, Futurism susține că „ChatGPT for Teens” pare, cel puțin la debut, insuficient pentru a reduce utilizarea problematică în mediul școlar, în lipsa unor mecanisme de protecție „semnificative” și eficiente. Articolul include și o comparație formulată anterior de Susan Shelmerdine (medic în imagistică la Great Ormond Street Hospital și cadru academic în AI), într-o declarație pentru BBC, despre riscul unei „avalanșe de minți ultraprocesate” dacă „informația ultraprocesată” devine norma. [...]
