Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google extinde global o funcție de organizare automată în Drive, bazată pe inteligență artificială, ceea ce poate reduce timpul pierdut de utilizatori și companii cu sortarea manuală a documentelor și poate schimba modul în care sunt administrate arhivele digitale în Google Workspace, potrivit Android Headlines.
Funcția se numește „Organize My Files” și folosește inteligența artificială pentru a propune organizarea fișierelor din Google Drive. Publicația notează că disponibilitatea este „globală”, ceea ce indică o extindere dincolo de testări sau lansări limitate.
Miza practică a funcției este automatizarea unei activități repetitive: ordonarea fișierelor în foldere și menținerea unei structuri coerente în Drive. În mediul de business, unde volumele de documente cresc rapid și sunt gestionate de echipe, o astfel de automatizare poate însemna:
Android Headlines nu detaliază în fragmentul disponibil condițiile exacte de activare, tipurile de conturi vizate sau dacă există limitări (de exemplu, doar pentru anumite planuri Google Workspace). În lipsa acestor precizări, rămâne neclar dacă funcția ajunge simultan la toți utilizatorii și în ce ritm se face distribuirea.
Dincolo de confortul individual, organizarea documentelor are impact direct asupra productivității și asupra riscului operațional (documente „pierdute”, versiuni paralele, acces greșit). O funcție de organizare asistată de inteligență artificială poate deveni relevantă mai ales pentru:
Ce urmează, în practică, este ca utilizatorii să vadă cum se integrează „Organize My Files” în rutina de lucru și cât de predictibile sunt recomandările. Dacă funcția este adoptată pe scară largă, poate împinge și mai mult administrarea documentelor spre „asistență” automată, nu doar stocare.
Recomandate
Google ar fi început să plătească dezvoltatori din Play Store pentru acces la codul aplicațiilor , într-un program „confidențial” care ar alimenta antrenarea modelelor sale de inteligență artificială și, implicit, ar putea schimba regulile economice ale relației dintre platformă și ecosistemul de dezvoltatori, potrivit 9to5Google . Informația provine dintr-un material 404 Media , care susține că Google derulează un „confidential content offer pilot” prin care încearcă să cumpere cod de aplicații Android de la dezvoltatori prezenți în Google Play, cu scopul de a-și antrena modelele AI. În e-mailurile trimise către dezvoltatori, Google ar prezenta inițiativa ca pe o oportunitate de „a genera venituri suplimentare” din aplicațiile lor. Ce cumpără Google și cum își justifică programul Potrivit relatării, Google le-ar cere dezvoltatorilor „cod de calitate, din lumea reală”, inclusiv: codul aflat în producție, care „alimentează” aplicația curentă; arhive cu prototipuri și proiecte secundare care nu mai sunt folosite. În e-mail, compania ar spune că acest cod este utilizat „pentru a ajuta la îmbunătățirea instrumentelor și produselor Google pentru dezvoltatori”. Mesajul ar include un link către o pagină despre „parteneriate pentru a îmbunătăți produsele AI” (pagina Google: Google AI ), însă e-mailul „aparent nu menționează AI deloc”, notează sursa citată de publicație. De ce contează: codul aplicațiilor, un activ „privat” care devine monetizabil Miza operațională și economică este că Google ar trata explicit codul aplicațiilor ca pe un activ cu valoare separată de distribuția prin Play Store, oferind bani pentru acces la el. Spre deosebire de conținutul public de pe internet, folosit frecvent la antrenarea modelelor AI fără plăți directe către autori, codul aplicațiilor Android este, în mod obișnuit, privat și nu este publicat integral online. În acest context, plata pentru cod ar putea deveni un precedent important: dacă programul se extinde, dezvoltatorii ar putea avea o nouă sursă de venit, iar Google ar obține date de antrenare mai relevante pentru instrumente de programare și produse dedicate dezvoltării de aplicații. Ce știm și ce rămâne neclar Din informațiile prezentate nu reiese: câți dezvoltatori au fost contactați sau au acceptat; ce sume sunt oferite; ce condiții de confidențialitate și ce drepturi de utilizare asupra codului ar primi Google. Programul este descris ca „pilot” și „confidențial”, ceea ce sugerează că amploarea și forma finală pot suferi modificări. Pentru moment, relatarea indică mai ales direcția: Google ar încerca să își îmbunătățească produsele pentru dezvoltatori folosind cod real, obținut prin acorduri plătite. [...]
