Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google DeepMind își separă dezbaterea despre AGI de poziția oficială a companiei, lansând o platformă dedicată cercetării și politicilor publice într-un moment în care industria accelerează investițiile și apar tot mai multe declarații că „AGI a sosit”, potrivit The Next Web.
Institutul DeepMind (DeepMind Institute – DMI) este prezentat ca un spațiu de cercetare și dezbatere despre inteligența artificială generală (AGI), definită în eseul de lansare ca un sistem care ar manifesta „toate capacitățile cognitive ale creierului uman”. Publicația notează că, deși textul susține că sistemele actuale încă eșuează la unele sarcini de bază, autorii „se așteaptă ca aceste lacune să fie închise curând”.
Un element-cheie cu relevanță operațională și de guvernanță: DMI precizează că materialele publicate reflectă opiniile autorilor și „nu ar trebui citite ca poziția oficială a Google”. Platforma va găzdui texte semnate de cercetători din Google DeepMind, Google și comunitatea mai largă, iar eseul de lansare anticipează explicit că autorii „nu vor fi întotdeauna de acord”.
DMI are trei directori: Shane Legg (cofondator și Chief AGI Scientist la Google DeepMind), Demis Hassabis (cofondator și președinte al laboratorului, totodată chief scientist la Alphabet) și James Manyika (președinte pentru research, labs, technology and society la Google). Legg este și managing editor.
Ca riscuri actuale și emergente, eseul de lansare indică:
În context, articolul amintește că, în august, un executiv DeepMind a legat cheltuielile din AI de ideea unor mașini care se auto-îmbunătățesc.
Legg a declarat pentru Financial Times că abilitățile AI nu trebuie să o ia înaintea controalelor de siguranță. În același context, el a spus că apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei, de a încetini (dar nu opri) lansările de modele de frontieră este „interesant ca direcție” și „merită luat în considerare”. Amodei a afirmat pe 12 septembrie că industria trebuie să încetinească.
Tot Legg a spus pentru FT că este prematur să se declare că AGI a fost atinsă, pe fondul unor afirmații recente din industrie: Jensen Huang (Nvidia) a spus pe 7 septembrie că AGI a sosit, iar OpenAI a făcut propria revendicare pe 4 septembrie. Potrivit FT, Legg rămâne „confortabil” cu prognoza sa de 50% șanse ca o formă „minimală” de AGI să apară până în 2028.
Pe lângă eseul de lansare, site-ul listează patru texte, inclusiv unul despre politici economice pentru AGI. În „Economic policy for AGI” (semnat de Julian Jacobs și Alex Imas), autorii evaluează 11 politici folosind analize de literatură, sondaje și 51 de evaluatori tip „agent AI” construiți din date de sondaj pe 51 de economiști reali.
Autorii subliniază că „nicio inițiativă nu este răspunsul la tot” și propun trei răspunsuri „cu regret minim”, în funcție de scenariu:
În același eseu, venitul de bază universal (UBI) este descris drept „un instrument scump și grosier” care poate să nu direcționeze suficient ajutorul acolo unde e nevoie.
Datele de opinie citate în articol indică, în sondajul menționat de autori, sprijin de 85% în SUA pentru recalificare finanțată public și 72% pentru asigurarea de șomaj; sprijinul pentru „universal basic capital” este de 54%. Ca scoruri, „universal basic capital” a obținut 76,3/100 la capitolul „agency” și 33,1 la fezabilitate, al doilea cel mai mic scor după o garanție federală a locurilor de muncă.
În ansamblu, lansarea DMI instituționalizează o dezbatere internă și externă despre AGI, dar o face cu o delimitare explicită față de „poziția Google” — un detaliu care poate conta atât pentru modul în care sunt interpretate public aceste idei, cât și pentru discuțiile de reglementare și politici publice care se intensifică în jurul modelelor de frontieră.
