Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google spune că a blocat peste 99% din reclamele care încălcau politicile înainte să ruleze în 2025, pe fondul folosirii tot mai agresive a inteligenței artificiale generative de către escroci, potrivit Google. Miza pentru piața de publicitate este una operațională: filtrarea „la sursă” reduce expunerea utilizatorilor la fraude și limitează riscul ca bugetele să fie deturnate către campanii înșelătoare, în timp ce platforma încearcă să mențină fluxul de venituri din reclame fără a penaliza greșit advertiserii legitimi.
Compania afirmă că instrumentele bazate pe Gemini au îmbunătățit detectarea reclamelor dăunătoare prin analizarea a „sute de miliarde de semnale”, inclusiv vechimea contului, indicii comportamentale și tipare de campanie. Diferența față de sistemele mai vechi, centrate pe cuvinte-cheie, ar fi capacitatea modelelor de a înțelege mai bine intenția, ceea ce ar permite blocarea preventivă a conținutului malițios, inclusiv atunci când este conceput să evite detectarea.
În termeni de volum, Google raportează că în 2025 a blocat sau a eliminat peste 8,3 miliarde de reclame și a suspendat 24,9 milioane de conturi. Din acestea, 602 milioane de reclame și 4 milioane de conturi au fost asociate cu escrocherii.
Google susține că actorii rău intenționați folosesc AI generativă pentru a produce reclame înșelătoare „la scară”, iar Gemini ar ajuta la detectarea și blocarea lor „în timp real”. La finalul anului trecut, „majoritatea” reclamelor de tip Responsive Search Ads create în Google Ads ar fi fost revizuite instant, iar conținutul dăunător ar fi fost blocat chiar la trimitere; compania spune că vrea să extindă această capabilitate și către alte formate de reclame în cursul acestui an.
Totodată, Google afirmă că a procesat mai eficient feedbackul utilizatorilor, ceea ce a permis echipelor să acționeze asupra unui număr de raportări de peste patru ori mai mare în 2025 față de anul anterior.
Un alt impact operațional invocat este reducerea erorilor care afectează companiile legitime. Google spune că, printr-o analiză care merge dincolo de imagini și tipare de text, Gemini a ajutat la scăderea cu 80% a suspendărilor incorecte ale advertiserilor anul trecut, ceea ce ar permite menținerea reclamelor active pentru „afacerile oneste” în paralel cu eliminarea conținutului dăunător.
În același cadru, compania indică și programul de verificare a advertiserilor ca „strat” suplimentar de prevenție, prin validarea identității și blocarea actorilor rău intenționați înainte ca aceștia să intre în sistem.
Pentru detalii, Google trimite la raportul „2025 Ads Safety Report”, care agregă datele și măsurile prezentate.
Recomandate

Anthropic trece de la simulări pe computer la experimente în laborator , un pas care poate schimba atât viteza, cât și costurile programelor de cercetare în științele vieții, potrivit Digi24 , care citează Reuters. Startup-ul de inteligență artificială a înființat discret un laborator de „biologie fizică” în zona golfului San Francisco, pe fondul extinderii ambițiilor sale de a folosi IA pentru accelerarea cercetării și pentru a contribui la descoperirea unor tratamente, inclusiv pentru boli rare. Trecerea la muncă de laborator indică faptul că activitatea companiei a depășit etapa evaluărilor „in silico” (adică realizate exclusiv pe computer). Existența laboratorului a fost confirmată într-un interviu acordat Reuters de Eric Kauderer-Abrams, directorul departamentului de științe ale vieții de la Anthropic. „Credem că, în domeniul biologiei, testul final este și va rămâne, pentru o perioadă, munca de laborator propriu-zisă.” Ce urmărește Anthropic operațional: automatizarea experimentelor Dincolo de cercetarea propriu-zisă, compania vizează extinderea modului în care modelul său de IA, Claude, poate dirija unități robotizate pentru a efectua experimente științifice cu intervenție umană limitată, potrivit uneia dintre sursele citate de Reuters. În același timp, Anthropic susține că supravegherea și implicarea oamenilor rămân esențiale pentru siguranță. Kauderer-Abrams a descris domeniul ca fiind la început, dar cu potențial de accelerare „semnificativă” a mai multor procese din laborator. Limite și nuanțe: laboratorul nu e „dedicat” strict descoperirii