Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google își reorganizează conducerea AI pentru a accelera dezvoltarea Gemini și cercetarea de frontieră, într-o mișcare care mută responsabilitățile operaționale de la Demis Hassabis către Koray Kavukcuoglu și repoziționează rolurile la nivel de Alphabet, potrivit Google Blog.
Schimbarea are o miză operațională directă: Sundar Pichai spune că Google vrea să „accelereze” execuția pe „frontiera AI”, în timp ce compania își asumă și obiectivul de a influența direcția AGI (inteligență artificială generală). În același mesaj intern, Pichai indică cererea ridicată pentru modelele Gemini în rândul dezvoltatorilor și companiilor și notează că aplicația Gemini a ajuns la „peste 950 de milioane” de utilizatori lunari.
Pichai anunță că Demis Hassabis va deveni președinte (Chair) al Google DeepMind și Chief Scientist al Alphabet, păstrând în același timp conducerea Isomorphic Labs. În paralel, Koray Kavukcuoglu (în prezent CTO al Google DeepMind și Chief AI Architect) este promovat SVP (Senior Vice President) al Google DeepMind și va raporta direct către Pichai.
În noua structură, Koray va coordona:
Hassabis spune că renunță la responsabilitățile operaționale de zi cu zi pentru a se concentra pe „imaginea de ansamblu” și pe influențarea pașilor următori în direcția AGI. În mesajul către angajați, el menționează și că va „înclina” mai mult către Isomorphic, cu accent pe aplicații în sănătate.
În mesajul său, Pichai enumeră câteva repere recente din portofoliul Google DeepMind: „Flash” este „la mare căutare”, modelul „Cyber” este „live”, iar modelele Gemma au depășit „900 de milioane” de descărcări. Totodată, Hassabis afirmă că echipa lucrează la „noi modele, inclusiv Gemini 4”.
Din perspectiva operațională, reorganizarea separă mai clar:
Separat, Pichai anunță că Jeff Dean și Sanjay Ghemawat lansează o „public benefit corporation” (o companie cu obiectiv public declarat, pe lângă cel comercial) independentă, pentru a accelera descoperiri în învățare automată, știință și inginerie. Google va rămâne „investitor fondator” și partener de cloud și va colabora cu noua entitate pe un cadru de cercetare pentru sisteme de învățare automată și infrastructură aferentă.
Google nu oferă în mesaj detalii financiare despre investiție sau despre structura parteneriatului, iar calendarul implementării schimbărilor nu este precizat.
Recomandate

Google își mută accentul pe „agenți” și automatizare, cu modele Gemini mai eficiente și instrumente care pot acționa în conturile utilizatorilor , potrivit Google AI Blog , într-un rezumat al principalelor anunțuri din iulie 2026. Miza operațională este reducerea costurilor și a timpilor de răspuns pentru aplicații AI rulate în producție, dar și extinderea capabilităților către sarcini concrete, inclusiv în lumea fizică (robotică) și pe web. Google spune că a lansat trei modele noi din familia Gemini – Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite și 3.5 Flash Cyber – orientate către dezvoltatori și companii care construiesc „agenți” AI (sisteme care pot planifica și executa sarcini). Argumentul central este eficiența: mai bună utilizare a „tokenilor” (unități de text procesate de model), latență mai mică și performanță mai predictibilă, pentru a putea scala fluxuri de lucru „agentice” în producție. Detaliile sunt prezentate în materialul dedicat despre modele: Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite și 3.5 Flash Cyber . De la „chat” la execuție: Gemini Spark și conectarea aplicațiilor la Search O schimbare cu impact direct asupra modului de utilizare este extinderea Gemini Spark către mai mulți utilizatori la nivel global și adăugarea unei funcții prin care, cu permisiunea utilizatorului, Spark poate folosi conturi autentificate și parole salvate pentru a rezolva „comisioane” pe web (de exemplu, programarea unor vizionări pentru apartamente sau căutarea opțiunilor de zbor și inițierea rezervării). Google descrie aceste actualizări aici: Gemini Spark . În paralel, compania anunță că