Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Anthropic promite că Claude va rămâne fără reclame iar anunțul a fost făcut marți, pe fondul deciziei OpenAI de a introduce conținut sponsorizat în ChatGPT pentru utilizatorii din zona gratuită și abonamentele mai ieftine. În materialul publicat de Business Today, compania spune că „există multe locuri bune pentru publicitate”, dar o conversație cu Claude nu ar trebui să fie unul dintre ele.
Mesajul Anthropic mizează pe o diferențiere de model: conversațiile cu un asistent AI sunt, în viziunea companiei, mai apropiate de un spațiu de lucru și reflecție decât de un feed social sau de un motor de căutare, unde utilizatorii se așteaptă la un amestec de rezultate organice și sponsorizate. Argumentul central este că multe discuții cu un chatbot ating subiecte sensibile sau personale, iar reclamele ar altera încrederea și utilitatea instrumentului.
În același timp, anunțul vine pe fondul monetizării accelerate în industrie. În relatarea Investing, Anthropic indică drept surse de venit contractele enterprise și abonamentele plătite, cu reinvestirea veniturilor în dezvoltarea produsului, în timp ce respinge ideea de răspunsuri sponsorizate inserate în conversații.
Compania lasă totuși o ușă întredeschisă către funcții de tip „comerț prin agent”, în care asistentul ar putea ajuta la cumpărături inițiate explicit de utilizator, fără presiune sau stimulente din partea advertiserilor.
În termeni de piață, diferența nu ține doar de interfață, ci de cine plătește pentru atenție și de cât de transparentă rămâne relația dintre utilizator, model și recomandările pe care le primește.
Recomandate
Anthropic își accelerează planurile de cipuri proprii pentru a reduce dependența de furnizori , după ce l-a recrutat pe Amir Salek , unul dintre executivii-cheie din spatele programului TPU (Tensor Processing Unit, cipuri specializate pentru inteligență artificială) de la Google, potrivit IT之家 . Salek se alătură echipei de „putere de calcul” (infrastructură și hardware pentru antrenarea/rularea modelelor) a Anthropic. Conform informațiilor citate de publicație din Bloomberg, el a condus pe termen lung businessul TPU la Google până la plecarea sa din 2022 și a coordonat livrarea primelor șapte generații de cipuri TPU. În trecut, a lucrat și la Nvidia, iar după ce a părăsit Google a fost director general senior la fondul de investiții Cerberus Capital Management. De ce contează: control mai mare asupra costurilor și disponibilității de hardware Anthropic își cumpără în prezent cipurile de la mai mulți furnizori, inclusiv Nvidia, Google și Amazon. În paralel, compania cu sediul în San Francisco a început să transmită semnale că vrea să construiască o linie internă de cipuri și a demarat recrutări pentru roluri asociate acestei direcții. Miza operațională este dublă, potrivit materialului: dezvoltarea de cipuri personalizate poate reduce presiunea generată de lipsurile din lanțul de aprovizionare și poate oferi hardware „pe măsura” algoritmilor proprii, ceea ce ar putea îmbunătăți eficiența în centrele de date pe care Anthropic le extinde pentru a-și susține creșterea. Context competitiv: OpenAI merge pe aceeași direcție În aceeași zonă se mișcă și OpenAI, rivalul din spatele ChatGPT. IT之家 notează că OpenAI a anunțat anterior un cip dezvoltat împreună cu Broadcom, numit „Jalapeño”, care ar urma să intre în utilizare mai târziu în acest an. [...]
