Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
BRD vrea să treacă de la proiecte-pilot la soluții AI folosite în operațiunile curente în 2027, cu efecte care ar urma să devină vizibile și pentru clienții băncii, potrivit Ziarul Financiar. Mesajul vine de la Daniel Marin, Chief Data Officer al BRD, în contextul planurilor de investiții în digitalizare, cloud și inteligență artificială.
Banca își propune să folosească parteneriatele strategice ale grupului pentru a accelera maturizarea inițiativelor tehnologice, astfel încât acestea să nu rămână la nivel de „experimente” sau testări limitate, ci să fie integrate în activitatea de zi cu zi.
„Vom continua şi în 2027 investiţiile în digitalizare, cloud şi inteligenţă artificială (...) Nu vrem să ne limităm la experimente tehnologice şi proiecte-pilot, ci să dezvoltăm soluţii care să aducă rezultate concrete.”
Din declarațiile lui Daniel Marin, direcția pentru 2027 este trecerea către utilizare la scară mai mare a soluțiilor bazate pe date și AI (inteligență artificială), cu rezultate care ar urma să se vadă inclusiv în interacțiunea cu clienții.
În același timp, BRD indică faptul că are „o strategie bine conturată” în zona de date și AI, iar proiectele livrate anul viitor ar urma să producă efecte măsurabile, nu doar demonstrații tehnologice.
Daniel Marin a punctat și rolul reglementărilor în adoptarea AI în sectorul bancar: acestea pot limita anumite implementări, dar pot funcționa și ca un catalizator pentru soluții mai bine controlate și mai sigure. În viziunea sa, utilizarea corectă a AI poate contribui la clienți mai bine informați și mai atenți la deciziile financiare, dar ridică și nivelul așteptărilor față de servicii.
O direcție menționată explicit este un scenariu în care instrumentele de inteligență artificială folosite de clienți ar putea comunica direct cu sistemele AI ale băncilor. Daniel Marin subliniază însă că această etapă nu este încă aproape, fiind necesare progrese atât tehnologice, cât și de reglementare.
Pentru piață, semnalul relevant este că BRD își poziționează investițiile din 2027 ca un pas de industrializare a AI în bancă, nu doar de testare, ceea ce poate influența ritmul în care astfel de soluții devin standard în serviciile bancare.
Recomandate
Elon Musk susține că economisirea pe termen lung ar putea deveni irelevantă pe măsură ce inteligența artificială (IA) împinge economia spre „abundență”, dar mai mulți experți consultați de Business Insider recomandă, totuși, continuarea economisirii pentru pensie, potrivit Antena 3 . Miza practică pentru oameni și pentru piață este că astfel de mesaje pot influența comportamente financiare reale, într-un moment în care efectele IA asupra locurilor de muncă rămân incerte. Musk a scris pe platforma X că „economisirea banilor pentru viitorul îndepărtat este inutilă odată cu apariția abundenței aduse de superinteligență”, într-un răspuns către un utilizator care minimaliza importanța deciziilor financiare pe termen scurt, pe ideea că „cele mai multe dintre ele nu vor mai conta oricum peste câțiva ani”. Într-un podcast publicat în ianuarie, Musk a reluat ideea, spunând că oamenii nu ar mai trebui să își facă griji că trebuie să pună bani deoparte pentru pensie peste 10 sau 20 de ani, deoarece „nu va mai conta”, dacă predicțiile sale se adeveresc. De ce leagă Musk „abundența” de dispariția rolului banilor Argumentul miliardarului este că progresele în inteligența artificială, energie și robotică ar urma să ducă la o creștere masivă a productivității, până la un punct în care bunurile și serviciile nu ar mai fi insuficiente. Într-un asemenea scenariu, spune el, „oricine ar putea avea orice își dorește”. În viziunea lui Musk, efectele s-ar vedea inclusiv în: servicii medicale „mai bune decât cele de care beneficiază astăzi oricine”; acces generalizat la bunuri și servicii, fără constrângeri de raritate; educație complet accesibilă, inclusiv posibilitatea de a învăța gratuit „orice îți dorești, despre absolut orice”. Musk a mai avansat și o perspectivă în care dezvoltarea roboticii și a călătoriilor spațiale ar duce la o economie „pe mai multe planete”, moment în care „banii vor deveni irelevanți”, iar „monedele convenționale nu vor mai conta”. Ce spun experții: economisirea rămâne recomandarea de bază Antena 3 notează