Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Convocarea lui Elon Musk la Paris ridică miza de reglementare pentru X și pentru planurile sale în IA, într-un dosar în care procurorii francezi investighează de la conținut ilegal (inclusiv materiale cu abuz sexual asupra minorilor) până la suspiciuni că o controversă legată de chatbotul Grok ar fi fost folosită pentru a influența valoarea companiilor lui Musk înaintea unei listări, potrivit HotNews.
Elon Musk și Linda Yaccarino, fosta directoare generală a X, au fost convocați pentru „audieri voluntare”, iar alți angajați ai platformei urmează să fie audiați ca martori în această săptămână, conform Parchetului din Paris. Rămâne neclar dacă Musk și Yaccarino se vor prezenta; un purtător de cuvânt al X nu a răspuns întrebărilor The Associated Press, iar eMed, compania la care lucrează acum Yaccarino, nu a răspuns solicitărilor de presă.
Ancheta a fost deschisă în ianuarie 2025 de unitatea de combatere a infracționalității informatice a Parchetului din Paris și a inclus percheziții la sediile X din Franța în februarie. Musk și Yaccarino au fost invitați în calitatea lor de conducători ai X la momentul faptelor investigate; Yaccarino a condus compania din mai 2023 până în iulie 2025.
Procurorii spun că audierile au rolul de a permite conducerii să își prezinte poziția și, dacă este cazul, „măsurile de conformare” pe care intenționează să le implementeze, cu obiectivul ca platforma să respecte legislația franceză în măsura în care operează pe teritoriul național.
Autoritățile au pornit de la sesizări ale unui parlamentar francez, care a susținut că algoritmii părtinitori de pe X ar fi putut distorsiona funcționarea unui sistem automatizat de prelucrare a datelor. Ulterior, ancheta s-a extins după episoade legate de Grok, instrumentul de inteligență artificială disponibil prin X, inclusiv generarea de mesaje care ar fi negat Holocaustul (infracțiune în Franța) și publicarea de imagini „deepfake” (conținut falsificat realist) cu caracter sexual explicit.
În dosar se investighează, între altele, presupusa „complicitate” la deținerea și distribuirea de imagini pornografice cu minori, „deepfake”-uri explicite sexual, negarea crimelor împotriva umanității și manipularea unui sistem automatizat de prelucrare a datelor în cadrul unui grup organizat.
HotNews notează că Grok, dezvoltat de xAI (companie înființată de Musk) și integrat în X, a provocat indignare la nivel global după ce a generat imagini „deepfake” sexualizate fără consimțământ, ca răspuns la solicitările utilizatorilor. În plus, chatbotul a distribuit un mesaj în limba franceză despre Auschwitz-Birkenau asociat cu negarea Holocaustului, după care și-a retractat afirmațiile în postări ulterioare.
Parchetul din Paris a anunțat că, în martie, a alertat Departamentul de Justiție al SUA și Comisia pentru Bursă și Valori Mobiliare (SEC), sugerând că „controversa privind deepfake-urile sexuale explicite generate de Grok ar fi putut fi orchestrată deliberat” pentru a crește artificial valoarea companiilor X și xAI, ceea ce „ar putea constitui infracțiuni”.
Procurorii leagă această ipoteză de listarea la bursă planificată pentru iunie 2026 a noii entități rezultate din fuziunea SpaceX și xAI, într-un moment în care, potrivit lor, X „pierdea în mod evident din avânt”. Musk a anunțat la începutul lunii februarie că SpaceX va cumpăra xAI, într-o tranzacție care a evaluat valoarea cumulată a celor două companii la 1,25 trilioane de dolari (aprox. 5,75 trilioane lei).
Separat, HotNews mai arată că Musk a salutat un articol potrivit căruia oficiali americani din domeniul justiției ar fi refuzat să sprijine anchetatorii francezi, scriind pe X că „acest lucru trebuie să înceteze”.
Parchetul din Paris nu a comentat dacă Musk ar risca sancțiuni dacă nu se prezintă la audiere. Dincolo de cazul punctual, dosarul indică o presiune de reglementare în creștere asupra platformelor care distribuie conținut generat de utilizatori și de sisteme de inteligență artificială, cu potențial de a produce efecte operaționale (măsuri de conformare) și, în acest caz, inclusiv implicații financiare, dacă suspiciunile privind influențarea valorii companiilor ar fi susținute de anchetă.