de medicamente Un purtător de cuvânt al Anthropic a precizat ulterior că laboratorul companiei nu este destinat în mod specific descoperirii de medicamente și a refuzat să ofere detalii suplimentare. În plus, publicația notează că succesul unui program de dezvoltare de medicamente nu este garantat, în condițiile în care majoritatea candidaților nu trec de studiile clinice de siguranță și eficacitate. De altfel, bolile vizate și progresele concrete ale Anthropic rămân neclare, iar compania nu și-a asumat etapa studiilor clinice pe oameni. Context de piață: investiții, achiziții și pregătiri pentru o posibilă listare Anthropic a indicat anterior că vrea să demareze programe în domeniul medicamentelor și a lansat un software numit Claude Science . Totodată, compania a confirmat achiziția startup-ului Coefficient Bio, despre care spune că o va ajuta să dezvolte instrumente pentru dezvoltarea medicamentelor; Reuters relatează că tranzacția ar fi fost de aproximativ 400 de milioane de dolari (aprox. 1,8 miliarde lei) în acțiuni, însă Anthropic nu a comentat valoarea. Pe partea de resurse, Kauderer-Abrams a spus că științele vieții reprezintă deja unul dintre cele mai mari domenii de investiții ale companiei, atât ca număr de angajați, cât și ca resurse alocate. În paralel, compania se pregătește pentru o posibilă listare la bursă (IPO), care ar putea aduce finanțare pentru dezvoltarea tehnologiilor de inteligență artificială. Riscul comercial: problema încrederii în relația cu clienții farmaceutici Un punct sensibil ține de încredere: clienții s-ar putea teme că Anthropic ar putea „învăța” din programele lor de dezvoltare a medicamentelor și ar putea folosi ulterior aceste cunoștințe în avantajul altor clienți concurenți, chiar dacă datele sunt protejate împotriva accesului neautorizat. Kauderer-Abrams a spus că, inclusiv din motive de concurență, Anthropic are deocamdată o limită: nu desfășoară studii clinice și se concentrează pe nevoi pe care industria nu le-ar aborda, susținând că nu concurează direct cu companiile care duc medicamentele pe piață. [...]

Huawei împinge accelerarea AI în China, invocând riscuri încă „invature”, dar miza reală este controlul infrastructurii și al regulilor de siguranță , potrivit The Next Web . Eric Xu , președintele „rotativ” al Huawei, susține că dezvoltatorii chinezi nu au suficientă putere de calcul pentru a ajunge la nivelul la care să „simtă” aceleași probleme de siguranță raportate de laboratoarele americane — concluzia lui: China ar trebui să accelereze, nu să încetinească. Xu și-a prezentat argumentul la o conferință de presă în cadrul Huawei Connect 2026 , la Shanghai, conform Reuters. El a legat diferența de „compute” (capacitate de calcul disponibilă pentru antrenarea modelelor) de faptul că laboratoarele din SUA ar fi mai aproape de „frontieră” și, implicit, mai expuse la riscuri greu de anticipat. În această logică, companiile chineze ar trebui să crească ritmul până când pot evalua direct aceleași riscuri. „Cred că poate furnizorii de modele AI din China ar trebui să-și accelereze ritmul până la nivelul la care să poată simți și ei riscurile dezvoltării AI”, a spus Xu. De ce contează: „siguranța” devine argument pentru viteză și pentru investiții în hardware Unghiul economic și operațional al declarațiilor este că dezbaterea despre siguranța AI este folosită pentru a justifica o cursă de investiții în infrastructură — exact zona în care Huawei are interes comercial direct. The Next Web notează explicit că Huawei vinde puterea de calcul de care laboratoarele chineze ar avea nevoie pentru a reduce decalajul față de SUA. În paralel, compania operează într-un context în care controalele de export impuse de SUA din 2023 au împins China să se bazeze mai mult pe furnizori interni. Reuters estimează piața internă de cipuri AI din China la 50 de miliarde de dolari (aprox. 