Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google DeepMind intră mai adânc în zona de divertisment printr-un parteneriat de cercetare cu A24 și o investiție în studio, într-o mișcare care poate influența direct felul în care se dezvoltă și se testează viitoarele instrumente de inteligență artificială pentru creație, potrivit Google DeepMind.
Colaborarea este descrisă ca „prima de acest fel” și vizează cercetare și dezvoltare pe mai multe proiecte, pe termen mai lung, cu implicarea directă a cineaștilor A24 în procesul de lucru. Ideea centrală: tehnologia ar urma să fie „ancorată” în fluxul creativ, astfel încât creatorii să poată influența din timp instrumentele pe care le vor folosi.
Conform anunțului, parteneriatul creează o colaborare „profundă” de cercetare și dezvoltare între A24 și Google DeepMind, „de-a lungul mai multor proiecte în timp”. Miza operațională este dublă:
În termeni de industrie, asta sugerează o abordare de tip „co-dezvoltare” (dezvoltare împreună cu utilizatorii finali), care poate accelera adoptarea unor instrumente dacă acestea sunt calibrate pe nevoi reale de producție și post-producție.
Pe lângă componenta de cercetare, Google a făcut și „o investiție” în A24. Anunțul nu include valoarea investiției, structura tranzacției sau condițiile, astfel că impactul financiar nu poate fi cuantificat din informațiile publicate.
Google DeepMind precizează că inițiativa pornește de la ideea de a „reduce distanța” dintre tehnologia de vârf și divertismentul de nouă generație, însă „obiectivele specifice, rezultatele tehnice și reperele creative” vor evolua în timp. Cu alte cuvinte, parteneriatul este anunțat ca un cadru de lucru pe termen lung, nu ca un proiect cu livrabile publice clar definite de la început.
Recomandate
Inteligența artificială ar putea împinge PIB-ul SUA la 44.000 de miliarde de dolari până în 2030 , potrivit unui model economic intern al Anthropic , relatează news.ro . Estimarea ar însemna o creștere de la „puțin peste 30.000 de miliarde de dolari” în prezent, pe fondul accelerării capacităților AI. Declarațiile au fost făcute de Jack Clark , cofondator al Anthropic, sâmbătă, la reuniunile anuale ale Fondului Monetar Internațional și Băncii Mondiale, organizate la Bangkok. Clark a spus că îmbunătățirea rapidă a AI va accelera schimbările „în toate domeniile de activitate”. „Știu că pare foarte puțin plauzibil, dar aceasta este una dintre implicațiile faptului că tehnologia continuă să se îmbunătățească.” Ce ar presupune, economic, un astfel de scenariu Potrivit lui Clark, o expansiune de această magnitudine ar implica apariția unor industrii și invenții noi, care să susțină o creștere puternică a producției economice americane. El a argumentat, totodată, că AI contribuie deja la accelerarea semnificativă a descoperirilor științifice. Miza pentru companii și autorități: reguli mai stricte În același timp, cofondatorul Anthropic a avertizat că amploarea transformărilor generate de AI impune o cooperare internațională mai strânsă pentru stabilirea unor reguli de reglementare „neobişnuit de stricte şi serioase”, adaptate impactului tehnologiei. Estimarea privind PIB-ul este prezentată ca rezultat al unui model intern al companiei și este tratată chiar de autorul ei ca fiind, cel puțin la prima vedere, dificil de crezut; materialul nu oferă detalii despre metodologia modelului sau despre ipotezele folosite. [...]