Recomandate
Ericsson avertizează că cererea pentru inteligență artificială va împinge în sus costurile, în special la semiconductori , într-un moment în care compania a raportat un prim trimestru din 2026 cu scăderi puternice atât la venituri, cât și la profit, potrivit Mobile World Live . Avertismentul CEO-ului Börje Ekholm vine după un T1 2026 în care vânzările nete au coborât cu 10% față de aceeași perioadă a anului trecut, la 49,3 miliarde coroane suedeze (aprox. 4,3 miliarde euro), compania indicând și un efect negativ al cursului de schimb. Profitul net a scăzut cu 79%, la 887 milioane coroane (aprox. 77 milioane euro), pe fondul aceluiași factor valutar și al costurilor de restructurare. Unde s-a văzut slăbiciunea în business Pe divizii, declinul a fost generalizat: Rețele mobile : vânzări nete în scădere cu 8%, la 32,9 miliarde coroane (aprox. 2,86 miliarde euro); Software și servicii în cloud : minus 9%, la 11,8 miliarde coroane (aprox. 1,025 miliarde euro); Enterprise : minus 30%, la 4,2 miliarde coroane (aprox. 365 milioane euro). Compania a pus evoluția mai slabă din America de Nord pe seama investițiilor intense în rețele din anul anterior și a unei reasignări pe termen scurt a cheltuielilor clienților după consolidarea operatorilor. În Europa, Orientul Mijlociu și Africa, rezultatele au fost susținute de implementări 5G și proiecte de modernizare a rețelelor. Ce înseamnă „scumpirea AI” pentru Ericsson Ekholm a spus că, pe măsură ce cererea de inteligență artificială avansează, Ericsson va trebui să suporte costuri în creștere , „în special la semiconductori”. Pentru a contracara presiunea, compania mizează pe: colaborare mai strânsă cu clienții și furnizorii; înlocuiri de produse; măsuri de eficiență. În același timp, Ericsson anticipează o piață RAN (rețele de acces radio) „mai mult sau mai puțin plată” și își leagă potențialul de creștere de segmentele de „misiuni critice” și enterprise, unde spune că vrea să crească peste media pieței de rețele mobile. [...]
Un nou tip de interfață creier–mașină (BCI) a permis unor maimuțe să se deplaseze în VR doar din semnale cerebrale , un pas important către sisteme mai „practice” pentru mobilitate asistată (de exemplu, controlul unui scaun rulant) în afara laboratorului, potrivit IT之家 . Studiul, publicat săptămâna trecută în revista „ Science Advances ”, a testat un BCI implantabil pe trei macaci rhesus, care au reușit să controleze mișcarea într-un mediu de realitate virtuală (VR) folosind exclusiv activitatea neuronală. Miza, subliniază autorii, este reducerea decalajului dintre demonstrațiile controlate din laborator și utilizarea în scenarii reale, unde apar evenimente imprevizibile și medii complexe. Ce aduce nou față de testele BCI „clasice” Până acum, multe experimente de BCI intracortical (implant direct în creier) s-au concentrat pe sarcini mai simple, precum controlul unui cursor sau al unui braț robotic. În schimb, deplasarea „autonomă” în lumea reală cere corecții în timp real și adaptare la obstacole și schimbări de obiectiv, iar sistemele anterioare au avut limitări: fie necesitau mișcări corporale vizibile, fie funcționau doar în scenarii foarte simplificate. Autorii explică faptul că, tocmai din cauza constrângerilor de laborator, cercetarea orientată spre mișcare a rămas mult timp blocată în paradigme mai ușor de controlat experimental, ceea ce a încetinit transferul către aplicații precum navigarea cu scaunul rulant. Cum a fost construit sistemul și ce au reușit maimuțele Echipa a implantat matrice de electrozi în trei regiuni cerebrale asociate planificării mișcării: cortexul motor primar (M1), zona premotorie dorsală (PMd), zona premotorie ventrală (PMv). Semnalele neuronale au fost interpretate de un model de inteligență artificială (un algoritm care „decodează” activitatea cerebrală), care le-a transformat în comenzi de viteză pentru controlul unui avatar în VR. Mediul VR a inclus vedere stereoscopică, iar complexitatea și imprevizibilitatea scenariilor au fost crescute treptat. Modelul de decodare a fost antrenat doar într-o etapă scurtă, pasivă (maimuțele urmăreau acțiunea pe ecran), iar apoi a putut fi folosit fără reantrenare, inclusiv când sarcinile s-au schimbat. În teste, maimuțele au controlat mișcarea atât în sarcini de manipulare a unui obiect pe ecran, cât și într-un scenariu de „pădure” văzut din perspectivă la persoana întâi, unde ghidau un avatar de maimuță. Rezultatul central: animalele au reușit să controleze mișcarea în spațiu 3D în VR fără mișcări corporale evidente, iar performanța lor s-a îmbunătățit pe parcurs, ceea ce indică învățare. Cercetătorii mai notează că semnalele din zonele premotorii (PMd și PMv) au fost mai eficiente pentru navigație decât cele din cortexul motor primar. De ce contează pentru aplicații medicale și ce urmează Din perspectivă operațională, elementul cu impact este combinația dintre controlul continuu al mișcării, adaptarea la sarcini diferite și utilizarea fără reantrenare, într-un mediu care încearcă să reproducă dificultăți din lumea reală (evitarea obstacolelor, schimbarea țintelor, navigație în scene vizual complexe). Autorii consideră că aceste capabilități sunt relevante pentru tehnologii asistive destinate persoanelor cu paralizie, unde controlul rapid și flexibil este esențial. Cercetarea rămâne, însă, la nivel preclinic: echipa indică faptul că mai sunt pași de parcurs, inclusiv testarea pe oameni, înainte ca un astfel de sistem să poată fi folosit în practică. [...]
