Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Imaginile false despre agricultură circulă tot mai ușor online, iar fermierii sunt îndemnați să verifice înainte să distribuie – inclusiv prin căutare inversă a imaginilor și prin confirmarea informațiilor din surse de știri, arată o analiză publicată de agrarheute. Miza este una operațională: manipulările vizuale pot alimenta campanii emoționale și pot afecta reputația sectorului, dar și deciziile de comunicare ale celor din agricultură.
Publicația pornește de la realitatea că, în rețelele sociale, agricultorii se confruntă frecvent cu povești încărcate emoțional și campanii negative. În multe cazuri, mesajele sunt „susținute” de fotografii care ar trebui să dovedească o situație – însă falsurile deliberate și instrumentele de generare a imaginilor cu inteligență artificială fac posibilă crearea aproape oricărui „cadru probator”.
Recomandarea centrală este să rămâi prudent mai ales când un text sau o imagine „confirmă” prea bine o convingere proprie și te împinge să o distribui rapid. Ca regulă practică, materialul sugerează verificarea pe mai multe site-uri de știri: dacă o informație nu apare nicăieri după câteva ore, crește probabilitatea să fie falsă.
Pot ajuta și:
Un instrument concret recomandat este căutarea inversă a imaginilor, pentru a vedea unde a mai apărut o fotografie și dacă este mai veche decât se pretinde. Articolul indică drept exemplu Google Bilder, unde se poate folosi pictograma de cameră din bara de căutare.
Publicația dă un caz recent: un utilizator a postat, la mijlocul lunii august, un text despre un fermier care „nu poate merge la Berlin să protesteze” pentru că trebuie să recolteze, atașând o imagine cu un lan de porumb extrem de uscat. Căutarea inversă ar fi arătat rapid că fotografia era „împrumutată” de la organizația de ajutor pentru copii Plan International și că surprindea un câmp din Zambia, din 2024.
Căutarea inversă poate ajuta și la identificarea editărilor făcute pe fotografii autentice. Un exemplu frecvent menționat este alterarea imaginilor de la proteste, prin schimbarea textelor de pe pancarte, pentru a produce indignare.
Dacă în trecut astfel de falsuri puteau fi observate mai ușor (de pildă, textul „nu se potrivea” cu unghiul, pliurile sau suprafața), publicația notează că astăzi inteligența artificială poate face aceste modificări mult mai profesionist. În astfel de situații, găsirea versiunii originale prin căutare inversă rămâne una dintre puținele verificări rapide la îndemână.
Materialul anunță că, în partea a doua, va detalia ce alte tipuri de falsificări devin posibile prin folosirea inteligenței artificiale și cum pot fi identificate mai sigur aceste imagini.
Recomandate
Fermierii din Marea Britanie testează monitorizarea vacilor cu camere și inteligență artificială pentru a depista mai repede semnele de boală , într-un model care poate reduce pierderile și intervențiile tardive în fermele de lapte, potrivit agrarheute . Sistemul folosește camere care urmăresc animalele non-stop și colectează date despre mișcări, timpul de odihnă, comportamentul de hrănire și condiția corporală. Un software analizează informațiile și construiește profiluri individuale pentru fiecare vacă, astfel încât abaterile de la „normalul” ei să fie semnalate mai rapid. Miza operațională este detectarea timpurie a schimbărilor de comportament sau de confort care pot indica probleme de sănătate. Monitorizarea digitală nu înlocuiește verificările periodice făcute de fermier și medicul veterinar, ci le completează, cu scopul de a permite reacții mai rapide atunci când apar semne timpurii. Unde este folosit deja și ce ajustări au făcut fermierii Tehnologia este deja utilizată pe 46 de ferme de lapte din Marea Britanie. Retailerul Marks & Spencer (M&S) a introdus sistemul în „pool”-ul său de lapte (rețeaua de furnizori). Conform experiențelor inițiale menționate de publicație, fermierii au folosit datele analizate pentru a ajusta: așternutul, orele de hrănire, boxele de odihnă. Sistemul a fost dezvoltat împreună cu medici veterinari, iar obiectivul declarat este ca modificările la nivelul fiecărei vaci să devină vizibile cât mai devreme, pentru ca intervențiile să fie făcute mai rapid. [...]