Anthropic susține că modelele Claude pot scurta semnificativ munca de laborator și analiză în chimie, dar accesul la capabilități biologice sensibile rămâne restricționat din motive de siguranță , potrivit The Next Web . Compania a publicat două experimente pe care le prezintă drept indicii timpurii că poate accelera etape din dezvoltarea de medicamente, însă rezultatele sunt raportate de Anthropic și nu au trecut prin evaluare externă de tip „peer review”. În primul experiment, Anthropic spune că Claude a proiectat „protein binders” (proteine mici concepute să se lipească strâns de o țintă biologică, mecanism folosit de multe medicamente moderne) pentru 15 ținte și a reușit pentru 14. Compania afirmă că între 22% și 35% dintre proiectele generate s-au legat de țintă, în funcție de configurație, față de un „tipic” de 10%–15% în domeniu, conform estimării sale. Validare externă, dar cifre raportate de companie Verificările „wet lab” (testare fizică în laborator) nu au fost făcute intern: două firme, Adaptyv Bio și Twist Bioscience, au produs și testat independent proiectele, potrivit aceleiași surse. Chiar și așa, partea de validare fizică rămâne lentă și durează săptămâni, indiferent de software. Anthropic spune că a rulat două modele (Opus 4.8 și o versiune „preview” a modelului Mythos) în Claude Science, un mediu de lucru pentru cercetare. Modelele ar fi primit un „prompt” lung, acces la internet, conectori și un volum mare de procesoare grafice (GPU), apoi ar fi fost lăsate să lucreze autonom: să aleagă locul de legare pe țintă, să coordoneze modele open-source pentru proiectare și „folding” (pliare a proteinei) și să facă selecția candidaților. Costul de calcul a fost ridicat: compania menționează până la 12.500 de ore Nvidia H100 într-o sesiune de 48 de ore într-un mod de rulare și până la 2.500 de ore H100 per țintă într-un alt mod. În total, campania ar fi produs 354 de „binders” confirmați din 1.320 de proiecte, iar Mythos „preview” ar fi atins o rată de succes de 35,1% când a lucrat pe câte o singură țintă. Unde a depășit oameni și unde a eșuat În unele cazuri, Anthropic compară rezultatele cu performanțe umane. Pentru o țintă numită RBX1, compania spune că Mythos „preview” a ajuns la 40% rată de succes, în timp ce participanți umani într-o competiție Adaptyv Bio au obținut 3,7%; iar cel mai bun design Claude ar fi depășit intrarea câștigătoare. Pentru TNFα (țintă blocată de medicamente antiinflamatoare precum Humira), Opus 4.8 ar fi proiectat „binders” care funcționează pe variante umane, de maimuță și de șoarece, în timp ce Mythos „preview” a eșuat pe aceeași țintă — un rezultat pe care Anthropic spune că nu îl poate explica deocamdată. Au existat și eșecuri: pentru „maltose-binding protein”, descrisă ca o țintă „notoriu de netedă”, niciunul dintre 90 de proiecte nu a fost confirmat că se leagă. Rezultatele au fost doar „modeste” și pentru BBF-14, o proteină sintetică folosită ca reper dificil. Anthropic spune că plănuiește testări suplimentare pentru a confirma ratele de succes și măsurătorile de legare și că a publicat „prompts” și datele. Al doilea test: analiză chimică în minute, nu în zile Al doilea experiment a folosit Claude Opus 5, cel mai capabil model disponibil public, pentru o sarcină de analiză chimică: identificarea compusului și evaluarea purității. În practică, chimiștii folosesc NMR și LC-MS, iar partea consumatoare de timp este interpretarea fișierelor brute generate de instrumente. Anthropic spune că a oferit modelului doar fișierele brute de la un laborator contractat și un „prompt” de două propoziții, fără software-ul furnizorului și fără operator. În Claude Science, modelul ar fi livrat rezultate procesate în 23 și 19 minute (în paralel), iar valorile ar fi corespuns cu cele ale laboratorului: puritate de 96,4% față de 96,33% în raportul labului, iar numărul de hidrogeni ar fi fost în marja de rotunjire. Compania mai afirmă că modelul și-a detectat și corectat o eroare după o primă trecere și că a propus același test de confirmare pe care laboratorul îl rulase independent cu trei zile înainte. Pentru un fișier LC-MS într-un format proprietar nedocumentat, modelul ar fi dedus codarea și și-ar fi verificat citirea față de totalurile instrumentului înainte de analiză. Implicația operațională: viteză, dar și restricții de acces Comparația centrală pe care o face Anthropic este legată de timp: un chimist ar avea nevoie de aproximativ 30 de minute până la o oră per probă pentru această muncă, iar raportul final al laboratorului ar fi venit la patru zile după prima măsurătoare; Claude ar fi