AI-ul comprimă ritmul schimbării mai repede decât pot reacționa instituțiile , iar pentru România riscul imediat este să ajungă dependentă de infrastructură și modele dezvoltate în afara țării, cu efecte directe asupra capacității statului de a guverna și a economiei de a concura, potrivit unei analize publicate de Digi24 . Textul argumentează că „suveranitatea” în secolul XXI nu mai înseamnă doar control teritorial, ci controlul fluxurilor critice: date, energie, capital, semiconductori, modele de inteligență artificială, lanțuri logistice și securitate cibernetică. Miza devine capacitatea de a procesa informația și de a o transforma rapid în decizie și „capacitate materială” (infrastructură, producție, apărare, servicii publice). De ce contează: decalajul dintre tehnologie și democrație Analiza descrie o ruptură între viteza adaptării tehnologice și viteza adaptării instituționale. În timp ce instituțiile se schimbă în ani sau decenii, platformele digitale își pot ajusta algoritmii în ore, iar un model AI poate fi reantrenat și distribuit global înainte ca un parlament să finalizeze audieri. Consecința, în logica autorului, este un „decalaj esențial”: tehnologia ajunge să proceseze realitatea mai repede decât o poate înțelege și guverna democrația, care rămâne „analogică”, birocratică și construită pentru alte cicluri. AI-ul ca infrastructură, nu ca aplicație: dependența ca risc strategic Un punct central este că AI-ul nu ar trebui tratat ca o unealtă pe care o „deschizi și o închizi”, ci ca un mediu – un strat operațional care va intra în educație, administrație, apărare, sănătate, justiție, finanțe, presă și viața privată. În acest context, întrebările relevante devin operaționale și economice: cine proiectează, controlează, auditează, alimentează și plătește aceste sisteme. Pentru România și Europa, analiza pune problema unei alegeri strategice: utilizatori ai sistemelor altora sau constructori de capacități proprii. Dependența, avertizează autorul, poate lua forma „lipsei alternativelor”: administrații care rulează pe infrastructură străină, companii care nu pot concura fără modele externe, armate care cumpără sisteme pe care nu le pot repara, cetățeni într-un spațiu informațional filtrat de algoritmi neverificabili. Ce ar presupune un „ stat-platformă ” și un sistem imunitar informațional În locul unui „stat-algoritm” (riscant) sau al unui „stat-dosar” (ineficient), textul propune ideea de „stat-platformă”, definit ca infrastructură publică deschisă, interoperabilă, auditată și transparentă, capabilă să integreze inovația fără pierderea controlului democratic. Sunt enumerate câteva componente: date publice „curate”, identitate digitală funcțională, sisteme interoperabile, audit algoritmic și competență tehnologică în instituții, plus parteneriate între stat, universități și industrie. Separat, analiza avertizează că democrația poate fi atacată nu doar prin minciună, ci prin „supraîncărcare” informațională, într-un mediu în care AI poate produce limbaj la scară industrială. În această logică, alfabetizarea digitală devine infrastructură de securitate națională, iar presa independentă – parte din mecanismul de verificare a realității. „Substratul” material: AI-ul depinde de energie, cipuri și infrastructură Un alt element cu implicații economice este insistența că AI nu este „pură informație”, ci are nevoie de materie: energie, servere, cabluri, sateliți, apă pentru răcire și capacitate industrială. De aici rezultă că discuția despre AI nu poate fi separată de energie, apărare, industrie și autonomie strategică. Pentru România, concluzia analizei este că intrarea în epoca AI nu poate fi redusă la achiziții „la cheie” sau la cumpărarea de licențe sub eticheta digitalizării. Autorul susține că fondurile europene, investițiile în apărare, reconstrucția industrială, educația tehnică, cercetarea aplicată și infrastructura digitală ar trebui gândite împreună, ca strategie de supraviețuire într-o competiție între societăți. În final, textul plasează miza în capacitatea de a orienta evoluția tehnologică prin instituții și reguli: AI va amplifica ceva, iar întrebarea este dacă amplifică democrația și autonomia sau manipularea și dependența. Limitarea importantă: analiza nu propune un calendar sau măsuri legislative concrete, ci trasează un cadru de risc și direcții generale de acțiune pentru stat și economie. [...]