Samsung își leagă strategia de AI de economisirea timpului în gospodărie , mizând pe automatizări și pe extinderea utilizării platformei SmartThings , potrivit Samsung News . Compania își construiește mesajul în jurul ideii că „timpul câștigat” prin tehnologie poate fi reinvestit de utilizatori în activități personale, sub conceptul „SmartTime”. Datele citate de companie indică o asociere directă între inteligența artificială și eficiență: 52% dintre respondenții din comunitatea Samsung Members spun că folosesc AI pentru a economisi timp, 54% pentru a găsi mai rapid informațiile de care au nevoie, iar 48% pentru a-și optimiza activitățile zilnice. În paralel, un studiu Samsung în rândul utilizatorilor de dispozitive premium arată că 31% ar investi mai mult într-un ecosistem conectat dacă acesta i-ar economisi timp în fiecare zi, iar 87% își doresc dispozitive care să le îmbunătățească productivitatea. SmartThings, pivotul operațional al „ecosistemului conectat” În ecosistemul Samsung, SmartThings este prezentat ca platforma care conectează dispozitive compatibile și permite gestionarea și automatizarea activităților dintr-un singur loc. Exemplele menționate includ: mașini de spălat care își adaptează programul în funcție de nevoile utilizatorului; aspiratoare robot care preiau o parte din rutina de curățenie; controlul mai multor dispozitive conectate din aceeași aplicație. Samsung afirmă că, în România, peste 100.000 de utilizatori folosesc SmartThings zilnic, ceea ce sugerează o bază locală relevantă pentru extinderea scenariilor de automatizare în locuințe. AI ca funcție „de masă” în ecosistemul personal Compania susține, pe baza datelor din comunitatea Samsung Members, că inteligența artificială este deja larg răspândită în rândul utilizatorilor: 95% dintre respondenți dețin un smartphone cu funcții AI, iar 96% consideră smartphone-ul dispozitivul care le aduce cele mai mari beneficii AI în viața de zi cu zi. De ce contează: economisirea timpului devine argument de investiție Mesajul central este că eficiența (timp mai puțin pentru sarcini repetitive) poate influența decizia de a investi într-un ecosistem de dispozitive conectate. Samsung leagă explicit această logică de „SmartTime”, adică de modul în care utilizatorii aleg să folosească timpul eliberat. „Vedem din datele noastre că utilizatorii caută eficiență și modalități de a economisi timp, iar un ecosistem conectat poate simplifica o parte dintre activitățile pe care le gestionăm zi de zi”, a declarat Simona Panait , Director de Marketing Samsung Electronics România și Bulgaria. Pentru detalii despre platformă și ecosistem, compania trimite la pagina dedicată SmartThings . [...]