Recomandate
OpenAI taie la jumătate prețul API pentru GPT-6.1 Terra , poziționând modelul ca opțiune de automatizare „la volum” pentru sarcini de birou care combină înțelegere vizuală, utilizare de aplicații și redactare, potrivit OpenAI . GPT-6.1 Terra este prezentat ca un model „rapid și eficient”, cu raționament vizual detaliat și „computer use” (capacitatea de a opera aplicații și fluxuri pe calculator), plus scriere mai naturală. Miza practică, în descrierea companiei, este reducerea costului total pentru automatizarea muncii repetitive: de la citirea facturilor primite și introducerea datelor în software de contabilitate, până la completarea de formulare sau editare video. Ce se schimbă pentru costuri: prețuri API și consum în produse OpenAI afirmă că prețurile standard din API pentru GPT-6.1 Terra sunt cu 50% mai mici decât cele ale GPT-5.6 Terra și GPT-6.1 Sol, ceea ce ar face modelul mai potrivit pentru procese cu volum mare. În paralel, în ChatGPT Work și Codex, compania spune că „același plafon de utilizare” acoperă mai multe sarcini decât în GPT‑5.6 Terra și „substanțial mai multe” decât în GPT‑6.1 Sol sau GPT‑6 Astra. Prețurile standard în API, comunicate de OpenAI, sunt: 1 dolar (aprox. 4,6 lei) per milion de tokeni de intrare; 0,05 dolari (aprox. 0,23 lei) per milion de tokeni de intrare din cache (tokeni reutilizați dintr-o intrare anterioară, pentru cost mai mic); 5 dolari (aprox. 23 lei) per milion de tokeni de ieșire. Performanță operațională: viteză și eficiență pe sarcini „de agent” Pe benchmark-ul Agents’ Last Exam (sarcini profesionale, inclusiv transformarea unor planșe arhitecturale într-un model 3D și analiză cadru cu cadru pentru log cu marcaje de timp), OpenAI susține că: la efort mediu de raționament, GPT-6.1 Terra obține un scor cu 15 puncte procentuale peste GPT-5.6 Terra, la circa o treime din cost; rulează „la nivel” cu GPT-6 Astra la o zecime din prețul per token; la efort maxim, este de peste trei ori mai eficient la tokeni decât Claude Opus 5.5 și costă un sfert per token, ceea ce ar duce la un cost per sarcină de aproximativ 9 ori mai mic; finalizează sarcini de peste trei ori mai repede decât GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. OpenAI mai indică rezultate mai bune față de GPT-5.6 Terra pe MMMU-Pro (raționament vizual) și pe OSWorld 2.1 (utilizarea aplicațiilor desktop pentru sarcini în mai mulți pași), cu accent pe raportul performanță/cost. Calitate: mai puține erori factuale și salt pe sarcini de programare Compania spune că a investit în reducerea „halucinațiilor” (răspunsuri inventate sau eronate). Pe un benchmark intern de prompturi care induc erori, rata de eroare: a scăzut de la 53,6% (GPT-5.6 Terra) la 16,7% (GPT-6.1 Terra) la efort redus de raționament; a coborât la 4,3% la efort maxim, cu o reducere de 18 puncte procentuale, „aproape” de nivelurile GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. Pe Terminal-Bench 4.0 (sarcini de inginerie software din linia de comandă), la efort maxim, GPT‑6.1 Terra rezolvă 50,3% dintre sarcini, față de 21,5% pentru GPT‑5.6 Terra (scor publicat). Pentru cele mai complexe sarcini de programare, OpenAI precizează că GPT-6.1 Sol și GPT-6 Astra rămân opțiuni mai bune. Siguranță și disponibilitate OpenAI afirmă că GPT‑6.1 Terra atinge pragul „Critical” în securitate cibernetică în cadrul Preparedness Framework și păstrează protecțiile dezvoltate pentru GPT‑6 Astra. Compania mai susține că modelul este mai predispus să rămână „în scop” (să nu devieze de la cererea utilizatorului), să își recunoască limitările și să reziste la prompt-injection (instrucțiuni malițioase care încearcă să deturneze sarcina). Mai multe detalii sunt disponibile în „system card”-ul dedicat: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra (link menționat în sursă). Începând „de astăzi”, GPT-6.1 Terra este disponibil pentru utilizatorii Plus, Pro, Enterprise și Edu în ChatGPT Work și Codex, iar pentru dezvoltatori prin API, sub identificatorul gpt-6.1-terra . [...]
