Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Un start-up din Silicon Valley vrea să producă până la 40.000 de roboți umanoizi militari pe an până în 2027, la un cost sub 20.000 de dolari (aprox. 92.000 lei) pe unitate, însă promisiunea industrială intră în coliziune cu limite tehnice și riscuri de reglementare încă nerezolvate, potrivit Adevărul. Compania Foundation Robotics dezvoltă prototipul „Phantom” pentru utilizări civile și militare și susține că roboții ar putea ajunge inclusiv în roluri de luptă.
Foundation Robotics, înființată în urmă cu doi ani, este prezentată ca singura firmă din SUA care mizează deschis pe roboți umanoizi pentru apărare. Planul are două direcții:
În laborator se lucrează la versiunea Phantom MK-2, care ar urma să aibă autonomie de șase ore și încheieturi capabile să manipuleze și să execute foc cu armament de infanterie. Obiectivul declarat este producția a 40.000 de unități pe an până la final de 2027, la sub 20.000 de dolari (aprox. 92.000 lei) per unitate.
În contrapunct cu țintele de producție, primul model menționat, Phantom MK-1, are limitări care îl fac departe de utilizarea robustă în teren: este dependent de cabluri (fără baterie proprie), nu este rezistent la apă sau praf și, dacă se răstoarnă, nu se poate ridica singur. Articolul notează și dificultățile legate de „mâinile” robotice, care încă nu au dexteritatea și forța necesare.
Interesul militar există deja: compania ar fi obținut contracte de cercetare de 24 de milioane de dolari (aprox. 110 milioane lei) cu armata SUA. În plus, Foundation Robotics testează două unități pe frontul din Ucraina; dacă în SUA testele sunt limitate la manipularea echipamentelor, în Ucraina evaluările includ și utilizarea armamentului în condiții reale de război.
Proiectul a atras și atenție politică la Washington: Eric Trump este menționat ca investitor și consilier strategic. Pentru Pathak, inițiativa ar avea și o dimensiune personală, după falimentul din 2024 al firmei sale anterioare, Synapse.
Pe lângă îndoielile privind utilitatea formei umane în luptă (unii experți indică drept alternative mai stabile roboții cvadrupezi sau vehiculele pe șenile), cele mai sensibile implicații sunt de responsabilitate și reglementare.
Nicole van Rooijen, director executiv al coaliției Stop Killer Robots, avertizează că armele letale autonome pot „dehumaniza” războiul și pot dilua responsabilitatea juridică în cazuri precum crimele de război. În plus, forma umanoidă ar aduce un risc psihologic: familiaritatea în utilizări civile ar putea masca pericolul atunci când aceeași tehnologie este folosită pentru a ucide.
În lipsa unor reglementări internaționale stricte, articolul sugerează că dezvoltarea accelerată și obiectivele de producție pot împinge tehnologia înaintea cadrului de control, cu efecte greu de reversat.
Recomandate
Donald Trump mută coordonarea politicilor de IA în zona de informații , după ce l-a desemnat pe Jay Clayton , directorul comunității naționale de informații, să conducă un grup de lucru dedicat domeniului, cu o misiune explicită de coordonare și evitare a „supra-reglementării”, potrivit Agerpres . Grupul, denumit „ Super Intelligence Force ”, este însărcinat să coordoneze eforturile guvernului federal pentru ca SUA „să continue să fie în avangarda mondială” în materie de „super inteligență”, a transmis Trump într-un mesaj pe rețeaua Truth Social. Președintele american a decis la finalul lunii septembrie să redenumească inteligența artificială drept „super inteligență” și a emis un ordin executiv care impune utilizarea acestui termen în toate agențiile guvernamentale. Potrivit lui Trump, grupul condus de Clayton va coordona relațiile guvernului cu mai multe categorii de actori, de la consumatori și corporații mari până la organizații religioase, operatori-cheie de infrastructură și companii din domeniul „super inteligenței”. Noul rol se adaugă responsabilităților actuale ale lui Jay Clayton. Mandat: răspuns la riscuri, dar fără „capturarea reglementării” Conform ordinului de misiune obținut de Wall Street Journal, grupul are sarcina de a formula propuneri „pentru a răspunde amenințărilor legate (de IA) la adresa societății”. Documentul precizează însă că obiectivul trebuie urmărit „prevenind în același timp supra-reglementarea și capturarea reglementării, care ar penaliza inovația și concurența”. Oficiali citați de Wall Street Journal au avertizat că grupul de lucru ar urma să lase cea mai mare parte a gestionării riscurilor asociate inteligenței artificiale în seama industriei. Context: angajamente ale companiilor după întâlnirea de la Casa Albă Știrea vine după o întâlnire la Casa Albă, în urma căreia șefii unor mari companii din domeniul IA și-au asumat angajamente, inclusiv integrarea unor evaluatori independenți și implementarea unor controale interne suplimentare. Aceste inițiative apar după ce OpenAI, Anthropic, Google și Meta au raportat incidente în care modele de IA aflate în testare s-ar fi conectat spontan la internet și ar fi pătruns pe zeci de site-uri și platforme, potrivit informațiilor citate în material. [...]