Ucraina își extinde rapid capacitatea operațională cu drone și sisteme AI , construind un ecosistem militar în care peste 200 de companii dezvoltă drone alimentate de inteligență artificială, iar zeci de soluții sunt deja folosite pe front, potrivit Adevărul . Miza imediată este scurtarea ciclului „idee–testare–implementare” și creșterea vitezei deciziei în luptă, nu doar cercetarea de laborator. Pe platforma Brave1 sunt înregistrate peste 300 de proiecte legate de inteligența artificială, iar mai mult de 70 de sisteme bazate pe AI și „computer vision” (viziune artificială, adică recunoaștere automată a obiectelor în imagini/video) sunt utilizate activ pe câmpul de luptă. De la proiecte punctuale la infrastructură militară de tehnologie Strategia Kievului depășește dezvoltările izolate: autoritățile construiesc o rețea de centre dedicate tehnologiei militare, orientate către domenii considerate decisive în războiul contemporan, precum lovituri la distanță medie și în adâncime, sisteme robotice terestre și artilerie. Primul hub menționat este centrul de inteligență artificială pentru apărare „A1”, care ar urma să livreze soluții direct pentru operațiunile din teren și, în paralel, să optimizeze procese interne din armată și industria de apărare, inclusiv în zone precum achizițiile, controlul financiar și managementul personalului. „Avantajul tehnologic este esențial în războiul modern. Trebuie să fim mai rapizi decât inamicul în fiecare etapă”, a declarat ministrul Apărării, Mihailo Fedorov . Ce face AI-ul „util” pe front și ce urmărește Kievul În teren, sistemele AI sunt folosite pentru: ghidarea autonomă a dronelor către ținte; detectarea echipamentelor și militarilor camuflați; operarea pozițiilor automate de tragere; analiza datelor din câmpul de luptă, inclusiv prin platforme precum Delta . Obiectivul Ministerului Apărării este ca toate dronele utilizate pe front să fie echipate cu sisteme de viziune artificială și inteligență artificială, conform articolului. Date reale de război și testare accelerată, inclusiv cu parteneri externi Un element central este Brave1 Dataroom, unde modelele AI sunt antrenate pe baza datelor reale din război (condiții meteo diferite, momente ale zilei, tipuri diverse de senzori), astfel încât experiența din teren să devină „combustibil” pentru algoritmi. În paralel, Ucraina își extinde cooperarea internațională: prin inițiative precum Avengers Labs și Test in Ukraine, companiile străine pot antrena algoritmi pe date reale de pe front și își pot testa tehnologiile în condiții de luptă. Publicația notează și semnarea, pe 14 aprilie, a primului acord cu Germania privind schimbul de date în domeniul apărării și dezvoltarea comună de tehnologii militare. Autonomie fără GPS și răspuns la războiul electronic O direcție majoră este dezvoltarea de platforme autonome — drone și sisteme robotice terestre — capabile să opereze fără GPS și în condiții de război electronic intens. Acestea ar urma să funcționeze în rețele interconectate, reducând nevoia de intervenție umană directă și, implicit, riscurile pentru personal. În logica centrului „A1”, accentul este pus pe aplicații utilizabile imediat și pe procesarea volumelor mari de date pentru „inteligență acționabilă”: anticiparea mișcărilor inamicului, simularea scenariilor și generarea de răspunsuri rapide. Publicația menționează că inițiativa este sprijinită de guvernul britanic și că, strategic, ar putea deveni un pilon al avantajului Ucrainei, inclusiv în dimensiunea economică a războiului modern. [...]