Google împinge rularea locală a agenților multimodali pe laptopuri prin Gemma 4 12B , un model care promite performanță apropiată de varianta mai mare (26B) la un consum de memorie mult redus și care poate rula pe hardware de consum, potrivit Google Blog . Modelul este poziționat între Gemma E4B (orientat spre „edge”, adică rulare pe dispozitive) și Gemma 26B de tip Mixture of Experts (MoE – arhitectură care activează selectiv „experți” specializați). Google spune că Gemma 4 12B „împachetează” capabilități puternice într-un „memory footprint” mai mic și este primul model „mid-sized” din familie cu intrări audio native. De ce contează: inferență locală cu cerințe mai mici de memorie Miza operațională este reducerea dependenței de cloud pentru aplicații cu imagini și audio, printr-un model suficient de mic pentru rulare locală. Google afirmă că Gemma 4 12B este „laptop ready”, putând rula cu 16 GB de VRAM sau memorie unificată (în funcție de platformă), și că atinge performanțe apropiate de modelul 26B MoE pe benchmark-uri standard, dar la mai puțin de jumătate din amprenta totală de memorie . În același timp, compania indică o adopție deja mare a familiei Gemma 4: modelele au depășit 150 de milioane de descărcări , iar comunitatea a construit aplicații de la „brațe robotice purtabile” până la soluții de securitate AI pentru mediul enterprise. Ce aduce nou: arhitectură multimodală unificată, fără encodere separate Diferențiatorul tehnic principal este arhitectura „encoder-free”: în loc să folosească encodere separate pentru a transforma imaginea sau audio în reprezentări intermediare înainte de modelul lingvistic, Gemma 4 12B introduce intrările vizuale și audio direct în „coloana vertebrală” a modelului de limbaj (LLM). Google argumentează că encoderele separate cresc latența și consumul de memorie. Pe scurt, modul de procesare descris de Google este: Viziune: encoderul vizual din Gemma 4 este înlocuit cu un modul de „embedding” (reprezentare numerică) mai ușor, bazat pe o singură înmulțire de matrice, „positional embedding” și normalizări, lăsând modelul lingvistic să preia procesarea vizuală. Audio: encoderul audio este eliminat complet, iar semnalul audio brut este proiectat în același spațiu dimensional ca „tokenii” text (unități de procesare ale modelului). Google mai spune că modelul include „drafters” pentru Multi-Token Prediction (MTP), o tehnică menită să reducă latența. Cum poate fi folosit: instrumente și distribuție Pentru testare și rulare locală, Google indică suport în mai multe instrumente și canale, inclusiv: LM Studio Ollama Google AI Edge Gallery App Google AI Edge Eloquent LiteRT-LM CLI Modelul este publicat sub licență Apache 2.0 , iar „weights” (parametrii antrenați) sunt disponibili prin colecția de pe Hugging Face . Pentru detalii de implementare, Google trimite la un ghid dedicat: Developer Guide . În paralel, compania anunță și un „Skills Repository” oficial pentru dezvoltarea de agenți (o bibliotecă de „abilități” pentru agenți construiți cu Gemma) și opțiuni de implementare în producție prin Google Cloud (inclusiv Model Garden, Cloud Run și GKE), fără a oferi în material detalii despre prețuri sau condiții comerciale. [...]