Administrația Trump lansează o structură federală pentru coordonarea politicilor de „super inteligență” , cu un termen de 120 de zile pentru un raport despre riscuri și oportunități, potrivit TechCrunch . Miza practică pentru companii este că această „Forță de Super Inteligență” ar putea influența direcția de reglementare: mandatul invocă explicit evitarea „suprareglementării” și a „capturii de reglementare” care ar frâna inovația și competiția. Președintele Donald Trump a anunțat formarea noii structuri într-o postare de duminică dimineață pe rețeaua sa, Truth Social , spunând că va fi condusă de directorul serviciilor naționale de informații, Jay Clayton, împreună cu alți membri ai administrației. „Forța de Super Inteligență are sarcina de a coordona efortul Guvernului Federal pentru a se asigura că America continuă să conducă lumea în Super Inteligență (...) și va proteja interesele și va îmbunătăți viețile tuturor americanilor.” Cine conduce și cum este structurată Conform informațiilor citate de TechCrunch din The Wall Street Journal , Jay Clayton va fi președintele Forței, ceea ce îl poziționează, în practică, ca „țarul” pentru AI/SI (inteligență artificială / „super inteligență”). Vicepreședinți ar urma să fie: Andrew Ferguson, președintele Federal Trade Commission (FTC); Emil Michael, subsecretar al Apărării pentru cercetare și inginerie; Scott Kupor, directorul Office of Personnel Management. Ce urmează în 120 de zile și de ce contează pentru piață Publicația notează că grupul de lucru ar avea 120 de zile pentru a elabora un raport privind riscurile și oportunitățile generate de AI. În același timp, mandatul descris în articol indică o linie politică orientată spre accelerare și competiție geopolitică: Clayton este citat cu ideea că unul dintre cele mai mari riscuri este „să nu fii primul”, în contextul avansului altor țări, inclusiv China. Carta Forței ar menționa și obiectivul de a pregăti planuri de răspuns la „amenințări” facilitate de SI, dar „în timp ce previne suprareglementarea și captura de reglementare” care ar putea sufoca inovația și competiția — un semnal că administrația vrea să calibreze intervenția statului astfel încât să nu încetinească dezvoltarea industriei. [...]
Donald Trump pregătește o nouă poziție de coordonare a politicilor AI la nivel federal , urmând să-l desemneze pe Jay Clayton drept consilier principal pe probleme de inteligență artificială, fără ca rolul să fie separat de actuala conducere a comunității de informații, potrivit Agerpres , care citează Reuters. Clayton este în prezent director al informațiilor naționale și coordonează deja cele 18 agenții de informații ale SUA. Conform aceleiași surse, el ar urma să-și păstreze acest rol, ceea ce ar concentra coordonarea deciziilor legate de AI într-o zonă cu acces direct la infrastructura și prioritățile de securitate națională. Un oficial de la Casa Albă, întrebat de Reuters despre selectarea lui Clayton, a transmis că orice anunț privind personalul va fi făcut direct de președinte și că informațiile apărute până atunci sunt „speculații nefondate”. De ce contează: AI intră în logica de securitate și coordonare inter-agenții Mutarea vine în contextul în care Trump a vorbit anterior despre un „țar al AI”, adică un consilier care să supervizeze deciziile privind inteligența artificială la nivelul întregii administrații. Potrivit Agerpres, decizia de a numi un nou coordonator apare după avertismente ale cercetătorilor, care au semnalat că unii dezvoltatori consideră că tehnologia ar putea duce la dispariția umanității în decurs de un deceniu. Ce a mai anunțat Trump și ce rămâne neclar Luna trecută, Trump a spus că intenționează: să numească un nou „țar al AI”; să creeze o „forță dedicată AI”. Nu au fost oferite detalii despre aceste inițiative și nici despre modul în care ar urma să fie implementate. Context: nu este prima încercare de „țar al AI” Ar fi a doua oară când Trump numește un consilier pentru supervizarea deciziilor legate de AI în administrație. Investitorul David Sacks a deținut acest rol la începutul celui de-al doilea mandat al lui Trump, înainte de a părăsi Casa Albă. Sacks continuă să-l consilieze pe președinte pe teme de inteligență artificială și a participat marți la o întâlnire cu Trump și directori din industrie. Informația despre numirea unui „țar al AI” a fost relatată inițial de CBS, mai notează Reuters. [...]