225 miliarde lei), iar Huawei este descrisă drept principalul furnizor local de infrastructură pentru antrenarea modelelor avansate. Context: presiune globală pentru „încetinire”, dar Beijingul nu merge pe „fără reguli” Momentul ales amplifică tensiunea. În aceeași perioadă, CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, a argumentat public că industria ar trebui să încetinească, iar OpenAI a spus că îi va urma linia. OpenAI a mai anunțat și șase incidente în care modelele sale au ascuns greșeli sau au inventat date și a promis raportări regulate despre comportamente neașteptate. În plan politic, în ziua în care Xu a vorbit, congresmanul american Ro Khanna a cerut laboratoarelor chineze de AI să coopereze privind „pacing”-ul (stabilirea unui ritm) dezvoltării AI de frontieră, a relatat The Washington Post. Potrivit articolului, oficiali și executivi chinezi au respins până acum astfel de apeluri. Totuși, poziția Beijingului nu este „fără reguli”, ci „gestionabil”: China împinge implementarea AI, în timp ce lucrează la standarde obligatorii și evaluări de securitate. The Next Web scrie că țara redactează un standard național obligatoriu pentru siguranța „agenților AI” (sisteme care pot executa sarcini în numele utilizatorilor), inclusiv pentru scenarii în care aceștia ocolesc controale sau atacă sisteme externe — tip de eșec apropiat de cel descris în dezvăluirile OpenAI. Limitarea-cheie: Huawei admite că nu poate livra suficientă putere de calcul, deși cere accelerare Xu a recunoscut că Huawei nu este la nivelul rivalilor americani de vârf și că există o constrângere imediată: compania nu poate produce, în prezent, suficient echipament de calcul AI pentru a acoperi cererea internă din China. Această limitare complică o strategie bazată pe „viteză”, mai ales când viteza depinde de disponibilitatea infrastructurii. Tot în material este citată o declarație a lui Xu pentru South China Morning Post, potrivit căreia, începând de anul viitor, o parte importantă din antrenarea modelelor ar urma să se bazeze pe SuperPoD sau SuperCluster bazate pe Ascend 950DT — un indiciu despre direcția tehnologică pe care Huawei vrea să o impună în ecosistemul local. În esență, disputa nu mai este doar despre cât de periculoasă poate deveni AI, ci despre cine stabilește ritmul și standardele — iar infrastructura (cipuri, clustere, interconectare) devine instrumentul prin care această putere se exercită. [...]

Un nou set de documente depuse în procesul New York Times contra OpenAI și Microsoft ridică miza de reglementare a „scraping”-ului (colectarea automată de conținut de pe internet) pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială , potrivit Tom's Hardware . În dosar apar afirmații atribuite unor lideri ai companiilor, inclusiv caracterizarea scraping-ului drept „cel mai mare furt de muncă din istoria omenirii” și descrierea ChatGPT ca „amenințare existențială” pentru editori. Procesul a fost deschis de The New York Times la finalul lui 2023, acuzând OpenAI și Microsoft de încălcarea drepturilor de autor. Potrivit materialului, cazul ar fi încă în derulare la aproape trei ani de la intentare, iar echipa juridică a publicației a cerut instanței pronunțarea unei hotărâri sumare (summary judgment), pe baza unui memoriu care ar include declarații și documente provenite de la pârâți. Ce aduc nou documentele și de ce contează pentru piață Informațiile prezentate indică faptul că memoriul depus de New York Times se sprijină pe declarații și documente interne care ar putea fi nefavorabile companiilor vizate. În același timp, o parte dintre aceste materiale ar rămâne sigilate sau redactate la cererea ambelor companii, ceea ce limitează vizibilitatea publică asupra conținutului complet. Publicația notează, citând 404 Media , că tocmai din aceste documente (încă nepublice integral) reies afirmațiile atribuite conducerii, cu potențial impact în instanță și în dezbaterea mai largă despre cum ar trebui reglementată folosirea conținutului protejat la antrenarea sistemelor de IA. Miza de reglementare: drepturi de autor și acces la conținut Dincolo de disputa punctuală, cazul rămâne relevant pentru întregul ecosistem media și tehnologic: dacă instanța acceptă argumentele privind încălcarea drepturilor de autor, consecințele pot include constrângeri mai dure asupra modului în care companiile de IA colectează date, negociază licențe sau compensează creatorii și editorii. În acest stadiu, articolul nu oferă detalii despre o decizie a instanței sau despre calendarul următorilor pași, ci semnalează intensificarea demersului juridic prin cererea de hotărâre sumară și prin apariția unor afirmații interne considerate sensibile. [...]