Comisia Europeană pregătește noi intervenții cu impact direct asupra companiilor din AI și semiconductori , printr-un „Pachet european privind suveranitatea tehnologică” care vizează consolidarea capacității UE în domenii considerate strategice, potrivit Profit . Pachetul este prezentat ca un set de măsuri menit să întărească poziția Europei nu doar în producția și lanțurile de aprovizionare pentru semiconductori, ci și în zona de inteligență artificială , infrastructură de tip cloud (servicii de calcul și stocare livrate prin internet) și tehnologii cu sursă deschisă (software al cărui cod poate fi utilizat și modificat). Ce urmărește pachetul și de ce contează pentru mediul de afaceri Din perspectiva impactului de reglementare și a politicilor industriale, direcția indicată de Comisie sugerează o accelerare a inițiativelor prin care UE încearcă să reducă dependențele tehnologice externe în sectoare-cheie. Pentru companii, miza este dublă: pe de o parte, pot apărea noi condiții și priorități în accesul la proiecte și finanțări europene; pe de altă parte, se conturează o presiune mai mare pentru localizarea capacităților și adoptarea unor standarde europene în infrastructuri critice. Domeniile vizate Conform informațiilor publicate, pachetul acoperă patru arii principale: semiconductori; inteligență artificială (AI); tehnologie de tip cloud; surse deschise. Articolul sursă nu include, în fragmentul disponibil, detalii despre calendar, instrumente concrete (de exemplu, scheme de finanțare sau obligații specifice) ori praguri de aplicare, astfel că amploarea efectelor pentru companii rămâne, deocamdată, de confirmat pe baza documentelor complete ale Comisiei. [...]
Google testează un comutator în Search Console care le permite proprietarilor de site-uri să iasă din rezultatele generate de AI , o schimbare cu impact direct asupra traficului și măsurării performanței pentru publisheri și branduri, potrivit Google . Miza este una operațională: pe măsură ce funcțiile de căutare cu inteligență artificială generativă (precum AI Overviews și AI Mode) capătă amploare, administratorii de site-uri primesc un instrument explicit prin care pot decide dacă își lasă conținutul să fie folosit pentru a „ancora” (a fundamenta) răspunsurile AI din Search. De ce contează: opțiunea de „opt-out” vine cu pierderea traficului din AI Noul control, introdus ca un „toggle” (comutator) în Search Console, le permite proprietarilor de site-uri să aleagă dacă site-ul lor: apare în funcțiile de căutare generativă (AI Overviews, AI Mode sau AI Overviews în Discover); contribuie la fundamentarea răspunsurilor generate de AI. Google precizează că site-urile care aleg să se retragă („opt out”) nu vor primi trafic sau afișări (impressions) din funcțiile generative AI . În același timp, compania spune că această setare nu va fi folosită ca semnal de clasare pentru rezultatele de căutare din afara acestor funcții AI. Context: utilizare mare pentru AI Overviews și AI Mode, schimbare de comportament în căutare Google susține că funcțiile sale de căutare cu AI generativă cresc satisfacția utilizatorilor și frecvența căutărilor. Compania indică: AI Overviews : peste 2,5 miliarde de utilizatori activi lunar; AI Mode : peste un miliard de utilizatori lunar. În paralel, Google afirmă că utilizatorii adresează „tipuri complet noi de întrebări”, ceea ce ar crea oportunități noi pentru branduri, publisheri și creatori să ajungă la public. Ce se schimbă în măsurare: noi informații în Search Console despre apariția în răspunsurile AI Pe lângă comutator, Google începe să introducă și noi informații (insights) în Search Console despre felul în care paginile apar în funcțiile generative AI. Conform companiei, acestea includ: metrici de tip impressions ; informații despre ce pagini apar în răspunsuri AI ; în ce țări apar respectivele pagini în aceste răspunsuri. Google spune că va adăuga „metrici suplimentare” în timp, în funcție de feedbackul primit de la proprietarii de site-uri. Unde și când: test inițial în Marea Britanie, extindere globală ulterior Funcțiile sunt lansate inițial către un subset de proprietari de site-uri din Marea Britanie , pentru testare, urmând ca apoi să fie extinse global. Google menționează și că discută cu autorități de reglementare, inclusiv cu Competition and Markets Authority din Regatul Unit, în contextul evoluției preferințelor utilizatorilor și al impactului asupra ecosistemului web. [...]