că Business Insider a discutat cu șapte experți în finanțe personale și inteligență artificială, iar concluzia lor comună a fost că oamenii ar trebui să continue să economisească pentru pensie, tocmai pentru că previziunile lui Musk s-ar putea să nu se materializeze. În același context, Musk admite că tranziția către un astfel de viitor nu ar fi lipsită de probleme și anticipează o perioadă dificilă, în care IA ar putea elimina un număr mare de locuri de muncă. Printre soluțiile menționate de el se află plăți din partea statului pentru toți cetățenii, ca mecanism de compensare a pierderilor generate de automatizare. Context: și Bill Gates vorbește despre o economie a „abundenței”, dar avertizează asupra tranziției În articol este menționat și Bill Gates, care ar fi spus într-un podcast că IA va aduce o „abundență reală”, iar roboții ar putea construi locuințe, cultiva alimente și efectua operații chirurgicale. Gates avertizează însă că următoarele două decenii ar putea fi printre cele mai agitate perioade din istorie și că se poate ajunge la un punct în care munca oamenilor nu va mai fi necesară pentru producerea majorității bunurilor și serviciilor. Pentru public, diferența dintre promisiunea „abundenței” și realitatea unei tranziții cu șocuri pe piața muncii rămâne esențială: până când astfel de scenarii devin certe, recomandarea experților rămâne să nu fie abandonate economiile pe termen lung. [...]
Implementarea greșită a AI poate eroda avantajul competitiv al companiilor , nu doar lipsa adoptării tehnologiei, avertizează Andrei Negulescu, Chief Growth Officer la Matricia Solutions , într-o intervenție la ZF Digital Summit 2026 , potrivit Ziarul Financiar . În următorii cinci ani, riscul ar deveni mai vizibil în organizațiile care se bazează prea mult pe inteligența artificială în detrimentul implicării angajaților, cu efecte directe asupra creativității și capacității de a găsi soluții de îmbunătățire a activității. „Una dintre principalele mele îngrijorări este că, peste cinci ani, nu vom vedea rămânând în urmă doar companiile care nu au adoptat inteligenţa artificială, ci şi pe cele care au implementat-o greşit.” Negulescu susține că, în loc să folosească AI pentru a amplifica competențele interne, unele companii ar putea ajunge să își submineze tocmai diferențiatorul – creativitatea și contribuția directă a oamenilor la optimizarea proceselor – și să își piardă avantajul competitiv. În acest context, el atrage atenția și asupra tentației de a înlocui decizia managerială și expertiza cu execuția automată, pe logica „de ce să mai angajeze oameni buni” dacă sarcinile pot fi lăsate integral către AI. AI ca instrument operațional, nu ca substitut de strategie Din perspectiva Matricia Solutions, rolul tehnologiei și al digitalizării ar trebui să fie preluarea sarcinilor care nu aduc valoare adăugată, astfel încât angajații să își poată concentra timpul și energia pe activitățile relevante pentru business și pe creșterea competitivității. Mesajul central: companiile trebuie să păstreze controlul asupra propriei strategii, iar AI să fie integrată ca instrument, nu ca înlocuitor al contribuției umane. Un alt punct subliniat este că strategia de digitalizare ar trebui să pornească de la ceea ce compania știe să facă cel mai bine, de la competențele pe care vrea să le dezvolte și de la obiectivele pe care și le-a propus. În această logică, adoptarea tehnologiei trebuie să răspundă unor nevoi concrete, nu să devină un scop în sine. Risc operațional: utilizarea „din proprie inițiativă” și controlul datelor Negulescu indică și o preocupare întâlnită la clienți: folosirea instrumentelor de inteligență artificială de către angajați din proprie inițiativă, fără ca organizația să știe unde ajung datele introduse și cum sunt utilizate. Ca răspuns, compania încearcă să integreze AI direct în procesele de business existente și în platformele deja folosite de angajați, astfel încât organizațiile să păstreze controlul asupra informațiilor. În esență, avertismentul pentru management este că „adoptarea AI” nu este, în sine, o garanție de performanță: diferența o face felul în care tehnologia este guvernată (cine decide, unde se folosește, ce date intră și ce iese) și cât de bine este păstrat rolul oamenilor în activitățile care aduc valoare. [...]