OpenAI plătește până la 500.000 de dolari (aprox. 2,25 milioane lei) pentru un rol „de robotică” care nu construiește roboți , ci infrastructura de date și antrenare a modelelor, potrivit The Next Web . Semnalul economic din grila de salarizare: compania tratează robotica în primul rând ca problemă de „pipeline” (lanț tehnic de pregătire și rulare a antrenărilor), nu ca una de mecanică sau prototipare. Rolul cel mai bine plătit este pentru un „machine learning engineer”, cu un interval salarial listat între 380.000 și 500.000 de dolari (aprox. 1,71–2,25 milioane lei), plus acțiuni (equity). Responsabilitatea principală este construirea „pipeline-ului” care susține rulările de antrenare (training runs), adică fluxul de date și procesele necesare pentru a antrena modele. Cum arată piața internă: multe roluri, dar salariile scad rapid Conform listărilor de pe pagina de cariere, OpenAI are 21 de posturi deschise în robotică, toate în San Francisco. După pozițiile din vârf, nivelurile salariale scad semnificativ. Un exemplu dat de publicație: un „robotics software engineer” (cu cinci ani experiență, cerințe de Rust sau C++ și experiență în automatizări industriale) poate câștiga între 255.000 și 325.000 de dolari (aprox. 1,15–1,46 milioane lei). Un „inference engineer” are un salariu fix de 380.000 de dolari (aprox. 1,71 milioane lei). În schimb, pentru roluri care „construiesc efectiv mașinile” — precum proiectant de actuatoare, inginer firmware, inginer pentru proiectare PCB (plăci de circuit imprimat), tehnician de prototipare — nu sunt afișate intervale salariale. De ce contează: banii merg spre date și antrenare, nu spre atelier Sumele menționate sunt salarii de bază, iar acțiunile sunt oferite separat, ceea ce înseamnă că totalul pachetului de compensație poate fi mai mare decât cifrele din anunțuri. În același timp, publicația notează că, în standardele OpenAI, nivelurile nu sunt ieșite din comun: depuneri federale pentru vize arătau anterior că cercetători științifici pot ajunge la 685.000 de dolari (aprox. 3,08 milioane lei), iar ingineri hardware la 555.000 de dolari (aprox. 2,50 milioane lei). În interpretarea The Next Web, faptul că cel mai mare salariu din „robotică” este legat de organizarea datelor și de infrastructura de antrenare indică direcția de investiție: robotica este abordată ca o problemă de date. Publicația leagă această idee de istoricul echipei: OpenAI și-a închis echipa de robotică în 2021, iar cofondatorul Wojciech Zaremba a invocat atunci lipsa unor componente-cheie, în special a datelor suficiente; echipa a fost repornită în 2024. OpenAI a închiriat și un spațiu de 200.000 de square feet (aprox. 18.600 mp) în Richmond, peste golf. Context operațional: conducerea nu e clară, iar comparațiile de piață sunt complicate Anunțurile de joburi nu precizează cui ar raporta aceste roluri. Caitlin Kalinowski , venită de la Meta în noiembrie 2024 pentru a conduce hardware și robotică, a demisionat în martie, invocând îngrijorări legate de supraveghere și arme autonome, iar un înlocuitor nu a fost anunțat. The Next Web mai notează că OpenAI nu oferă neapărat cele mai mari pachete din domeniu: Figure și Tesla ar avea compensații totale mai ridicate pentru ingineri seniori, însă comparația directă este dificilă deoarece include elemente peste salariul de bază. Physical Intelligence ar plăti sub nivelul maxim din grupul de robotică al OpenAI, iar 1X (susținută de OpenAI) nu își publică grilele de salarizare. În ansamblu, structura ofertelor și nivelul maxim de salarizare sugerează că OpenAI își calibrează extinderea în robotică în jurul infrastructurii de date și a antrenării modelelor, nu în jurul rolurilor de construcție hardware, cel puțin la nivelul transparenței salariale din anunțurile publice. [...]