Google își asumă să refacă 120% din apa folosită în centrele de date din SUA până în 2030 , pe fondul criticilor tot mai puternice legate de consumul de apă al infrastructurii pentru inteligență artificială, potrivit 9to5Google . Miza este operațională și de acceptanță locală: centrele de date pentru AI consumă apă în special pentru răcirea echipamentelor, iar compania spune că, deși impactul asupra consumului de apă din SUA este „mic”, vrea să „protejeze resursele locale de apă în toate aspectele operațiunilor” sale. Ce promite Google: cinci angajamente pentru centrele de date Într-o postare despre extinderea programelor de „ water stewardship ” (administrarea responsabilă a apei), Google enumeră cinci angajamente pentru centrele de date din SUA: refacerea (replenishment) unei cantități de apă mai mari decât cea consumată la amplasamentele sale; sprijinirea utilităților locale pentru modernizarea infrastructurii de apă și apă uzată; folosirea soluțiilor de răcire cu aer în zonele în care bazinele hidrografice sunt considerate „la risc”; raportarea „transparentă” a consumului anual de apă; orientarea către surse alternative și apă recuperată (de exemplu, ape uzate tratate) pentru a reduce presiunea pe apa dulce. 120% până în 2030 și investiții în infrastructură Într-un document asociat, compania afirmă că va reface 120% din apa utilizată la centrele de date până în 2030. Google susține că în 2025 a refăcut peste 7 miliarde de galoane de apă (aprox. 26,5 miliarde litri) și că are în derulare 165 de proiecte de administrare a apei în 97 de bazine hidrografice; odată implementate complet, acestea ar urma să refacă anual peste 19 miliarde de galoane (aprox. 72 miliarde litri) până în 2030, „mai mult decât dublul” consumului din 2024. Separat, Google spune că a angajat până acum peste 500 milioane de dolari (aprox. 2,3 miliarde lei) pentru dezvoltarea infrastructurii de apă, apă uzată și reutilizare a apei, inclusiv proiecte de creștere a disponibilului local de apă și de detectare a pierderilor din rețele (conducte cu scurgeri). Cum se traduce în practică: răcire cu aer și reutilizarea apei Compania afirmă că evaluează bazinele hidrografice înainte de a construi noi centre de date și că ia în calcul răcirea cu apă doar dacă resursele locale sunt „sănătoase și reziliente”; dacă sursa este la risc, ar alege răcire cu aer sau apă reciclată. Un exemplu invocat este Douglas County, Georgia , unde Google spune că a făcut un parteneriat cu autoritatea locală de apă și canalizare pentru a reutiliza ape uzate tratate la răcirea campusului său de centre de date. Ce urmează Google mai anunță un angajament de 17 milioane de dolari (aprox. 78 milioane lei) pentru noi proiecte de administrare a apei în Georgia, Iowa, Michigan, Minnesota, Missouri, Nebraska și Texas, pe lângă proiectele deja existente. Rămâne de urmărit în ce măsură aceste măsuri vor reduce tensiunile cu comunitățile locale, pe măsură ce cererea de capacitate pentru AI împinge la extinderea accelerată a centrelor de date. [...]