Două procese noi împotriva Suno ridică miza legală pentru muzica generată cu AI, inclusiv pe zona „dreptului la voce”. Potrivit Mobilissimo , acțiunile au fost depuse în aceeași zi, pe 6 noiembrie, în California, de deținătorii drepturilor lui Elvis Presley și de Eight Mile Style , companie care administrează drepturi pentru 269 de compoziții asociate lui Eminem. Cazul Elvis: dincolo de copyright, disputa ajunge la „identitatea vocală” În dosarul legat de Elvis Presley, plângerea susține că Suno ar fi folosit fără permisiune 859 de compoziții și că platforma ar permite generarea de piese cu o voce sintetică identificabilă drept Elvis. Miza nu se limitează la drepturile de autor: reclamanții invocă și ELVIS Act , o lege adoptată în Tennessee în 2024, care extinde protecția asupra identității unei persoane și la voce, inclusiv în situația unei „simulări a vocii” atribuibile unei persoane identificabile. „Următorul Elvis nu va pune mâna pe o chitară.” Formularea, citată din plângere (traducere), sintetizează temerea că servicii de generare audio ar putea reproduce convingător vocea și stilul unui artist dispărut, iar controlul asupra „materialului nou” rezultat ar deveni neclar. Cazul Eminem: 269 de lucrări și o cerere de daune de până la 40,35 milioane de dolari Al doilea dosar vizează o altă componentă a funcționării Suno. Mobilissimo precizează că Eminem nu este reclamant; acțiunea este depusă de Eight Mile Style și Martin Affiliated, care administrează drepturile pentru 269 de compoziții ale rapperului, inclusiv „Lose Yourself”, „Without Me”, „Till I Collapse”, „The Real Slim Shady” și „Stan”. Plângerea susține că materialele ar fi fost copiate pentru antrenarea modelelor Suno și că unele rezultate generate ar reproduce versuri și elemente muzicale din piesele originale. Sunt menționate și acuzații privind colectarea datelor prin „scraping” (extragere automată de conținut de pe site-uri) și ocolirea unor mecanisme de protecție de pe servicii online. Pentru încălcarea intenționată a copyrightului, Eight Mile Style solicită daune statutare de până la 150.000 de dolari pentru fiecare dintre cele 269 de lucrări, adică 40,35 milioane de dolari (aprox. 185 milioane lei). Publicația notează explicit că acestea sunt sume cerute de reclamant, nu despăgubiri stabilite de instanță. Poziția Suno și ce ar putea urma Suno respinge ideea că serviciul ar fi construit pentru imitarea artiștilor. Compania afirmă că nu permite introducerea numelor unor artiști sau melodii în „prompturi” (instrucțiunile text folosite pentru a genera conținut) și că utilizează sisteme externe pentru verificarea fișierelor audio și a versurilor încărcate de utilizatori. Deocamdată, nu există hotărâri judecătorești în niciunul dintre cele două dosare noi. Dincolo de rezultatul punctual, procesele indică o mutare a disputei: nu mai este doar întrebarea „cu ce conținut a fost antrenat AI-ul?”, ci și dacă o platformă poate produce o voce recognoscibilă a unui artist fără acordul celor care dețin drepturile asupra identității sale — un precedent cu potențial de impact pentru mai multe servicii, nu doar pentru Suno. [...]
Jensen Huang respinge ideea unei interdicții totale a exporturilor de cipuri către China , argumentând că o astfel de măsură ar însemna cedarea unor piețe întregi și ar slăbi competitivitatea economică a SUA, potrivit Wccftech . Poziția șefului NVIDIA intră în contradicție directă cu apelul făcut de CEO-ul Anthropic, Dario Amodei , care ar fi cerut Washingtonului oprirea completă a livrărilor de procesoare avansate pentru inteligență artificială și a echipamentelor de fabricație de semiconductori către China. Într-un interviu pentru CBS, Huang spune că este de acord cu principiul prioritizării accesului instituțiilor americane la tehnologiile dezvoltate în SUA, dar respinge „interdicțiile comerciale ample” care ar împiedica producătorii de hardware să concureze pe piețele externe. „Nu sunt deloc de acord că ar trebui să interzicem Chinei toate produsele americane. Companiile americane ar trebui să aibă capabilități avansate, dar apoi […] să servească lumea. Să concureze pentru lume […] America este despre competiție. Și trebuie să concurăm și să nu cedăm piețe întregi.” Miza: exporturile ca motor economic și de influență Unghiul economic al declarațiilor este explicit: Huang leagă veniturile internaționale de capacitatea SUA de a-și menține baza industrială în hardware pentru AI. În viziunea sa, tăierea fluxurilor de venit din afara SUA ar eroda fundația internă de hardware, cu efecte în lanț asupra întregului ecosistem. Totodată, Huang contestă ideea că AI trebuie privită doar prin prisma dezvoltatorilor de „modele de frontieră” (cele mai avansate modele), susținând că transformarea