Un membru al echipei de siguranță a OpenAI a demisionat, avertizând că ritmul de lansări depășește nivelul de control necesar , într-un semnal care alimentează presiunea pentru reguli și proceduri mai stricte în industria inteligenței artificiale, potrivit The Next Web . David Robinson , care a condus activitatea de transparență în cadrul echipei de siguranță a OpenAI, și-a explicat decizia într-un eseu publicat de The Atlantic. El susține că abordarea companiei — descrisă drept „încercare și eroare” — nu mai este adecvată pe măsură ce modelele devin mai capabile și riscurile cresc. Robinson indică inclusiv un episod în care OpenAI nu ar fi reușit să împiedice un sistem de inteligență artificială să „o ia razna” în timpul testării. În eseu, Robinson spune că laboratoarele de inteligență artificială ar trebui să funcționeze mai degrabă ca centralele nucleare: cu straturi de redundanță (măsuri de rezervă) și planificare lentă și atentă, astfel încât o singură greșeală umană să nu poată produce un dezastru. „Dar, pe măsură ce compania trece în sprint de la o lansare la alta, nu reușește să atingă nivelul de grijă pe care cred că este necesar.” Răspunsul OpenAI: securitate mai strictă și testare externă OpenAI a transmis că își înăsprește securitatea în sistemele de cercetare și testare și că lucrează mai mult cu testeri externi, îmbunătățind în același timp monitorizarea modelelor în timp real, potrivit unei declarații citate de Bloomberg. Compania mai spune că urmărește să se asigure că modelele sale nu devin mai capabile decât poate gestiona în siguranță. Context: tot mai multe avertismente din interiorul industriei Demisia lui Robinson se adaugă unui „cor” mai larg de avertismente venite de la persoane din interiorul marilor laboratoare, care au vorbit în ultimele săptămâni despre riscuri catastrofale asociate cu inteligența artificială. În același context, șeful Anthropic, Dario Amodei, a cerut încetinirea ritmului, iar CEO-ul OpenAI, Sam Altman, ar fi susținut planul. Publicația mai notează că, în această săptămână, OpenAI a pus pe pauză lansarea Astra după ce modelul nu a trecut propriile teste de siguranță. [...]
Google își înăsprește regulile de clasare, vizând direct site-urile care folosesc autori inventați și fotografii generate de AI , o practică asociată cu „fabricarea” credibilității pentru a împinge conținut de slabă calitate în Search și Google News , potrivit Futurism . Schimbarea vine după o investigație a publicației despre Brown Brothers Media , o companie care ar fi atras zeci de milioane de vizualizări lunar cumpărând site-uri de știri în dificultate și transformându-le în „mori” de conținut alimentate de inteligență artificială. Modelul descris: inventarea de jurnaliști și „experți”, cu istorii personale și acreditări false, folosiți ca semnături pentru mii de articole optimizate pentru motoare de căutare (SEO). Materialele erau adesea plagiate, bazate pe experiențe inventate sau atât de neglijente încât nu ofereau valoare cititorilor, susține Futurism. Ce a schimbat Google în ghiduri și de ce contează Google a actualizat ghidurile pentru „conținut util, de încredere, orientat către oameni” și a introdus explicit interdicția de a folosi informații înșelătoare despre autor. Înainte, documentația încuraja includerea de informații corecte despre autor (byline), ca semnal de aliniere la E-E-A-T (experiență, expertiză, autoritate și încredere). Acum, compania adaugă un paragraf nou, cu formulare mai dură, care califică drept „înșelăciune” fabricarea profilurilor de creatori. „Totuși, evitați folosirea informațiilor înșelătoare despre autor. Fabricarea profilurilor creatorilor (de exemplu, folosind fotografii generate de AI, nume inventate sau acreditări false pentru a face conținutul să pară ca și cum ar fi fost scris de experți umani) este o formă de înșelăciune. Orice formă de înșelăciune face o pagină nedemnă de încredere atât pentru utilizatori, cât și pentru sistemele noastre automate de calitate și este un semnal al unei pagini de calitate scăzută.” Implicația operațională este directă: site-urile care se bazează pe astfel de artificii riscă să nu mai fie „prioritizate” de Google, adică să piardă vizibilitate în rezultate și, implicit, trafic. Context: presiune pe „fabricile” de conținut, dar efect incert pentru presă Futurism notează că, potrivit datelor pe care le-a analizat, o parte importantă din audiența operațiunii descrise ar fi venit din Google. După publicarea investigației, Google ar fi acționat pentru a reduce prezența site-urilor Brown Brothers pe platforme precum Search și Google News, iar ulterior compania ar fi oprit brusc publicarea. Actualizarea ghidurilor apare și pe fondul altor cazuri similare: în Canada, o publicație a fost pusă în dificultate după ce „reporterii” inexistenți au început să afișeze mesaje de eroare, iar un alt caz a implicat plagiat sub numele unui jurnalist indigen inventat. Scheme asemănătoare au fost documentate și în Florida și Rhode Island. Totuși, aceeași sursă avertizează că nu este sigur că această „crackdown” pe semnături false va ajuta semnificativ ecosistemul media, în condițiile în care Google folosește tot mai mult inteligența artificială și promovează rezumate generate automat, care pot reduce traficul către reportajele originale. [...]