Meta lucrează cu Fourier la un prototip de robot umanoid în doar trei luni , într-un demers care mută accentul de la modele de inteligență artificială „în ecran” la aplicații fizice, cu implicații directe pentru lanțul de aprovizionare hardware și parteneriatele internaționale din zona roboticii, potrivit IT之家 . Informația, atribuită de publicație unui material The Information, indică faptul că Meta a colaborat cu compania chineză Fourier pentru a construi un prototip de robot umanoid numit „Max”. Proiectul este prezentat intern ca o „întruchipare fizică” a modelului de inteligență artificială Muse, iar ținta de utilizare menționată este executarea de sarcini casnice. Ce se știe despre prototipul „Max” Conform detaliilor publicate, robotul a fost dezvoltat în trei luni și are următoarele caracteristici: înălțime: aproape 5 feet (aprox. 1,5 metri); greutate: aproximativ 106 pounds (aprox. 48,1 kilograme); platformă hardware: cip Nvidia Thor. Publicația notează că Mark Zuckerberg ar vedea acest robot ca pe „forma fizică” a modelului Muse și ca pe o bază pentru capabilități orientate spre activități domestice. Următorul pas: „Max 2”, dar fără calendar de lansare și fără plan de vânzare IT之家 mai scrie că Meta și Fourier ar fi început în septembrie dezvoltarea unei versiuni „Max 2”. Aceasta ar urma să includă o reproiectare a trunchiului și „alte upgrade-uri de rutină”. Deocamdată, cele două companii nu ar fi stabilit un termen de lansare și nici nu ar avea planuri să vândă prototipul, ceea ce sugerează că proiectul rămâne, cel puțin în această etapă, unul de cercetare și dezvoltare, nu un produs comercial. [...]
Anthropic renunță la interviurile clasice de programare , pe motiv că modelul său de inteligență artificială Claude rezolvă deja mai bine astfel de sarcini, iar testele nu mai spun nimic relevant despre candidați, potrivit TechRadar . Schimbarea indică o repoziționare operațională în recrutare: accentul se mută de la „scrie cod sub presiune” la „construiește eficient cu ajutorul IA”. Managerul de inginerie Felix Rieseberg, care are și rol de hiring manager la Anthropic, spune că a „îngropat” luna aceasta interviul tradițional de coding. Argumentul său este că, într-un moment în care Claude demonstrează o înțelegere superioară a programării, a pune candidații să rezolve probleme de codare nu mai relevă nimic „semnificativ” despre ei. De ce se schimbă interviurile: „IA codează mai bine decât oamenii” Rieseberg susține că testele de tip „provocare React” și-au pierdut utilitatea, făcând o paralelă: nu ar mai avea sens să ceri o astfel de probă, la fel cum nu mai are sens să „chestionez oamenii despre assembly”, în condițiile în care Claude ar fi mai bun la ambele. În locul probelor standardizate, el descrie o direcție în care candidații ar putea fi evaluați mai degrabă prin rezultate obținute cu IA: idei „radicale” și prototipuri construite rapid (de exemplu, într-un weekend) cu ajutorul instrumentelor de inteligență artificială, plus impactul concret al acestora. Ce caută acum Anthropic la juniori: impact și prototipuri, nu exerciții Mesajul pentru inginerii juniori, în logica lui Rieseberg, este să se concentreze pe a produce impact și pe a înțelege compania și oamenii din organizație, nu pe a „bifa” un test de programare. În paralel, managerul spune că nu renunță la recrutare, dar caută o metodă nouă de evaluare pentru candidații care „construiesc bine cu IA”. În practică, el afirmă că scanează CV-uri și portofolii pentru prototipuri care arată „gust” (judecată de produs), empatie și gândire bazată pe principii. Ce urmează: o perioadă de tranziție în evaluarea candidaților Rieseberg admite că nu a ajuns încă la o formulă completă pentru a intervieva oamenii în acest nou context, dar sugerează că nu este singurul manager care încearcă să definească interviul potrivit pentru era în care IA scrie cod. Pentru piața muncii din software, semnalul este că „interviul de coding” ar putea fi înlocuit treptat, cel puțin în unele companii, de evaluări centrate pe portofoliu, prototipare și capacitatea de a folosi IA în mod productiv. [...]