extinde conectarea aplicațiilor la Search, astfel încât utilizatorii să poată lega în mod securizat servicii uzuale (exemplul menționat este YouTube Music) și să interacționeze cu ele direct în „AI Mode”. Contextul este prezentat în: Connected apps . Robotica: un model de „raționament întrupat” pentru sarcini multi-pas Pe zona de automatizare în lumea fizică, Google anunță Gemini Robotics ER 2 , pe care îl numește cel mai capabil model de „embodied reasoning” (raționament întrupat) de până acum – adică un model proiectat să lege „inteligența” digitală de percepția și acțiunea în mediul real. Conform descrierii, ER 2 ar permite sistemelor să converseze natural, să înțeleagă mediul și să ducă la capăt sarcini complexe, în mai mulți pași. Detalii: Gemini Robotics ER 2 . Instrumente pentru productivitate și „agentizare” în cloud În ecosistemul Google, compania poziționează „Gemini Notebook” ca produs de sine stătător (același cu NotebookLM), dar extins „în ecosistem”, inclusiv în aplicația Gemini și în Google Search, și actualizat cu un „computer cloud securizat”. Prezentarea este aici: Gemini Notebook . Pentru clienții Google Cloud, Google spune că a făcut disponibil în regim general AlphaEvolve, un agent de optimizare a codului „alimentat de Gemini”, pe Gemini Enterprise Agent Platform. Logica de utilizare: utilizatorul oferă un algoritm de bază și obiectivele, iar sistemul caută soluții mai bune și returnează cod optimizat, „ușor de înțeles” pentru oameni. Detalii: AlphaEvolve pe Google Cloud . Context: extinderi pe dispozitive, creativitate și inițiative economice În același rezumat, Google mai indică: prime capabilități ale „Gemini Intelligence” pe noile dispozitive Samsung lansate la Galaxy Unpacked 2026 și o experiență nativă de migrare în Android 17 pentru transfer de date de pe iPhone, fără aplicație separată: Galaxy Unpacked 2026 și migrare iPhone–Android ; actualizări în Google Vids, inclusiv „Gemini Omni” și „avataruri personale” pentru generare și editare video din limbaj natural: Google Vids ; o primă iterație a AI & Economy ATLAS, descris ca un studiu amplu, de-identificat, despre utilizarea AI la muncă și în viața de zi cu zi: AI & Economy ATLAS . Separat, fondatorul Google DeepMind, Demis Hassabis , își prezintă viziunea într-un material publicat pe LinkedIn: Demis Hassabis . Pentru piață, mesajul principal al pachetului de anunțuri este că Google împinge AI-ul din zona de asistență conversațională către sisteme mai eficiente și mai „executive” (agenți), cu implicații directe pentru companii: costuri de rulare, timpi de răspuns, integrare cu aplicații și, în unele cazuri, automatizare care poate opera efectiv în conturile utilizatorilor – ceea ce ridică, inevitabil, miza pe controlul permisiunilor și securitate, chiar dacă rezumatul nu intră în detalii de reglementare. [...]

SpaceX își mută centrul de greutate financiar spre AI , după ce veniturile din divizia de inteligență artificială au urcat la 2,6 miliarde de dolari (aprox. 11,7 miliarde lei), de peste trei ori față de anul anterior, potrivit The Verge . Creșterea vine în principal din contracte prin care compania vinde capacitate de calcul (infrastructură pentru antrenarea și rularea modelelor AI) către alte firme din domeniu, însă SpaceX rămâne pe pierdere la nivel de divizie și, per ansamblu, continuă să ardă numerar. În raportarea trimestrială citată, SpaceX arată că segmentul AI a pierdut 1,5 miliarde de dolari (aprox. 6,8 miliarde lei) în trimestrul curent, ușor mai puțin decât în aceeași perioadă a anului trecut. În paralel, cheltuielile de capital au urcat la 18,37 miliarde de dolari (aprox. 