Bill Gates pregătește o extindere a campaniei pentru siguranța inteligenței artificiale, mizând pe influența directă asupra directorilor executivi , potrivit The Next Web , care citează un material Axios bazat pe surse anonime. Miza este una de reglementare: Gates ar urmări reguli mai ferme într-un moment în care, susțin sursele, consideră că autoritățile reacționează prea lent la accelerarea capabilităților modelelor și la incidentele de securitate. Conform relatării, Gates „se sprijină personal” pe lideri de business și ia în calcul o mobilizare majoră a resurselor sale pentru această agendă, fără ca forma exactă a campaniei să fie încă definită. Axios notează și o replică atribuită lui Gates, spusă unei persoane consultate pe tema siguranței IA: „Pot ajunge la directori executivi pe tema asta mai bine decât poți tu.” De ce își schimbă Gates abordarea Sursele citate de Axios spun că Gates a devenit tot mai îngrijorat de trei evoluții: creșterea capabilităților modelelor, incidente de securitate „alarmante” și ceea ce el percepe drept reglementare slabă. În timp ce își pregătea argumentele pentru reguli mai stricte, ar fi discutat pe larg cu directori din domeniul IA, cercetători și susținători ai siguranței, inclusiv cu CEO-ul Anthropic, Dario Amodei . Acest proces l-ar fi făcut să considere limitarea riscurilor IA drept una dintre cele mai importante teme ale vieții sale, potrivit acelorași surse. Ce propuneri a avansat deja Materialul trece în revistă poziționări recente ale lui Gates, care indică direcția posibilă a demersului: în 2023, a scris că „riscurile IA sunt reale, dar gestionabile”; în august, a cerut instituții noi pentru coordonarea politicilor de IA, „locuri de muncă rezervate oamenilor” și o taxă pe „jetoane IA” și roboți; luna trecută, a avertizat că IA ar putea provoca „un miliard de decese” și a dus argumentele în podcastul lui Ezra Klein. Presiune pe reglementare, tensiune cu Washingtonul Axios mai susține că apelurile lui Gates pentru reglementare puternică l-ar putea aduce în conflict cu administrația Trump, descrisă ca favorizând o abordare mai relaxată. Potrivit relatării, administrația ar fi organizat un grup de oficiali de rang înalt care să „supravegheze industria” printr-un pact voluntar de siguranță. Separat, unele persoane cu care Gates ar fi discutat au descris această ofensivă drept un „comeback tour”, interpretat ca o încercare de refacere a moștenirii sale publice afectate de asocierea din trecut cu Jeffrey Epstein. Gates a spus, potrivit Axios, că înțelege că unii îi pot respinge avertismentele din acest motiv. [...]
Google DeepMind spune că Argon scrie deja peste 75% din cod, dar fără „accelerare” măsurabilă a cercetării AI potrivit The Next Web , care relatează declarațiile lui Sergey Brin și concluziile din raportul intern de siguranță pentru Gemini 4 Argon. Brin a afirmat, într-o discuție despre Gemini 4 Argon, că Google „începe să urce pe banda RSI” (îmbunătățire recursivă, adică AI care ajută la construirea unei versiuni mai bune de AI). În esență, modelul și cercetătorii „lucrează mână în mână” la următoarea generație Gemini, ceea ce ar putea scurta ciclurile de dezvoltare. Business Insider a relatat inițial despre roundtable, iar Google a distribuit ulterior videoclipul. Ce arată raportul de siguranță: mult cod generat de AI, dar control uman și efect limitat Raportul de „safety and security” publicat de Google DeepMind pentru Argon (PDF) concluzionează că nu există „nicio accelerare semnificativă de la un capăt la altul” a cercetării și dezvoltării în AI, indiferent dacă este „condusă de AI” sau nu. Riscul asociat cu AI care accelerează cercetarea AI este evaluat ca „în prezent scăzut”. În același timp, documentul descrie o automatizare substanțială a muncii de inginerie: „Majoritatea” codului de producție și a remedierilor de erori sunt redactate de agenți AI, însă modificările rămân supuse revizuirii umane înainte de trimitere. „Cea mai mare parte” a codului de producție la Google DeepMind este acum în proporție de peste 75% scrisă de AI. Ponderea cererilor de integrare a codului (pull requests) complet delegate a crescut de la 7,5% în aprilie la 11,9% în septembrie. Aproximativ 88% încă necesită ghidaj uman repetat sau cod scris de un om. Raportul mai notează că oamenii rămân esențiali în alegerea direcțiilor de cercetare, proiectarea experimentelor și diagnosticarea problemelor de antrenare. În testele interne pe sarcini de cercetare AI, Argon rezolvă doar circa jumătate dintre provocări; automatizarea completă ar necesita un scor „aproape perfect”. Ritmul de îmbunătățire: creștere ușor mai mare, dar „nesemnificativă statistic” Google urmărește îmbunătățirea Gemini printr-un indice intern construit din 92 de benchmark-uri. Raportul indică o creștere de la 0,091 puncte pe lună înainte de 1 aprilie 2026 la 0,118 puncte pe lună după această dată, diferență pe care o descrie drept nesemnificativă statistic. Argon se situează peste această tendință, însă explicația avansată este una operațională, nu „auto-accelerare” prin AI: mai multe investiții și mai multă putere de calcul pentru antrenare. De ce contează: RSI intră în zona de reglementare, înainte să fie demonstrat pe deplin Chiar dacă raportul nu găsește o accelerare end-to-end, discuția despre RSI se mută rapid în zona de politici publice. În material sunt menționate două semnale relevante: un raport (Gladstone AI) bazat pe interviuri cu cercetători de la Anthropic, OpenAI și Google DeepMind, în care „cei mai mulți” cred că RSI ar putea începe în trei până la 12 luni, posibil mai devreme în absența unei intervenții a guvernului SUA; congresmanul american Ro Khanna, care a spus că plănuiește un proiect de lege pentru a interzice AI care se auto-îmbunătățește, în timp ce OpenAI a cerut SUA să conducă stabilirea unor standarde globale. Pentru companii, miza imediată nu este doar viteza cu care apar modele noi, ci și cum vor arăta obligațiile de control, audit și responsabilitate atunci când AI ajunge să contribuie direct la propria evoluție, chiar și parțial. [...]