Anthropic intră în IPO cu o poziție de numerar uriașă, iar asta îi poate reduce semnificativ dependența de finanțări noi pentru investițiile în infrastructură AI , potrivit IT之家 , care relatează despre analiza făcută de David Oliver Sacks, președintele Consiliului Consultativ pentru Știință și Tehnologie al Casei Albe, pe baza documentului de înregistrare S‑1 al companiei. Sacks a discutat subiectul în cadrul podcastului All‑In și a susținut că Anthropic „este foarte probabil” să devină „cea mai mare companie din istoria capitalismului”, argumentând în principal prin ritmul de creștere și eficiența utilizării capitalului, într-un interval de doar șase ani de la înființare. Cifrele din S‑1: venituri mari și 112 miliarde dolari cash Conform datelor citate, Anthropic a raportat în documentele sale: venituri de 16,3 miliarde dolari (aprox. 76,6 miliarde lei ) în prima jumătate a lui 2026 ; numerar în bilanț de 112 miliarde dolari (aprox. 526,4 miliarde lei ); o estimare de 100 miliarde dolari (aprox. 470 miliarde lei ) pentru venitul recurent anual în 2026. Unghiul relevant pentru piață este că o asemenea rezervă de numerar poate schimba raportul de forțe în IPO: compania ar putea avea nevoie de mai puțini bani de la investitori pentru a-și acoperi comenzile de putere de calcul (capacitate de procesare) și cheltuielile de capital planificate. De ce contează: IPO-ul poate crește „puterea de preț” și controlul asupra acțiunilor Sacks afirmă că există voci pesimiste care consideră că promisiunile viitoare de cheltuieli de capital ale Anthropic ar fi prea mari pentru a putea fi onorate. În lectura sa, IPO-ul ar funcționa însă ca o „garanție” tocmai pentru că firma ar avea deja fonduri suficiente pentru a finanța comenzile de infrastructură și investițiile anticipate. El mai argumentează că, dacă necesarul de finanțare în IPO este mai mic, Anthropic ar putea obține: o putere de negociere mai mare asupra prețului (evaluare/condiții mai bune); un control mai bun asupra volumului de acțiuni aflate în circulație . Controlul votului rămâne la fondatori Potrivit informațiilor din S‑1, compania ar urma să emită acțiuni de clasă F , iar cei șapte fondatori ar deține 50,1% din drepturile de vot . Practic, structura de guvernanță ar consolida controlul fondatorilor chiar și într-un context de listare. În concluzie, mesajul central al analizei este că dimensiunea numerarului raportat și ritmul de creștere ar putea face din IPO-ul Anthropic o operațiune cu cerințe mai reduse de capital decât se anticipa, ceea ce ar îmbunătăți poziția companiei în fața piețelor. Totuși, articolul nu oferă un calendar al listării sau termeni concreți ai ofertei, dincolo de elementele din S‑1 discutate de Sacks. [...]
Sam Altman admite că OpenAI nu explică suficient de bine de ce „merită” riscurile AI , într-o discuție care scoate în evidență o problemă de guvernanță și responsabilitate publică pentru companiile din domeniu, potrivit Gizmodo . CEO-ul OpenAI a vorbit despre ritmul accelerat al dezvoltării inteligenței artificiale într-o apariție pe podcastul „Cheeky Pint”, găzduit de John Collison (cofondator Stripe). În contextul discuției, Altman a descris atât entuziasmul, cât și disconfortul pe care i l-a provocat capacitatea unor modele interne de a rezolva probleme tehnice dificile, cu efecte directe asupra carierelor unor specialiști. „Hold My Beer”, un indiciu despre cultura internă și miza tehnologică Altman a spus că unul dintre modelele folosite intern de OpenAI pentru a ataca probleme „deosebit de dificile” era cunoscut între angajați drept „Model Name-Hold My Beer”. El a relatat că modelul „dobora” pe rând unele dintre cele mai grele probleme de cercetare la care oameni lucraseră ani întregi. „Am avut această experiență colectivă: cele mai grele probleme de cercetare din cariera academică a oamenilor; modelul le doborâa una după alta.” (Sam Altman) Altman a adăugat că printre aceste probleme s-ar fi aflat și „multe dintre cele pe care le-am publicat”, referire care ar putea viza rezultatele făcute publice de OpenAI în zona matematicii. Publicația notează că OpenAI nu a răspuns imediat unei solicitări de clarificare. Context: tensiuni în matematică după publicarea unor rezultate asistate de AI Gizmodo plasează declarațiile în contextul reacțiilor din comunitatea matematică, după ce OpenAI a publicat „controversat” o soluție asistată de AI pentru problema Navier–Stokes, iar unii matematicieni