83,5 miliarde lei), semn că expansiunea infrastructurii necesare pentru „calcul AI la scară” apasă puternic pe costuri. SpaceX intră în competiția „neocloud” prin vânzarea de calcul Publicația notează că SpaceX a încheiat acorduri cu Anthropic (în mai) și Google (în iunie) pentru a furniza „compute” – resurse de calcul, de regulă GPU-uri și infrastructura aferentă – poziționându-se în competiție cu furnizori specializați de tip „neocloud” (companii care oferă infrastructură de calcul pentru AI, în afara marilor platforme clasice), precum CoreWeave. Pe un apel cu investitorii, Elon Musk a susținut că SpaceX își construiește capacitatea de calcul AI mai repede decât oricine și că își îmbunătățește semnificativ modelele AI. „Construim capacitate de calcul AI la scară mai repede decât oricine altcineva, credem, și ne îmbunătățim semnificativ modelele AI.” IPO-ul și schimbarea de narativ: „valoarea” ar urma să vină din AI Deși numele companiei trimite la activități spațiale, SpaceX a spus în documentele pentru listare că se așteaptă ca cea mai mare parte a valorii sale să provină din AI. The Verge amintește că SpaceX a avut în iunie cel mai mare IPO de până acum și că, în documentația aferentă, compania a indicat inclusiv ambiția de a construi centre de date în spațiu. În structura raportată, SpaceX are trei segmente: space, AI și „connectivity” ( Starlink ). În trimestrul citat, segmentul „space” a generat 962 milioane de dolari (aprox. 4,4 miliarde lei), iar Starlink a avut venituri de 4,2 miliarde de dolari (aprox. 19,1 miliarde lei). Modelul Grok, sub presiune reputațională și competitivă În același material se menționează că Grok, modelul AI al SpaceX, a fost criticat pentru generarea de imagini cu „dezbrăcarea” femeilor și copiilor fără consimțământ și că a rămas mult în urmă față de alți jucători din cursa AI. Pentru investitori, combinația dintre venituri AI în creștere și pierderi încă mari sugerează o tranziție accelerată către un profil de companie de infrastructură pentru AI, dar cu o execuție costisitoare, în care ritmul investițiilor (capex) devine variabila-cheie de urmărit în trimestrele următoare. [...]

Google suspendă funcția de generare de imagini cu AI din Google Earth , după ce au apărut utilizări care ar încălca politicile companiei, o decizie cu impact operațional direct pentru utilizatorii și profesioniștii care o foloseau în fluxuri de lucru, potrivit Economica . Funcția, bazată pe modelul de inteligență artificială Nano Banana 2 , permitea crearea de imagini fotorealiste pornind de la imaginile satelitare, aeriene și 3D din Google Earth, prin introducerea unei descrieri text pentru orice locație de pe glob, relatează News.ro (care citează poziția Google). De ce a retras Google funcția: risc de dezinformare și încălcări ale politicilor Instrumentul a fost criticat pentru riscul de dezinformare, deoarece putea genera scene fictive suprapuse peste imagini reale ale unor monumente și obiective turistice. Google a transmis pe platforma X că a observat atât utilizări „în scopuri utile” în zona geospațială, cât și distribuirea unor imagini generate care „par să încalce politicile” companiei. În consecință, funcția este suspendată „până la introducerea unor măsuri de protecție suplimentare”. „Am văzut profesionişti din domeniul geospaţial folosind această funcţie în scopuri utile, însă am observat şi utilizatori care au distribuit imagini generate ce par să încalce politicile noastre.” Ce știm și ce rămâne neclar Compania nu a precizat ce tipuri de imagini au încălcat regulile sale, dar a subliniat că acestea nu apăreau în experiența principală Google Earth și erau marcate vizibil ca fiind generate cu ajutorul inteligenței artificiale. Context: limitări repetate ale funcțiilor AI în marile platforme Reuters notează că marile companii de tehnologie au fost nevoite în repetate rânduri să limiteze sau să dezactiveze funcții bazate pe inteligență artificială, pe fondul problemelor legate de dezinformare, utilizarea abuzivă și protecția vieții private. Ca exemplu recent, la începutul lunii, Meta a renunțat la funcția Muse Image, care genera imagini folosind fotografii publice de pe Instagram, după critici privind confidențialitatea. Pentru utilizatori, suspendarea din Google Earth înseamnă, practic, indisponibilitatea temporară a unei funcții de generare vizuală, până când Google va anunța măsuri suplimentare de protecție și, eventual, relansarea acesteia. [...]