Amazon mizează pe „dispozitive ambientale” cu AI care ar putea reduce dependența de aplicații , iar pariul are implicații operaționale directe: hardware care rulează „în fundal”, captează context din viața utilizatorului și livrează automat sarcini, mementouri și informații. La TechCrunch Disrupt, Panos Panay , SVP Devices, Alexa & Leo, a descris această direcție ca următorul pas în calculul personal, potrivit TechCrunch . Panay a susținut că interacțiunea actuală cu smartphone-ul presupune ca utilizatorul „să-și amintească” ce să ceară dispozitivului, în timp ce viitorul ar porni de la „dispozitive ambientale” care folosesc senzori și inteligență artificială pentru a identifica ce e de făcut, fără comenzi explicite. „Cred că ne îndreptăm spre o lume care începe cu dispozitive ambientale.” Ce înseamnă „ambient” în viziunea Amazon: Bee, înregistrare pasivă și note automate Cea mai concretă intrare a Amazon în această zonă este setul de dispozitive Bee prezentat joi: o brățară purtabilă (care poate fi detașată și purtată ca pandantiv) și un dispozitiv de mărimea unui card, care se prinde magnetic pe spatele smartphone-ului. TechCrunch le leagă de lansarea noilor purtabile AI Bee (context publicat separat, în același site). Funcțional, aceste gadgeturi: înregistrează pasiv audio și generează note despre zi; extrag „to-do”-uri, mementouri și „insight”-uri (informații utile) la care utilizatorul poate reveni ulterior. Miza operațională: AI care „înțelege ce ai nevoie”, nu „dă-mi aplicația” Panay a descris o tranziție în care cererea „dă-mi aplicația pentru asta” devine mai puțin relevantă, pe măsură ce tot mai multe sarcini sunt rezolvate prin AI, pe baza contextului captat de senzori. „Da, cred că transformarea asta vine. Cred că asta este următoarea generație.” În același timp, el a nuanțat că nu vede un singur tip de dispozitiv care să înlocuiască toate celelalte (de exemplu, smartphone-ul), ci mai degrabă un „strat de inteligență” care le conectează și trebuie să fie util în practică. Confidențialitatea, condiție de funcționare pentru dispozitivele care „ascultă” Pentru a limita riscurile de confidențialitate, TechCrunch notează că dispozitivele Bee nu stochează audio brut din conversații: procesează în timp real și șterg apoi. Transcrierile sunt criptate cu chei create și controlate de dispozitiv, iar accesul altor persoane — inclusiv angajați Amazon — nu ar fi posibil fără partajare intenționată din partea utilizatorului. Panay a spus că protecția datelor a fost o considerentă-cheie în proiectarea acestor dispozitive și că utilizatorii trebuie să aibă control. „Trebuie să le oferi clienților acel control.” [...]
Nvidia ia în calcul oprirea livrărilor de cipuri AI către clienții care dezvoltă sisteme nesigure , potrivit WinFuture – o poziție care poate schimba practic accesul la infrastructura de calcul pentru companiile ce construiesc produse de inteligență artificială, într-o piață în care cipurile Nvidia sunt esențiale. Jensen Huang a spus, într-o discuție la Londra cu Bloomberg, că scenariul este „ipotetic”, dar că răspunsul este „da” la întrebarea dacă Nvidia ar tăia aprovizionarea unui client care construiește AI nesigură. Înainte de o astfel de decizie, Huang afirmă că ar încerca mai întâi o discuție cu clientul și subliniază că Nvidia „nu poate controla companiile altora”, iar tehnologia sa are utilizări multiple, nu doar în aplicații cu risc. Precedent: liste de cumpărători aprobați și verificări mai dure în Asia Publicația notează că restricționarea accesului la produse Nvidia nu este doar teorie. Anul trecut, compania a introdus o listă de cumpărători aprobați în Singapore, Malaezia și Japonia, iar înăsprirea verificărilor a dus la pierderea aprobării pentru mai mult de jumătate dintre clienții care fuseseră anterior livrați în aceste piețe. „Dureri de creștere” și control intern pentru agenți AI Huang califică îngrijorările actuale privind siguranța drept „dureri de creștere” ale unei tehnologii noi și spune că o parte din temeri au fost generate chiar de industrie. Soluția pe care o indică este accelerarea dezvoltării de sisteme care să limiteze și să monitorizeze AI, inclusiv folosirea inteligenței artificiale ca instrument de control. În acest context, Nvidia construiește un „propriu” grup intern care să verifice agenții AI înainte de utilizare, pentru a identifica riscuri de securitate. În evaluarea lui Huang, problema devine tot mai puțin performanța tehnică și tot mai mult încrederea companiilor că pot opera aceste sisteme în siguranță. Fără reglementare de stat, în viziunea lui Huang În același timp, șeful Nvidia respinge măsuri stricte de reglementare guvernamentală pentru sector. El a susținut anterior, la conferința Dreamforce, că nu sunt necesare legi noi și că firmele ar trebui să continue dezvoltarea, oprindu-se doar când un produs devine nesigur. Poziția contrazice, între alții, pe Dario Amodei (Anthropic), care a cerut o încetinire la nivel de industrie și standarde comune de siguranță. Pentru companii, mesajul are o consecință operațională directă: accesul la cipuri ar putea depinde nu doar de capacitatea de plată sau de conformarea comercială, ci și de modul în care își gestionează riscurile de siguranță ale produselor AI – într-un domeniu în care, după cum admite chiar Huang, „nu există niciodată siguranță sută la sută”, iar criteriile concrete rămân de văzut. [...]