OpenAI își retrage modelele din Cursor după preluarea de către SpaceX , invocând riscuri de conformitate și istoricul de încălcare a contractelor în companiile controlate de Elon Musk, potrivit OpenAI . Compania spune că a notificat SpaceX că intenționează să închidă contractul prin care furniza modele OpenAI către Cursor, cu o dată propusă de oprire pe 12 noiembrie 2026. Decizia are un impact operațional direct pentru dezvoltatorii care folosesc Cursor cu modele OpenAI: accesul prin această integrare urmează să fie retras, iar OpenAI afirmă că oferă „notificarea maximă” permisă de contract pentru a prelungi cât mai mult perioada în care utilizatorii pot rămâne conectați la modelele sale. De ce taie OpenAI accesul: „nu putem avea încredere” în respectarea termenilor OpenAI își justifică decizia prin faptul că „nu poate fi încrezătoare” că SpaceX va utiliza tehnologia în limitele termenilor de utilizare, pe baza experienței anterioare cu companii ale lui Musk care ar fi încălcat contracte. În text sunt menționate două repere: după ce Musk a achiziționat Twitter (acum parte din SpaceX), compania ar fi încălcat termenii contractului cu OpenAI, conform relatării din The New York Times (link în sursă); „sub jurământ”, Musk ar fi admis că xAI (acum, de asemenea, parte din SpaceX) a încălcat termenii de utilizare ai OpenAI, potrivit Forbes (link în sursă). Fereastra contractuală și miza „ Astra ” OpenAI precizează că acordul personalizat cu Cursor îi oferă o fereastră limitată pentru anulare după o schimbare de control, ceea ce explică de ce oprirea este programată la o dată ulterioară notificării. În același timp, compania leagă decizia de responsabilitatea sporită pe măsură ce capabilitățile AI avansează și de necesitatea de a se asigura că viitorul său model, „Astra”, este folosit conform termenilor. În acest context, OpenAI spune că va menține anularea la „cea mai târzie dată” posibilă, dar fără a furniza „modele viitoare” către Cursor. Ce urmează pentru utilizatori OpenAI afirmă că a lucrat cu Cursor aproape patru ani și că respectă echipa și produsul, însă recunoaște că cei mai afectați vor fi dezvoltatorii care se bazează pe modelele OpenAI în Cursor. Compania susține că este pregătită să ofere sprijin în tranziție, fără să detalieze în material ce formă va lua acest suport sau ce alternative concrete vor avea utilizatorii după 12 noiembrie 2026. [...]
Un leak de cod pentru DLSS 5 riscă să împingă „neural rendering” în jocuri fără controlul Nvidia , cu efecte vizuale aplicate prin moduri neoficiale și cu penalizări vizibile de performanță, potrivit The Verge . Conform publicației, modderi testează o versiune neoficială a DLSS 5 (tehnologia Nvidia de upscaling și randare asistată de inteligență artificială) în titluri precum Skyrim , Cyberpunk 2077 , GTA V și altele, după ce cod asociat funcției a apărut într-un build de acces timpuriu al NBA 2K27 . Membri ai canalului de modding RenoDX de pe Discord ar fi extras fișierul de „Neural Rendering” și l-au aplicat inițial în Control , înainte ca experimentul să se extindă. Ce se schimbă în imagine și de ce e controversat În demonstrații video descrise de The Verge, ajustarea setărilor DLSS 5 poate modifica vizibil trăsăturile feței personajelor și iluminarea, cu rezultate care variază de la „mai multă definiție” la un aspect perceput de unii jucători ca un filtru artificial. În GTA: San Andreas , de exemplu, efectul pare să aplice un fel de „filtru” pe fața personajului CJ, să accentueze texturile și umbrele și să schimbe tonul iluminării pe măsură ce sunt mișcate anumite glisoare. Reacțiile sunt împărțite: unii consideră că filtrele îmbunătățesc imaginea, alții le critică drept „AI slop” și spun că rezultatul seamănă cu un filtru de „îmbunătățire” aplicat peste imagini, nu cu direcția artistică originală. Impact operațional: cost de performanță și consum de memorie video Dincolo de aspect, modderii spun că efectele au un cost. Un utilizator care a încercat mod-ul în Final Fantasy VII Rebirth susține că numărul de cadre pe secundă (FPS) i s-a înjumătățit și că schimbarea presetărilor consumă „o tonă” de memorie video (VRAM). Într-un alt exemplu, într-un clip din GTA V , FPS-ul ar scădea de la 90 la 29 în timpul ajustării setărilor. În plus, deși varianta neoficială ar fi rulat inițial pe plăci RTX din seria 50, ulterior ar fi fost pusă în funcțiune și pe RTX 4090 și RTX 4080, potrivit VideoCardz (citat de The Verge). Context: DLSS 5 urmează să fie lansat oficial în toamnă Nvidia a anunțat DLSS 5 în martie, ca tehnologie care folosește inteligență artificială pentru „iluminare și materiale fotorealiste” în timp real. Demonstrațiile inițiale au generat reacții negative, inclusiv critici că personajele capătă un aspect generic; CEO-ul Nvidia, Jensen Huang , a răspuns atunci că instrumentul „nu schimbă controlul artistic”. Lansarea oficială a DLSS 5 este programată pentru această toamnă. Pentru Nvidia, apariția unei versiuni neoficiale în mâinile comunității de modding ridică o problemă practică: tehnologia ajunge să fie judecată în public pe baza unor implementări necontrolate, cu rezultate vizuale și de performanță care pot varia puternic de la un joc la altul și de la un sistem la altul. [...]