produs raportul în circa 25 de minute. În același timp, Anthropic își avertizează asupra riscului de „dual-use” (utilizare dublă): aceleași capabilități care pot accelera medicina ar putea fi folosite și pentru scopuri nocive, inclusiv proiectarea de arme biologice. Din acest motiv, sarcini precum proiectarea de proteine și alte activități biologice sensibile rămân blocate în Claude Fable 5, cel mai capabil model al companiei, iar Anthropic spune că dezvoltă un program de acces verificat pentru cercetători și că a testat propriile filtre. În concluzie, rezultatele indică un potențial de comprimare a unor etape operaționale (proiectare de „binders” și interpretare de date chimice), însă rămân limitări importante: validarea biologică durează săptămâni, datele sunt în mare parte auto-raportate, iar un „binder” proiectat este doar primul pas spre un medicament. Pentru companii, mesajul practic este că viteza poate crește în anumite verigi ale lanțului, dar accesul și controlul acestor capabilități vor fi, cel puțin pe termen scurt, la fel de importante ca performanța. [...]
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. [...]
Anthropic țintește un IPO de peste 100 mld. dolari, care ar reseta pragurile de finanțare în AI , potrivit G4Media , într-un scenariu în care listarea ar putea depăși recordul atribuit SpaceX și ar împinge compania la o evaluare de circa 2.000 miliarde de dolari (aprox. 9.000 miliarde lei). SpaceX ar deține în prezent recordul pentru cel mai mare IPO din istorie, după ce în iunie ar fi strâns 85,7 miliarde de dolari (aprox. 386 miliarde lei), la o evaluare de 1.770 miliarde de dolari (aprox. 7.965 miliarde lei), conform informațiilor transmise de Agerpres, care citează AFP. Ce se știe despre dimensiunea și calendarul listării Bloomberg a relatat că Anthropic „se așteaptă să egaleze sau să depășească” volumul IPO-ului SpaceX. Separat, potrivit New York Times, băncile implicate în tranzacție le-ar fi spus investitorilor că urmăresc să strângă „peste 100 de miliarde de dolari” (aprox. 450 miliarde lei) și să evalueze compania la aproximativ 2.000 de miliarde de dolari. New York Times mai notează că, după depunerea confidențială a documentelor în iunie, Anthropic ar putea publica actele de listare „în următoarele săptămâni”, ceea ce ar însemna și prima dezvăluire a situațiilor financiare. Listarea ar urma să aibă loc la toamnă. De ce contează: o evaluare de „giganți” pentru un startup de cinci ani O capitalizare de piață de circa 2.000 de miliarde de dolari ar fi dublă față de evaluarea din ultima rundă de finanțare din mai (965 de miliarde de dolari, aprox. 4.340 miliarde lei) și ar plasa o companie veche de cinci ani într-o ligă asociată, în mod tradițional, cu grupuri precum Nvidia, Apple și Microsoft. În același timp, listarea ar poziționa Anthropic înaintea rivalului OpenAI: creatorul ChatGPT ar fi depus confidențial documentele la o săptămână distanță, dar ar viza o listare în 2027. Performanță comercială, dar și costuri care apasă pe profitabilitate Anthropic, fondată în 2021 de foști angajați OpenAI (inclusiv frații Dario și Daniela Amodei) și cu sediul în San Francisco, s-a diferențiat prin instrumente AI pentru dezvoltatori, inclusiv asistentul de programare Claude Code, într-un segment descris ca fiind cel mai profitabil din piața AI. Pe partea de venituri, în trimestrul al doilea vânzările ar fi crescut la 11,6 miliarde de dolari (aprox. 52 miliarde lei), depășind pentru prima dată OpenAI (6,7 miliarde de dolari, aprox. 30 miliarde lei), potrivit mai multor publicații citate în material. Dar compania ar continua să înregistreze pierderi mari: pierderile nete ar fi ajuns la aproape 42 de miliarde de dolari în 2025 (aprox. 189 miliarde lei), de circa cinci ori mai mult decât în anul precedent, conform documentelor analizate de Bloomberg. Explicația invocată este nivelul investițiilor necesare pentru recrutare și pentru construirea de centre de date cu milioane de cipuri AI. Presiuni competitive și risc politic Materialul mai indică două surse de risc pentru investitori: presiunea pe prețuri : tarifele Anthropic, printre cele mai ridicate din piață, ar fi puse sub presiune de modele chinezești mai ieftine; în acest context, OpenAI ar fi anunțat o reducere de preț de peste 20% pentru cel mai puternic model al său, pentru trei luni; relația cu administrația Trump : în martie, guvernul de la Washington ar fi reziliat toate contractele cu Anthropic, după ce compania ar fi refuzat utilizarea modelelor sale pentru supraveghere în masă sau arme autonome letale; disputa este în instanță. [...]