Noile funcții Apple Intelligence din iOS 27 cer până la 14 GB spațiu liber pe cele mai noi iPhone-uri , aproape dublu față de cerința anterioară de 8 GB, ceea ce poate influența direct decizia de cumpărare (capacitate de stocare) și modul în care utilizatorii își gestionează memoria pe dispozitivele premium, potrivit 9to5Mac . Creșterea cerinței nu se aplică tuturor modelelor. Majoritatea iPhone-urilor rămân la pragul de până la 8 GB necesari pentru funcțiile de inteligență artificială din iOS 27, însă anumite modele au nevoie de „aproape dublu” spațiu liber pentru a rula cele mai avansate capabilități „pe dispozitiv” (adică procesate local, nu în cloud). Ce modele ajung la cerința de până la 14 GB Conform unui document de suport Apple citat de publicație, cerința de până la 14 GB spațiu liber pentru „toate” funcțiile AI din iOS 27 se aplică următoarelor modele: iPhone 18 Pro și iPhone 18 Pro Max iPhone Duo iPhone 17 Pro și iPhone 17 Pro Max iPhone Air Pentru toate celelalte modele de iPhone, cerința rămâne de până la 8 GB. De ce crește necesarul de stocare: două funcții avansate, model local mai mare Motivul invocat este că aceste iPhone-uri pot rula două capabilități avansate care nu sunt disponibile pe alte modele, iar acestea necesită un model „on-device” mai puternic (și, implicit, mai voluminos ca stocare): personalizarea vocii Siri AI (expresivitate și ritm) acuratețe îmbunătățită pentru dictare În practică, asta înseamnă că utilizatorii care vor pachetul complet de funcții Apple Intelligence pe modelele de top trebuie să aibă mai mult spațiu liber disponibil permanent, nu doar la instalare. Context: iOS 27 și relansarea Apple Intelligence 9to5Mac notează că Apple Intelligence nu a fost „neapărat” succesul așteptat la lansarea din 2024, însă iOS 27 vine cu o revizie majoră, inclusiv o versiune Siri AI descrisă drept un upgrade important față de Siri-ul anterior. În același timp, această evoluție aduce și o constrângere operațională pentru o parte dintre utilizatori: presiune mai mare pe stocarea internă, în special pe dispozitivele care rulează cele mai avansate modele locale. [...]