au acuzat compania de plagiat. Ulterior, OpenAI ar fi publicat rezultate pentru „aproape 400” de probleme matematice vechi. În articol se avansează ideea că, pentru generațiile viitoare, seria de demonstrații din 2026 ar putea deveni un moment de cotitură pentru domeniu, comparabil cu impactul pe care l-a avut victoria lui Deep Blue asupra lui Garry Kasparov în șah. „Nu am făcut o treabă grozavă” în a justifica public costurile Dincolo de detaliul anecdotic al numelui intern, miza principală a discuției este recunoașterea explicită a unei dificultăți de comunicare și asumare a efectelor: Altman spune că OpenAI nu a explicat suficient de bine de ce consideră că dezavantajele potențiale ale tehnologiei sunt „worth it” (merită). „Nu cred că noi [OpenAI] am făcut o treabă grozavă în a le explica oamenilor de ce credem că toate dezavantajele potențiale ale acestei tehnologii merită.” (Sam Altman) În același registru, el a descris o stare amestecată — „excitat și fericit”, dar și cu „tristețe și melancolie” și senzația „că se termină ceva” — după ce a urmărit performanțele modelului intern. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă detalii tehnice despre modelul „Hold My Beer” (ce arhitectură are, ce capabilități exacte, ce nivel de autonomie) și nici nu confirmă explicit care rezultate publicate au fost obținute cu ajutorul lui. În lipsa unui răspuns de la OpenAI, legătura dintre modelul intern și setul de rezultate publicate rămâne, deocamdată, la nivel de sugestie din declarațiile lui Altman. [...]
Papa Leon al XIV-lea respinge ideea de „personalitate juridică” pentru AI, avertizând că ar putea dilua răspunderea legală a oamenilor – o poziție care, dacă prinde tracțiune în dezbaterea publică și politică, poate influența direct felul în care vor fi scrise regulile de responsabilitate pentru daune produse cu ajutorul inteligenței artificiale, potrivit Futurism . Într-un fir amplu de mesaje publicat pe X (fostul Twitter), Papa a criticat apelurile pentru acordarea de drepturi modelelor de AI printr-un mecanism de „personalitate juridică” (concept prin care o entitate non-umană ar primi, în fața legii, un statut similar unei persoane). Argumentul central: o astfel de abordare ar putea muta responsabilitatea pentru abuzuri sau prejudicii „activate” de AI de la oamenii care construiesc și folosesc aceste sisteme către o entitate „fără chip”. „Mașinile sunt unelte, nu persoane.” Pontiful a susținut că viitorul inteligenței artificiale „nu este predeterminat” și că, fiind o tehnologie creată de oameni, depinde de alegerile făcute de societate, inclusiv de decizia de a-i respinge anumite utilizări. În aceeași serie de mesaje, el a cerut ca deciziile care afectează viața, libertatea și folosirea forței să rămână sub „supraveghere umană” efectivă și responsabilă și a reluat apelul ca AI să fie „dezarmată”, în contextul preocupărilor sale legate de arme autonome. De ce contează: miza este răspunderea, nu „drepturile” AI Poziția Papei se aliniază unor îngrijorări exprimate deja de avocați, activiști și legiuitori, notează publicația: acordarea de drepturi unor sisteme AI (de exemplu, drepturi echivalente libertății de exprimare) ar putea complica stabilirea vinovăției atunci când apar consecințe negative. Riscul invocat este apariția unor situații în care niciun om nu mai este identificat drept responsabil în mod clar pentru efectele acțiunilor luate „cu” sau „de” instrumente AI. Context: industria împinge în direcția „conștiinței” AI, Vaticanul rămâne prudent Materialul mai arată că, în pofida acestor rezerve, „mulți actori” din jurul industriei AI susțin că sistemele ar fi – sau ar putea deveni curând – conștiente, ceea ce ar justifica, în opinia lor, acordarea de drepturi. Ca exemplu, este menționat un articol din The New York Times (fără link în textul sursă), potrivit căruia reprezentanți ai Anthropic (dezvoltatorul Claude) ar fi discutat în această vară cu lideri religioși, încurajând clerul să ia în calcul posibilitatea ca modelele AI să fie conștiente. Potrivit Futurism, aceste discuții nu par să-i fi schimbat poziția Papei, care a cerut și crearea unor instituții internaționale „efective” pentru protejarea binelui comun global, prin standarde comune, supraveghere independentă și mecanisme de responsabilizare – astfel încât deciziile privind dezvoltarea și utilizarea AI să poată fi examinate, contestate și să existe remedii pentru eventualele prejudicii. [...]