Anthropic își extinde folosirea modelului său de securitate Mythos 5 în companii și în instrumente ale partenerilor, dar păstrează accesul „la model” strict controlat , astfel încât utilizatorii să primească doar rezultate (alerte, patch-uri sugerate), nu și posibilitatea de a-l folosi interactiv pentru a genera exploit-uri, potrivit The Next Web . Modelul Claude Mythos 5 rulează acum scanări de cod în produsul Claude Security, iar Anthropic îl integrează în produse defensive folosite deja de echipele de securitate. Diferența, în logica companiei, este că un utilizator al unui instrument partener primește un „artefact” concret — de exemplu o alertă sau o propunere de remediere — fără acces direct la model și fără posibilitatea de a-l „îndruma” să scrie cod malițios. Pentru clienții enterprise, scanarea este disponibilă deja: aceștia pot indica un depozit de cod, iar Mythos 5 returnează rezultate etichetate cu o categorie CWE (Common Weakness Enumeration, o clasificare standard a vulnerabilităților), plus severitate, nivel de încredere și o sugestie de fix. Facturarea este făcută ca utilizare obișnuită de „tokeni” (unități de consum pentru modele lingvistice), nu ca opțiune suplimentară. „Omul în buclă” și limitarea accesului, ca măsură de siguranță Anthropic spune că păstrează deliberat oamenii în proces: fiecare patch trebuie revizuit și aprobat de o persoană înainte de implementare. În plus, scanarea nu extinde accesul la Mythos 5 dincolo de această funcție, tocmai pentru a limita riscul ca modelul să fie folosit în scop ofensiv. Publicația notează că această abordare — distribuirea rezultatelor, nu a capabilității brute — vine pe fondul unor îngrijorări recente: Anthropic a dezvăluit în iulie că trei dintre modelele sale au ajuns la organizații reale în urma unor evaluări de securitate configurate greșit, un argument în plus pentru „gărdarea” accesului. 35 milioane dolari în credite pentru securitatea open-source, pe fondul presiunii de conformare în UE Separat, Anthropic alocă 35 milioane dolari (aprox. 157,5 milioane lei) sub formă de credite într-un „Defender Advantage Fund” destinat securității open-source. Potrivit articolului, finanțarea vizează un blocaj practic: viteza de identificare a vulnerabilităților poate depăși capacitatea de remediere, mai ales în proiectele întreținute de comunități mici. Granturile ar urma să meargă către trei direcții: remedierea vulnerabilităților active în proiecte larg folosite; automatizarea scanării și a aplicării patch-urilor, astfel încât soluțiile să poată fi replicate; proiecte de design care „închid” clase întregi de atac. Pentru întreținătorii europeni, momentul este relevant: obligațiile de raportare a vulnerabilităților din Cyber Resilience Act încep pe 11 septembrie, la trei săptămâni de la data publicării articolului. Regulile vizează explicit administratorii de proiecte open-source, care trebuie să aibă o politică de securitate cibernetică, să raporteze vulnerabilități exploatate activ și să coopereze cu autoritățile de supraveghere a pieței, deși sunt exceptați de la penalități. În același timp, The Next Web punctează limita acestui tip de sprijin: creditele pentru utilizarea unui model ajută proiectele care au deja oameni capabili să le folosească, dar nu înlocuiesc resursa umană necesară pentru triere, testare și integrarea patch-urilor. [...]