O metodă bazată pe inteligență artificială a extins de circa 40 de ori estimarea conversiei CO2 într-un model de laborator pentru obținerea de combustibili, după ce a identificat mii de etape chimice pe care abordările clasice le omit, potrivit Mediafax . Implicația practică este una operațională: proiectarea catalizatorilor pentru transformarea dioxidului de carbon în produse utile ar putea deveni mai precisă, cu efect direct asupra eficienței proceselor. Cercetarea a fost realizată de o echipă de la Institutul Indian de Știință (IISc) , care a folosit inteligența artificială și simulări computerizate avansate pentru a cartografia reacțiile ce au loc pe suprafața unui catalizator din cupru. Informațiile sunt atribuite de Mediafax publicației ScienceDaily , iar studiul este publicat în Nature Communications. De ce contează: modelele „scurte” pot greși produsul principal Miza este hidrogenarea CO2, un proces considerat promițător pentru „reciclarea” dioxidului de carbon: CO2 reacționează cu hidrogenul, în prezența unui catalizator, și poate genera substanțe precum metanolul. Problema, arată cercetătorii, este că procesul include foarte multe reacții posibile, iar simularea completă ar necesita resurse de calcul foarte mari. În consecință, modelele convenționale aleg doar reacțiile considerate esențiale, riscând să rateze etape critice. „Am pornit de la o preocupare familiară oricui studiază mecanismele de reacție: cum știi că rețeaua ta de reacții nu a omis tocmai etapa care contează?”, a explicat Anand Mohan Verma, autorul principal al studiului. Ce a făcut IA: de la 152 de reacții la 9.389 Echipa a pornit de la simulări de mecanică cuantică, construind o bază de date inițială cu 152 de reacții. Pe acest set, cercetătorii au antrenat modele de inteligență artificială pentru a identifica transformări suplimentare posibile. Rezultatul a fost o rețea extinsă la 9.389 de reacții chimice , după analiza a 105 specii chimice prezente pe suprafața catalizatorului. Diferența față de modelul inițial a fost majoră: acesta indica greșit acidul formic drept produs principal (în locul metanolului) și subestima cantitatea de CO2 ce putea fi transformată. După extinderea rețelei, estimarea conversiei CO2 a crescut de aproximativ 40 de ori , iar produsele principale identificate au devenit metanolul și monoxidul de carbon, în linie cu rezultate experimentale. „Abia când am extins rețeaua pentru a include mii de reacții suplimentare, ignorate anterior, predicțiile au ajuns să corespundă cu ceea ce observăm noi și alți cercetători în experimente”, a explicat Ananth Govind Rajan, profesor asociat la IISc. Un mecanism neașteptat, cu potențial de eficientizare Cercetătorii au identificat și un mecanism surprinzător legat de rolul hidrogenului: în anumite etape, acesta poate fi transferat către compuși intermediari ca moleculă H2, fără separarea prealabilă în atomi individuali — o ipoteză care contrazice ceea ce este predat, de regulă, în domeniu. „Ideea că hidrogenul poate fi transferat ca moleculă intactă, fără să se descompună mai întâi în atomi, contrazice ceea ce am învățat majoritatea dintre noi”, a declarat Shivam Chaturvedi, coautor al studiului. În interpretarea autorilor, această abordare ar putea ajuta la dezvoltarea unor catalizatori mai eficienți pentru producerea metanolului din CO2 și ar putea fi aplicată și altor procese industriale, inclusiv reducerii azotului și descompunerii apei. [...]