economică se produce atunci când companii tradiționale își schimbă operațiunile pentru a integra AI. „Vera Rubin”, argumentul de competitivitate tehnologică Pentru a susține ideea de supremație de calcul a SUA, Huang afirmă că arhitectura de generație următoare a NVIDIA, „Vera Rubin”, este deja livrată în producție de volum. Potrivit lui, platforma a ajuns la laboratoare de cercetare din SUA și la actori din industrie, inclusiv Sam Altman (OpenAI) și Dario Amodei. „Suntem în generația pe care o numim Vera Rubin. Vera Rubin se livrează în producție de volum. Suntem cu câțiva ani înaintea Chinei cu această tehnologie […]” Context: restricții existente și semne de ocolire Materialul notează că, în prezent, China nu are acces la GPU-urile NVIDIA B300, deoarece acestea se află pe lista de control la export a SUA. În același timp, este menționat un caz în care o firmă de cercetare ar fi descoperit 32 de astfel de unități utilizate la China Telecom, fără ca sursa să poată confirma dacă au fost introduse prin contrabandă sau prin mijloace legale. În acest context, poziția lui Huang indică o linie de fault între companiile care dezvoltă modele AI și furnizorii de infrastructură hardware: unii cer restricții mai dure, în timp ce alții avertizează că izolarea comercială poate reduce atât veniturile, cât și capacitatea de a concura global. [...]
OpenAI extinde ChatGPT cu funcții care păstrează imagini personale în cont și le reutilizează între conversații , o schimbare cu impact operațional și de confidențialitate pentru utilizatori și organizații care folosesc instrumentul în lucru, potrivit NotebookCheck . Actualizarea vine odată cu „Images 2.6”, care adaugă și generarea de GIF-uri animate, pe lângă accelerarea generării de imagini. OpenAI spune că a introdus Images 2.6 pe 4 noiembrie, iar noul model este disponibil în ChatGPT, în instrumentul de programare Codex și prin API. Compania afirmă că actualizarea este disponibilă la nivel global, pe toate planurile de abonament, inclusiv pe varianta gratuită, pe desktop, mobil și web. În plus, imaginile ar urma să se genereze cu 50% mai rapid decât înainte, iar editările să fie mai consecvente (de exemplu, păstrarea detaliilor precum hainele, fețele sau produsele când se schimbă fundalul). GIF-uri din prompturi și fotografii, dar cu disponibilitate graduală ChatGPT poate crea acum GIF-uri animate: utilizatorii pot descrie ce ar trebui să se miște sau pot încărca o imagine statică și cere o animație. Conform paginilor de ajutor OpenAI citate în articol, viteza de redare poate fi ajustată ulterior, iar GIF-ul poate fi salvat sau distribuit, modificările fiind cerute direct în conversație. Există însă limitări și necunoscute: ChatGPT nu poate edita un GIF animat încărcat de utilizator, iar funcția de creare GIF era descrisă, la 7 noiembrie, ca fiind în curs de implementare, deci este posibil să nu fie vizibilă în toate conturile. OpenAI nu a publicat limite de utilizare pentru GIF-uri pe niciun plan. Fotografii „salvate” și reutilizate prin @mențiuni: ce se știe și ce lipsește A doua funcție aduce o schimbare practică importantă: utilizatorii pot încărca o fotografie personală, îi pot da un nume și o pot reutiliza în conversații viitoare printr-o mențiune de tip @. Exemplul OpenAI din material este o fotografie cu un câine salvată ca „Pepper”, care poate fi apoi folosită într-un prompt ulterior fără reîncărcarea imaginii. NotebookCheck notează că ChatGPT poate sugera și salvarea unei fotografii atunci când utilizatorul o descrie, iar după salvare aceasta rămâne stocată în cont. În același timp, paginile de ajutor OpenAI nu explică unde sunt păstrate aceste fotografii salvate, cum pot fi administrate și nici cum pot fi șterse. Pentru imaginile generate, regula este mai explicită: ele sunt salvate automat la secțiunea „Images” și sunt eliminate doar când este ștearsă conversația care le-a creat. Implicații de utilizare și risc de abuz Articolul semnalează și un risc specific: salvarea fotografiilor cu persoane reale, combinată cu animația, poate facilita plasarea oamenilor în scene care nu au avut loc, potrivit Trending Topics (citat de NotebookCheck). OpenAI nu a explicat cum previne abuzurile legate de GIF-uri cu persoane reale. În privința trasabilității conținutului generat, OpenAI afirmă că imaginile create cu ChatGPT includ atât „Content Credentials”, cât și un filigran invizibil SynthID; GIF-urile nu sunt menționate separat în acest context. NotebookCheck mai amintește că fotografiile cu copii sau cu alte persoane ar trebui salvate doar cu consimțământul lor și că setarea privind folosirea datelor pentru antrenare este controlată din „Data Controls”, deoarece încărcările fac parte din conversațiile utilizatorului. [...]