Degradarea apărării aeriene rusești face Donețkul tot mai vulnerabil la lovituri ucrainene , inclusiv prin folosirea unor drone asistate de inteligență artificială care pot continua misiunea chiar și când sunt bruiate, potrivit Adevărul , care citează o analiză Euromaidan Press. Donețkul, considerat anterior un „spate sigur” pentru forțele ruse, este descris acum ca un spațiu în care dronele ucrainene pot opera cu o libertate tot mai mare, pe fondul degradării sistemelor de apărare aeriană. În acest context, unități de drone ale Corpului 1 Azov atacă infrastructura logistică rusă din oraș și din jurul lui. De ce contează: loviturile vizează logistica și „deschid” spațiul aerian Un element central este utilizarea dronelor Hornet asistate de inteligență artificială, despre care materialul arată că pot trece de sistemele rusești de bruiaj electronic încă active. Hornet este o dronă cu aripă fixă produsă de compania americană Swift Beat LLC și are un algoritm care analizează imaginile camerei frontale pentru a identifica automat ținte militare. Conform descrierii, inteligența artificială poate ghida drona de tip „kamikaze” către țintă chiar și atunci când operatorul pierde legătura cu aparatul, din cauza vremii, reliefului sau bruiajului. Corpul 1 Azov susține că unitățile sale mențin supraveghere constantă și „control de foc” asupra rutelor de aprovizionare din jurul Donețkului. Context: o campanie sistematică împotriva apărării aeriene Orașul Donețk se află la aproximativ 40 km de linia frontului estic și rămâne un bastion rusesc, dar devine mai expus pe măsură ce apărarea aeriană este erodată. Forțele ucrainene vizează, potrivit textului, o gamă largă de capabilități: bruiaje radio, radare, sisteme de rachete sol-aer și artilerie mobilă de apărare aeriană de-a lungul liniei de front de 1.200 km. Materialul citează și o investigație Tochnyi.info, care susține că atacurile contribuie la prăbușirea „arhitecturii defensive stratificate” pe care se bazează doctrina integrată de apărare aeriană a Rusiei. În perioada iunie 2025–începutul lui martie 2026 ar fi fost înregistrate cel puțin 492 de atacuri asupra sistemelor rusești de apărare aeriană, în cadrul unei strategii de a distruge aceste sisteme mai repede decât pot fi înlocuite. Ce urmează: mai multe tipuri de operațiuni și lovituri mai adânci Pe măsură ce spațiul aerian devine mai permisiv pentru Ucraina, operațiunile se diversifică. Un exemplu menționat este 14 aprilie, când avioane ucrainene au zburat suficient de aproape de aeroportul din Donețk pentru a lovi depozite de drone rusești cu bombe cu planare GBU-39, cu o rază de acțiune de aproximativ 40 km, lansate de la joasă altitudine — un tip de atac care, potrivit materialului, nu era posibil până recent. În prezent, dronele par să vizeze în principal camioane și infrastructură logistică, însă extinderea loviturilor asupra sistemelor de apărare aeriană rămase ar putea slăbi și mai mult controlul rusesc asupra spațiului aerian din Donețk, deschizând calea pentru atacuri mai frecvente, mai precise și mai profunde în spatele frontului. [...]
Agenția americană NSA folosește modelul de inteligență artificială Mythos Preview al Anthropic , în pofida conflictului prelungit dintre companie și Pentagon, potrivit Engadget . Informația indică faptul că accesul la instrumente avansate de IA pentru securitate cibernetică continuă în interiorul aparatului federal american, chiar și în condițiile unor restricții și dispute la nivel politic și contractual. Potrivit Axios, care citează două surse familiarizate cu situația, NSA utilizează Mythos Preview, un model prezentat de Anthropic la începutul lunii aprilie și descris de companie ca un model de limbaj de uz general „remarcabil de capabil în sarcini de securitate informatică”. Conform acelorași surse, NSA ar fi una dintre aproximativ 40 de organizații care au primit acces la Mythos Preview, iar unul dintre interlocutori susține că instrumentul „este folosit mai larg în cadrul departamentului”. De ce contează: utilizare operațională în ciuda interdicțiilor politice Contextul este cu atât mai relevant cu cât, în februarie, președintele Donald Trump a ordonat agențiilor guvernamentale să înceteze utilizarea serviciilor Anthropic, după ce compania „a refuzat să cedeze” asupra unor măsuri de protecție (safeguards) pentru utilizări militare în timpul negocierilor contractuale. În acest cadru, folosirea Mythos Preview de către NSA sugerează fie existența unor excepții, fie o aplicare neuniformă a ordinului, fie o delimitare între „servicii” și accesul controlat la un model aflat în testare — aspecte pe care materialul nu le clarifică. Întâlniri la Casa Albă și litigii cu Departamentul Apărării Știrea vine la câteva zile după ce CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, s-a întâlnit cu șefa de cabinet a Casei Albe, Susie Wiles, și cu alți oficiali, discuțiile vizând, potrivit relatărilor, Mythos. Casa Albă a descris ulterior întâlnirea drept „productivă și constructivă”, însă Trump a declarat că „nu are nicio idee” despre ea, conform Reuters. În paralel, Anthropic rămâne într-o dispută juridică cu guvernul SUA. Compania a dat în judecată Departamentul Apărării în martie, în două instanțe, după ce administrația Trump a etichetat-o drept „risc pentru lanțul de aprovizionare” (supply chain risk). Un tribunal a acordat o ordonanță preliminară care blochează temporar această desemnare, în timp ce judecători federali din cealaltă cauză au respins cererea companiei de a ridica eticheta. [...]