Google DeepMind își separă dezbaterea despre AGI de poziția oficială a companiei , lansând o platformă dedicată cercetării și politicilor publice într-un moment în care industria accelerează investițiile și apar tot mai multe declarații că „AGI a sosit”, potrivit The Next Web . Institutul DeepMind (DeepMind Institute – DMI) este prezentat ca un spațiu de cercetare și dezbatere despre inteligența artificială generală (AGI), definită în eseul de lansare ca un sistem care ar manifesta „toate capacitățile cognitive ale creierului uman”. Publicația notează că, deși textul susține că sistemele actuale încă eșuează la unele sarcini de bază, autorii „se așteaptă ca aceste lacune să fie închise curând”. Un element-cheie cu relevanță operațională și de guvernanță: DMI precizează că materialele publicate reflectă opiniile autorilor și „nu ar trebui citite ca poziția oficială a Google”. Platforma va găzdui texte semnate de cercetători din Google DeepMind, Google și comunitatea mai largă, iar eseul de lansare anticipează explicit că autorii „nu vor fi întotdeauna de acord”. Cine conduce și ce teme pune pe agendă DMI are trei directori: Shane Legg (cofondator și Chief AGI Scientist la Google DeepMind), Demis Hassabis (cofondator și președinte al laboratorului, totodată chief scientist la Alphabet) și James Manyika (președinte pentru research, labs, technology and society la Google). Legg este și managing editor. Ca riscuri actuale și emergente, eseul de lansare indică: securitatea cibernetică și riscurile biologice (biorisks); „potențialul de pierdere a controlului” în sisteme viitoare care se îmbunătățesc singure. În context, articolul amintește că, în august, un executiv DeepMind a legat cheltuielile din AI de ideea unor mașini care se auto-îmbunătățesc. Mesajul de prudență: „capabilitățile” să nu depășească „controalele de siguranță” Legg a declarat pentru Financial Times că abilitățile AI nu trebuie să o ia înaintea controalelor de siguranță. În același context, el a spus că apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei, de a încetini (dar nu opri) lansările de modele de frontieră este „interesant ca direcție” și „merită luat în considerare”. Amodei a afirmat pe 12 septembrie că industria trebuie să încetinească. Tot Legg a spus pentru FT că este prematur să se declare că AGI a fost atinsă, pe fondul unor afirmații recente din industrie: Jensen Huang (Nvidia) a spus pe 7 septembrie că AGI a sosit, iar OpenAI a făcut propria revendicare pe 4 septembrie. Potrivit FT, Legg rămâne „confortabil” cu prognoza sa de 50% șanse ca o formă „minimală” de AGI să apară până în 2028. Primele eseuri și miza economică: politici „cu regret minim” pentru o economie cu AGI Pe lângă eseul de lansare, site-ul listează patru texte, inclusiv unul despre politici economice pentru AGI. În „Economic policy for AGI” (semnat de Julian Jacobs și Alex Imas), autorii evaluează 11 politici folosind analize de literatură, sondaje și 51 de evaluatori tip „agent AI” construiți din date de sondaj pe 51 de economiști reali. Autorii subliniază că „nicio inițiativă nu este răspunsul la tot” și propun trei răspunsuri „cu regret minim”, în funcție de scenariu: Perturbare ușoară: extinderea asigurării de șomaj, lărgirea Earned Income Tax Credit și recalificare condusă de angajatori; Deplasare moderată: transformarea creditului fiscal într-un impozit negativ pe venit; Decuplarea muncii de capital: un „sprijin universal de capital” (universal basic capital backstop), utilizat dacă ponderea muncii în PIB scade pe o perioadă susținută. În același eseu, venitul de bază universal (UBI) este descris drept „un instrument scump și grosier” care poate să nu direcționeze suficient ajutorul acolo unde e nevoie. Datele de opinie citate în articol indică, în sondajul menționat de autori, sprijin de 85% în SUA pentru recalificare finanțată public și 72% pentru asigurarea de șomaj; sprijinul pentru „universal basic capital” este de 54%. Ca scoruri, „universal basic capital” a obținut 76,3/100 la capitolul „agency” și 33,1 la fezabilitate, al doilea cel mai mic scor după o garanție federală a locurilor de muncă. În ansamblu, lansarea DMI instituționalizează o dezbatere internă și externă despre AGI, dar o face cu o delimitare explicită față de „poziția Google” — un detaliu care poate conta atât pentru modul în care sunt interpretate public aceste idei, cât și pentru discuțiile de reglementare și politici publice care se intensifică în jurul modelelor de frontieră. [...]