Google a retras rapid o funcție de generare de imagini în Google Earth , după ce a fost criticată pentru riscul de dezinformare , iar compania spune că lucrează la „bariere” mai puternice înainte de o eventuală revenire, potrivit The Jerusalem Post . Funcția, prezentată inițial joi, permitea utilizatorilor să suprapună peste imaginile reale din hărțile satelitare Google Earth imagini false, dar cu aspect realist. În anunțul de lansare, Google a susținut că instrumentul poate „aduce istoria la viață” sau poate „transforma” un loc și a indicat utilizări precum planuri imobiliare sau infografice personalizate. La o zi după, compania a făcut pasul înapoi și a anunțat că lucrează la întărirea măsurilor de protecție pentru generarea de imagini. Google a motivat decizia și prin nivelul ridicat de încredere asociat produsului: „Știm că oamenii au în mod special încredere în Google Earth pentru o vedere fiabilă asupra lumii”, se arată în declarația citată de publicație. Compania spune că a văzut profesioniști din zona geospațială folosind funcția în scopuri utile, dar și distribuirea de capturi de ecran cu imagini generate care „par să încalce politicile” sale. De ce nu ajunge un filigran Google a precizat că imaginile generate de inteligența artificială erau marcate (watermark/filigran) ca atare. Totuși, Hank van Ess , expert în metode de cercetare online, a scris într-o postare pe blog că filigranul ar funcționa doar în ecosistemul Google — de exemplu, când o imagine este analizată cu Gemini. În același sens, Emmanuelle Saliba, director de investigații la compania de detecție a conținutului generat de AI GetReal, a declarat pentru The Washington Post (citată de The Jerusalem Post) că astfel de măsuri sunt insuficiente pentru a preveni dezinformarea, deoarece nu schimbă modul în care oamenii consumă informația: imaginile sunt văzute și redistribuite în câteva secunde, în timp ce verificarea autenticității cere timp și context, „punând povara pe consumator”. Un risc suplimentar: „alibiul” pentru negarea realității Van Ess a semnalat și un risc din direcția opusă: nu doar ca publicul să fie indus în eroare de imagini false, ci ca existența unui astfel de instrument să ofere autorităților un pretext pentru a respinge imagini reale drept fabricate. „Un oficial poate acum să se uite la o fotografie autentică a unei atrocități reale și să spună: AI.” Ce urmează Din informațiile prezentate, Google nu a indicat un calendar pentru reintroducerea funcției, ci doar că lucrează la „guardrails” (măsuri de limitare și control) mai puternice pentru generarea de imagini. Retragerea rapidă sugerează că, în cazul produselor cu reputație de sursă „de încredere”, riscul de utilizare abuzivă poate cântări mai mult decât potențialele utilizări legitime. [...]

Gemini Spark primește integrare directă cu Chrome , ceea ce îi permite să folosească (cu acordul utilizatorului) conturile autentificate și parolele salvate pentru a automatiza sarcini pe web , potrivit Google Blog . Funcția vizează „comisioane” online mai complexe — de la programarea unor vizionări pentru apartamente salvate până la căutarea opțiunilor de zbor și inițierea procesului de rezervare — dar păstrează utilizatorul în control pentru acțiuni sensibile, precum plățile. Integrarea cu Chrome extinde capabilitățile de navigare ale Spark prin acces la sesiunea de autentificare din browser, ceea ce poate reduce pașii manuali în fluxuri care, în mod normal, cer completări repetate și logări. Google precizează că aceste acțiuni se fac „cu permisiunea” utilizatorului și că, pentru operațiuni sensibile, sarcina este returnată utilizatorului pentru confirmare și finalizare. Securitate și limitări de lansare Google menționează că noua funcționalitate este construită cu protecții împotriva unor amenințări precum „prompt injection” (o tehnică prin care un atacator încearcă să manipuleze instrucțiunile unui model de inteligență artificială pentru a-l determina să execute acțiuni nedorite). În același timp, compania subliniază că utilizatorul rămâne „în buclă” pentru decizii critice, în special cele legate de plăți. Capabilitățile de „auto browse” prin Chrome sunt, în primă fază, în curs de lansare în SUA, cu planuri de extindere în alte regiuni ulterior. Google nu oferă un calendar pentru extinderea internațională. Extinderea accesului: peste 160 de țări, pentru abonații Google AI Pro Separat de integrarea cu Chrome, Google anunță extinderea accesului la Spark pentru abonații Google AI Pro în „peste 160 de țări” suplimentare, începând de astăzi. Miza operațională este creșterea bazei de utilizatori care pot folosi Spark pentru automatizarea sarcinilor zilnice, însă articolul nu detaliază ce piețe sunt incluse sau dacă există diferențe de funcționalitate între regiuni. Pentru lista țărilor, Google indică o pagină de suport. [...]