Modelele AI „de ultimă generație” pot da greș la sarcini de birou simple, iar asta împinge companiile spre modele mai mici, mai ieftine și mai rapide , pe fondul presiunii de a scala aplicațiile la volume mari de utilizare, potrivit South China Morning Post , care îl citează pe David Meyer, senior vice-president of product la Databricks . Executivul spune că trăsăturile care fac un model „state-of-the-art” (Sota) performant la probleme complexe pot deveni un dezavantaj în munca de birou. Exemplul dat: pus să identifice un număr greșit pe o factură, un astfel de model „de multe ori corectează greșeala”, în loc să extragă eroarea pentru a fi reparată ulterior în fluxul de lucru. De ce contează pentru companii: cost, viteză și control operațional Diferența de performanță nu se limitează la sarcini administrative. Meyer afirmă că, deși modele avansate precum Claude (Anthropic) sunt puternice la programare, pot rămâne în urmă la „data engineering” (inginerie de date) față de modele cu antrenament și date mult mai specializate pe această zonă. În context, ingineria de date înseamnă transformarea seturilor de date la scară și operațiuni de curățare, inclusiv tratarea valorilor lipsă și a zerourilor. În viziunea lui Meyer, concluzia e una practică: nu există un singur model, indiferent cât de mare, care să fie la fel de bun la toate. „Un singur model, indiferent cât de mare, nu poate fi la fel de bun la toate.” Trecerea la modele mici: „ordine de mărime” mai ieftin și cu latență mai mică Ca alternativă, Meyer indică folosirea unor modele open-source mai mici, rafinate cu „reinforcement learning” (învățare prin recompensă), pentru scopuri specifice. Avantajul invocat este costul de antrenare „cu ordine de mărime” mai mic decât în cazul modelelor Sota. Tendința se vede și în produsele Databricks. Compania folosește, între altele, Genie – un asistent care traduce limbajul natural în interogări de date, susținut de un sistem de „agenți” și modele AI. Observând interacțiunile clienților cu platforma, Meyer spune că preferința pentru modele mai mici a crescut puternic, pe fondul a două beneficii: cost redus și latență mai mică (timpul până la primul răspuns și până la răspunsul complet). „Modelele mici, prin natura lor, sunt mult mai rapide” în timpul până la primul token și până la răspuns. Argumentul devine critic când aplicațiile trebuie să scaleze la „un număr uimitor de mare de interogări pe secundă”, situație în care companiile au nevoie de modele ieftine pentru a susține volumul. Limitări de utilizare: modelele chinezești și bariera de conformitate Meyer mai spune că, deși există entuziasm pentru modelele Qwen, iar modelele open-source din China sunt „uimitoare” ca performanță, latență și cost, preocupările de reglementare și conformitate le limitează, în prezent, utilizarea în mediul enterprise. Seria Qwen este dezvoltată de Alibaba Cloud. Context financiar: investiții accelerate, dar cu atenție la bilanț În pofida acestor constrângeri, graba de a integra AI în companii continuă, alimentată de teama de a nu rămâne în urmă, potrivit lui Meyer. El adaugă că firmele listate tind să fie mai prudente în privința impactului cheltuielilor cu AI asupra bilanțului, în timp ce companiile private sunt, în general, mai dispuse să cheltuiască. Databricks a anunțat în februarie că a încheiat o finanțare de circa 5 miliarde de dolari (aprox. 23 mld. lei) la o evaluare de 134 miliarde de dolari (aprox. 616 mld. lei). Compania a raportat o creștere de peste 65% de la an la an în ultimul trimestru din 2025 și estimează că este pe cale să genereze 5,4 miliarde de dolari (aprox. 25 mld. lei) în următoarele 12 luni. [...]