Anthropic a luat în calcul o achiziție de circa 7 miliarde de dolari (aprox. 31,5 mld. lei) a startupului de cipuri MatX, dar discuțiile s-au reorientat către un parteneriat , potrivit IT Home , care citează un material Reuters datat 27 august (ora SUA). Mutarea contează pentru că indică o accelerare a strategiei Anthropic de a-și securiza accesul la hardware specializat pentru inteligență artificială, într-o piață în care capacitatea de calcul a devenit un factor critic de cost și de scalare. În paralel, MatX ar încerca să atragă finanțare nouă la o evaluare de aproximativ 4 miliarde de dolari (aprox. 18 mld. lei), conform aceleiași relatări. Diferența dintre nivelul de evaluare vizat la rundă și prețul discutat pentru o potențială preluare sugerează că, cel puțin în etapa de negociere, Anthropic ar fi fost dispusă să plătească o primă semnificativă pentru controlul tehnologiei și al direcției de dezvoltare. Ce aduce MatX și de ce e relevant pentru Anthropic MatX susține că cipul său MatX One depășește, la nivel de performanță anunțată public, concurenții deja prezentați, atât la capitolele „throughput” (volum de procesare), cât și „latență” (timp de răspuns). Compania afirmă rezultate puternice în: antrenare și „prefill” la inferență (etapa de pregătire a contextului înainte de generarea efectivă); „decoding” la inferență și sarcini de învățare prin întărire, cu accent pe latență, putere de calcul și lungimea contextului. Pentru Anthropic, o colaborare cu un furnizor de cipuri dedicat ar putea reduce dependența de oferta standard de acceleratoare și ar putea optimiza costurile și performanța pentru propriile modele, în funcție de tipul de sarcini (antrenare vs. inferență). Indicii că Anthropic își construiește opțiuni pe hardware Publicația notează că Anthropic își împinge înainte proiectul de dezvoltare de cipuri și că, recent, l-a recrutat pe Amir Salek , fost responsabil al programului TPU (Tensor Processing Unit) la Google. În plus, Reuters arată că Anthropic a avut discuții și cu alte startupuri de cipuri pentru inteligență artificială. Direcția exactă rămâne deschisă: compania ar putea urmări fie cipuri pentru antrenare, fie cipuri pentru inferență. În ambele scenarii, mesajul operațional este același: Anthropic încearcă să-și asigure capacitate de calcul și control tehnologic într-un segment unde blocajele de aprovizionare și costurile pot influența direct ritmul de lansare și costul serviciilor bazate pe modele mari de inteligență artificială. [...]