Google DeepMind deschide accesul dezvoltatorilor la Gemini Robotics ER 2 , un model de „raționament întrupat” gândit ca un „creier” de nivel înalt pentru roboți, care urmărește fluxuri video continue, orchestrează sarcini în mai mulți pași și poate coordona mai mulți roboți în același spațiu, potrivit Google Blog . Miza practică este reducerea blocajelor operaționale din robotică (pauze de tip „oprește-te și gândește”) și creșterea fiabilității în execuție, inclusiv prin latență sub-secundă pentru scenarii sensibile la timp. Ce se schimbă operațional: video continuu, autocorecție și colaborare între roboți Google descrie Gemini Robotics ER 2 ca un model care poate conversa cu oamenii, înțelege mediul fizic și planifica sarcini în mai mulți pași, apoi „predă” execuția motorie către un model de tip VLA (vision-language-action – modele care leagă percepția vizuală și limbajul de comenzi de acțiune). În plus, modelul poate apela nativ instrumente precum Google Search sau funcții definite de utilizator. Upgrade-ul față de versiunea anterioară (Gemini Robotics ER 1.6) este legat de utilizarea fluxurilor video continue: robotul își poate urmări progresul, se poate adapta când apar erori și știe când să treacă la pasul următor. O noutate separată este „multi-robot collaboration”, adică posibilitatea ca roboți diferiți să lucreze împreună în spații comune pentru fluxuri de lucru pe care un singur robot nu le-ar putea duce la capăt. Acces pentru dezvoltatori: API, AI Studio și preview pentru companii Modelul este disponibil public dezvoltatorilor prin: Gemini API Google AI Studio Pentru zona enterprise, Google spune că ER 2 este disponibil în „private preview” pe Gemini Enterprise Agent Platform . Compania publică și exemple de configurare și „prompting” (instrucțiuni pentru model) în notebook-uri, inclusiv pe GitHub . De ce contează latența: integrare cu Gemini Live API și demo pe Spot În robotică, viteza de execuție influențează direct siguranța și utilitatea. Google afirmă că ER 2 se integrează în Gemini Live API , printr-un endpoint de streaming bidirecțional optimizat pentru sarcini sensibile la latență, pentru a evita pauzele vizibile în orchestration. Ca exemplu, Google a construit un demo cu robotul Spot de la Boston Dynamics , în care ER 2 orchestrează Spot APIs (navigație și mișcarea manipulatorului) pentru a aduce obiecte la comandă în limbaj natural. Există și un set de exemple suplimentare pe GitHub . Măsurători publicate: progres în timp și „moment finding” Google susține că ER 2 aduce un salt în „înțelegerea video” și urmărirea progresului, pentru a verifica dacă sarcini precum strângerea unui bec sau legarea unui sac de gunoi sunt finalizate corect înainte de a trece mai departe. În evaluările descrise: la „progress classification” (încadrarea fiecărui cadru video într-un nivel de progres 0–20%, 20–40%, 40–60%, 60–80%, 80–100%), modelul atinge 57,4% acuratețe ; la „moment finding” (identificarea exactă a cadrului în care are loc un eveniment critic, de exemplu când trebuie oprit turnatul cafelei), Google indică 91,3% acuratețe și 0,96 secunde distanță medie absolută; compania afirmă și 4x viteză de execuție și „o fracțiune” din costul de calcul față de categorii mai mari de modele, fără a detalia baza de comparație. Siguranță: oprire lângă oameni și un nou benchmark Google afirmă că ER 2 este „cel mai sigur” model al său în această categorie, cu îmbunătățiri pe benchmark-uri de „Safety Instruction Following” și „Human Proximity”. Un exemplu menționat este oprirea unui robot umanoid când o persoană este în apropiere și reluarea autonomă a activității doar după eliberarea zonei. Compania anunță și introducerea unui benchmark care evaluează capacitatea unui model de bază de a acționa ca orchestrator VLA „sigur”, inclusiv prin impunerea constrângerilor de siguranță, monitorizarea mediului, evaluarea fezabilității fizice și solicitarea de clarificări umane. Ce urmează Google spune că intenționează să împingă aceste modele către sarcini și mai complexe, cu obiectivul de a accelera dezvoltarea roboților „utili” și de a sprijini comunitatea de robotică. Pentru detalii tehnice, compania trimite la pagina de model: Gemini Robotics ER 2 și la contextul versiunii anterioare: Gemini Robotics ER 1.6 . [...]