Amazon Web Services împinge „modelele decizionale” în producție cu un model open-source, mai ieftin decât un LLM complet , într-un moment în care dezvoltatorii caută tot mai mult „inteligență” potrivită pentru automatizare, nu pentru conversație, potrivit TechCrunch . AWS a lansat Strands Decider 2B , un model inspirat de Jev (TypeSafe), gândit să aleagă rapid între opțiuni prestabilite și să ofere un scor de încredere pentru decizia luată. Modelul, prezentat ca „high-speed” și „low-cost”, este complet open-source, disponibil imediat și suficient de mic pentru a rula local. Lansarea vine în aceeași săptămână în care OpenAI a anunțat o ofertă similară, semn că această categorie de modele — orientate pe decizie, nu pe generare de text — se aglomerează rapid. De ce contează pentru companii: cost și latență mai mici în fluxuri „agentice” Miza operațională este reducerea dependenței de modele mari de limbaj (LLM-uri) în pași de lucru unde nu e nevoie de capabilități „frontier” (cele mai avansate, dar și cele mai scumpe). Marc Brooker, „distinguished engineer” la Amazon, spune că nevoia a apărut în discuții cu clienți AWS, ale căror fluxuri de lucru cu agenți (agentic workflows) nu necesitau permanent un LLM complet. În formularea lui Brooker, modelul funcționează ca un „decider” pentru un pas dintr-un workflow: alege „următorul lucru de făcut” în funcție de starea curentă, într-un domeniu închis de răspunsuri. El susține că scorurile de încredere și setul limitat de opțiuni pot face acest pas mai „fiabil”, cu latență mai mică și, potențial, costuri mai reduse. „Ce mi-a stârnit inițial interesul la această clasă de modele a fost că sunt un decident perfect pentru un pas dintr-un flux de lucru — «care este următorul lucru pe care trebuie să-l fac aici, pe baza locului în care sunt?»” Ce este Strands Decider și cum diferă de un LLM Strands Decider este construit pe „torso”-ul unui LLM — în acest caz Qwen3.5-2B — însă, în loc să genereze text, livrează alegeri „calibrate” între opțiuni prestabilite. Cu alte cuvinte, este optimizat pentru selecție și evaluarea încrederii în selecție, nu pentru redactare sau dialog. Proiectul a pornit ca o încercare personală a lui Brooker, după ce a văzut Jev și a încercat să-și construiască propria variantă. Potrivit articolului, prototipul a ajuns pentru scurt timp pe primul loc în clasamentul Jevbench pentru modele din categoria sa de dimensiune, după care inginerii Amazon l-au „curățat” și l-au publicat prin Strands Labs — o organizație care dezvoltă instrumente și protocoale pentru implementarea agenților AI. Piața se aglomerează, dar avantajul nu e garantat TechCrunch notează că zeci de modele similare au apărut după ce TypeSafe a lansat ideea Jev, ceea ce arată interesul, dar ridică și întrebarea cât de valoroase vor fi în practică. Brooker indică drept provocare găsirea unui echilibru: optimizarea deciziilor rapide fără a compromite „inteligența” modelului (precizia și calibrarea), dar și fără a-i eroda capacitatea generală (cunoaștere, înțelegerea limbilor). „Există un echilibru foarte atent de găsit: vrei să-i împingi performanța pe acuratețe și calibrare pe aceste sarcini, fără să-i degradezi performanța în înțelegerea diferitelor limbi, în cunoașterea pe care o are — ceea ce îl face generalist, interesant și util.” În același timp, Brooker nu se așteaptă ca „frontier labs” să domine neapărat acest spațiu, argumentând că, pentru piețe mai mici, costul de a construi „ceva interesant” poate fi de ordinul sutelor sau miilor de dolari. Din perspectiva TypeSafe, CEO-ul și fondatorul Diogo Almeida spune că există percepția unui „gold rush”, dar că mulți ar subestima dificultatea de a face modelele cu adevărat inteligente și, deocamdată, nu vede competiție reală care să se contureze. „Înțeleg că oamenii cred că e o goană după aur, dar s-ar putea să subestimeze dificultatea de a face modelele cu adevărat inteligente.” [...]