Apple a publicat detalii despre HALO , un sistem de control pentru roboți umanoizi care a rulat complet offline pe hardware integrat , cu rezultate raportate de 91% rată medie de succes în teste punctuale în medii reale necartografiate, potrivit iTHome . Miza pentru industrie este reducerea dependenței de servere externe (și de conectivitate) pentru execuția sarcinilor, ceea ce poate simplifica implementarea în teren și poate scădea costurile operaționale. HALO este descris într-o lucrare încărcată pe arXiv pe 4 noiembrie (ora locală), intitulată „Perceptive Humanoid Motion from Simulation”, iar echipa Apple a publicat și codul pentru generarea datelor, antrenarea modelelor și implementare, acoperind generarea mișcărilor, urmărirea mișcărilor, orchestrarea sarcinilor și rularea în simulare și pe robot real. Cum a fost făcută rularea „offline” pe robot În etapa de implementare, echipa a folosit robotul umanoid G1 al companiei Unitree (YuShu Technology). Conform descrierii, pe robot a fost montată pe spate o carcasă de protecție printată 3D, în interiorul căreia a fost instalat un Mac mini cu cip M4 Pro și 64 GB memorie unificată. Arhitectura de calcul a fost împărțită astfel: Mac mini a rulat inferența în timp real pentru componentele cu consum mare de calcul: Orchestrator (VLM – model vizual-lingvistic) și Motion Generator (DiT – model de tip diffusion pentru generarea mișcării). Cipul integrat al robotului G1 a rulat la frecvență înaltă componenta Tracker (rețea de politici RL – învățare prin recompensă), pentru controlul fin al mișcării. Publicația notează că această împărțire a permis funcționarea complet autonomă, fără server extern, deci „offline”. Rezultatele din testele în medii reale În lucrare sunt raportate două tipuri de evaluări: Sarcini punctuale (single-task): 360 de teste în 6 medii reale care nu au fost scanate sau cartografiate în prealabil, cu rata medie de succes 91% . Sarcini compuse, pe secvențe lungi: într-un singur scenariu real, câte 10 teste pentru fiecare dintre 3 combinații, cu rata medie de succes 70% . Cea mai complexă combinație („aplecare pentru a trece pe sub obstacol – mers către țintă – împins o cutie”) a avut 5 reușite din 10 , adică 50% . Costul de calcul și limitele recunoscute de echipă Pentru generarea principalelor date de antrenare, echipa ar fi folosit 250 de GPU Nvidia H100 timp de aproximativ 48 de ore. Pentru antrenare: generatorul de mișcare (imitation learning – învățare prin imitație) a folosit 64 de GPU B200; tracker-ul a fost antrenat prin pași care includ RL și „distilare de politici” (transferul comportamentului unui model mai mare către unul mai mic), folosind 4 GPU H100. Lucrarea subliniază însă că datele generate în simulare nu elimină complet intervenția umană: adăugarea unor sarcini fizice noi ar necesita în continuare scriere manuală de prompturi și proiectarea unor „cadre-cheie” ale mișcării, iar unele acțiuni au folosit materiale video cu oameni sau captură de mișcare. O limitare operațională importantă menționată este dependența predominantă de percepția vizuală: robotul nu poate „simți” direct contactul, iar când obiectele ies din câmpul camerei sau sunt obturate, performanța scade la sarcini cu multe interacțiuni fizice. Integrarea percepției tactile este indicată ca direcție de îmbunătățire. Linkuri publicate de echipă Lucrarea pe arXiv: https://arxiv.org/abs/2611.06908 Pagina proiectului: https://apple-aiml-research.github.io/ml-halo/ Codul pe GitHub: https://github.com/apple-aiml-research/ml-halo [...]