OpenAI a lansat un plugin prin care ChatGPT poate citi și trimite iMessage-uri în numele tău , o schimbare cu impact operațional direct pentru utilizatorii de Mac, dar care ridică inevitabil întrebări de confidențialitate pentru ecosistemul Apple, potrivit CNET . Funcția se numește „Apple Messages Plugin” și, în forma actuală, este disponibilă doar pentru utilizatorii ChatGPT Work și Codex pe desktop (Mac), nu și pe iPhone sau alte dispozitive mobile. Utilizatorul poate alege dacă o instalează, însă activarea presupune parcurgerea mai multor pași de permisiuni. Ce poate face concret ChatGPT în iMessage Odată activat pluginul, ChatGPT poate scana istoricul de mesaje de pe Mac (dacă îi permiți), iar apoi poate citi, redacta și trimite mesaje în locul tău. În demonstrația publicată de OpenAI pe X, chatbotul este folosit pentru a verifica mesajele din ziua precedentă, a identifica dacă există „follow-up”-uri (răspunsuri necesare) și a propune un răspuns pe care utilizatorul îl revizuiește înainte de trimitere. Potrivit postării OpenAI, pluginul permite: căutarea în mesaje; „recuperarea” conversațiilor (rezumat/actualizare); redactarea și trimiterea răspunsurilor. Permisiuni și setări: de ce contează pentru utilizatori și pentru Apple Instalarea se face din meniul de pluginuri al ChatGPT, iar apoi utilizatorul vede un ecran de permisiuni care indică faptul că istoricul de mesaje de pe Mac va fi accesat prin aplicația Apple Messages. În plus, sunt necesare modificări în setările de confidențialitate din macOS, inclusiv activarea „Full Disk Access” (acces complet la disc), precum și permisiuni pentru acces la nume de contacte și instrumente de automatizare. OpenAI susține că ChatGPT nu va stoca mesajele și că pluginul rulează local pe Mac, nu pe serverele sale din cloud, conform unei relatări Bloomberg citate de CNET. Chiar și așa, pentru Apple — care și-a construit de decenii poziționarea pe protecția vieții private — apar riscuri de percepție și potențiale tensiuni, mai ales când un chatbot ajunge să intermedieze comunicarea personală. Context: parteneriatul Apple–OpenAI și litigiile din jurul datelor OpenAI și Apple au anunțat în iunie 2024 un parteneriat pentru integrarea ChatGPT în iOS, iPadOS și macOS. Relația s-a deteriorat însă în iulie anul acesta, când Apple a dat în judecată OpenAI într-un proces federal, acuzând compania condusă de Sam Altman de furt de secrete comerciale și însușire neautorizată de proprietate intelectuală, potrivit CNET. În paralel, CNET notează că OpenAI s-a confruntat în ultimii ani cu mai multe procese, fiind acuzată de folosirea necorespunzătoare a datelor pentru antrenarea modelelor și, în unele cazuri, de partajarea datelor clienților. Publicația menționează și că Ziff Davis, compania-mamă a CNET, a intentat în 2025 un proces împotriva OpenAI pe tema drepturilor de autor. Reprezentanții OpenAI și Apple nu au răspuns imediat solicitărilor de comentarii, potrivit materialului. Pentru utilizatori, miza imediată rămâne practică: pluginul poate economisi timp la gestionarea conversațiilor, dar cere acces extins la date și la sistem, ceea ce mută decizia din zona „funcție utilă” în zona „încredere și control”. [...]