AWS își extinde masiv capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga 2 milioane de GPU-uri NVIDIA în 2027–2028 , într-o mișcare care vizează direct blocajul de infrastructură pe fondul trecerii accelerate a clienților de la proiecte-pilot la producție, potrivit NVIDIA News . Extinderea face parte dintr-o colaborare mai amplă AWS–NVIDIA, care acoperă nu doar GPU-uri, ci și procesoare, rețelistică, modele deschise și tehnologii pentru robotică. Planul vine după ce AWS a anunțat la NVIDIA GTC 2026 intenția de a adăuga peste 1 milion de GPU-uri începând din 2026, însă cererea ar fi depășit estimările inițiale. Conform sursei, noile livrări ar include GPU-uri din generațiile NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin și Rubin Ultra, integrate în infrastructura globală AWS, inclusiv în „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor). Ce se schimbă operațional: mai multă capacitate și integrare pe „întregul stack” AI Dincolo de volum, colaborarea urmărește să reducă fricțiunile de implementare pentru clienți, prin integrarea mai strânsă între componentele NVIDIA și serviciile AWS. În lista de inițiative menționate se regăsesc: implementarea a 2 milioane de GPU-uri NVIDIA suplimentare în infrastructura AWS în 2027–2028 ; aducerea pe AWS a infrastructurii bazate pe NVIDIA Vera (CPU), ca opțiune pentru sarcini de tip „agentic AI” (sisteme care pot planifica și executa acțiuni în lanț, nu doar genera răspunsuri); extinderea NVLink Fusion și colaborarea pe o memorie cu lățime mare de bandă, NVHBM (high-bandwidth memory personalizată), în contextul interoperabilității cu cipurile Trainium ale AWS; integrarea platformei NVIDIA cu AWS Nitro System și Elastic Fabric Adapter (EFA) , pentru securitate, fiabilitate și conectivitate în clustere mari; continuarea suportului pentru modelele deschise NVIDIA Nemotron în Amazon Bedrock și Amazon SageMaker; accelerarea procesării de date și a indexării vectoriale (operațiuni-cheie pentru căutare semantică și aplicații cu baze de date vectoriale) pe Amazon EMR și Amazon OpenSearch, cu biblioteci NVIDIA. Performanță și cost: ce cifre invocă AWS și NVIDIA Sursa indică mai multe repere de performanță, relevante pentru companiile care urmăresc costul de rulare (inferență) și viteza de procesare: pentru instanțele Amazon EC2 G7 , AWS menționează 4,6 ori performanță mai mare la inferență AI și 2,1 ori performanță grafică față de generația G6; AWS afirmă că este primul furnizor major de cloud care oferă instanțe accelerate de RTX PRO 4500 Blackwell ; pentru procesarea de date pe Amazon EMR cu instanțe G7 și biblioteca NVIDIA cuDF , colaborarea ar livra până la 3,7 ori procesare mai rapidă și o îmbunătățire de 30% a raportului preț/performanță față de configurații bazate pe CPU; pentru indexarea vectorială accelerată pe GPU în Amazon OpenSearch Service, este menționată o viteză de până la 9 ori mai mare, la un sfert din cost , prin mutarea construcției indexului pe GPU-uri dedicate. Componenta guvernamentală: „fabrici de AI” pentru SUA și 100.000 de GPU-uri Un element distinct al planului este orientarea către sectorul public american: AWS și NVIDIA spun că vor construi „fabrici de AI” pentru guvernul SUA și au în plan livrarea a 100.000 de GPU-uri pe infrastructură AWS securizată, pentru sarcini federale și de securitate națională. Sursa menționează rularea de sarcini clasificate la Impact Level 6 (IL6) și peste . De ce contează În termeni de piață, anunțul semnalează că AWS mizează pe extinderea agresivă a ofertei de calcul accelerat pentru a susține valul de cerere pentru AI „agentic” și „fizic” (robotică), într-un moment în care capacitatea de GPU a devenit un factor limitativ pentru multe organizații. În același timp, accentul pe integrare (Nitro/EFA, modele, pipeline-uri de date, rețelistică) sugerează o competiție care nu se mai poartă doar la nivel de „câte GPU-uri ai”, ci și la cât de repede pot clienții să treacă în producție și să opereze la scară, cu costuri controlabile. [...]
