Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google își limitează „Gemini Intelligence” la Pixel și Samsung la lansare, o decizie care poate încetini adoptarea noilor funcții de inteligență artificială pe Android și care pune presiune pe credibilitatea promisiunilor, într-un moment ales cu mai puțin de o lună înainte de WWDC, unde Apple urmează să detalieze ce mai face cu Apple Intelligence, potrivit AppleInsider.
Google a prezentat suita „Gemini Intelligence” pe 12 mai 2026, într-un eveniment transmis online, cu lansare etapizată „în această vară”. Momentul vine înainte de WWDC 2026 (8 iunie), când Apple este așteptată să anunțe următorii pași pentru Apple Intelligence și, în special, pentru o versiune mai „personală” a lui Siri, promisă inițial pentru iOS 18, dar încă nelansată.
În material, „Gemini Intelligence” este descrisă ca un pachet de cinci funcții distincte, prezentate în demonstrații pe telefoane Pixel, cu accent pe utilizare „personală” și automatizări. Exemplele menționate includ:
Un punct operațional important este disponibilitatea inițială. Google, spre deosebire de Apple, nu controlează un singur model de telefon, ci trebuie să țină cont de „zeci” de dispozitive și formate. Consecința, potrivit articolului, este că la lansare funcțiile vor fi limitate la cele mai noi dispozitive Pixel și Samsung Galaxy, iar pentru alte branduri (exemplul dat: Motorola) „nu există garanții”.
Google mai spune că, după debutul pe telefoane, funcțiile ar urma să ajungă și pe ceasuri, mașini, laptopuri și chiar ochelari, însă fără detalii clare despre ce funcții, pe ce dispozitive și în ce ordine.
AppleInsider pune anunțul Google în contextul unui istoric de funcții „personale” sau proactive care au fost retrase ori transformate: Google Now (lansat în 2012, închis după câțiva ani și înlocuit), Google Duplex (prezentat în 2018, cu probleme de fiabilitate și îngrijorări legale și de confidențialitate; varianta web a fost oprită în 2022, iar tehnologia a fost integrată ulterior în alte funcții Gemini). În același timp, sunt menționate și exemple care au rămas în piață, precum „Hold for Me” și „Call Screen” pe Pixel.
În paralel, Apple se confruntă cu propriul deficit de încredere: funcțiile personalizate Apple Intelligence anunțate la WWDC 2024 nu au ajuns încă la utilizatori, iar întârzierea unor capabilități Siri a dus inclusiv la procese și la o înțelegere într-un proces colectiv.
Pe 8 iunie, Apple va prezenta noul software pentru iPhone la WWDC 2026, iar așteptările includ o Siri mai „personală”, capabilă să lucreze „cu și între aplicații”, înțelegând contextul și ce este pe ecran — o direcție apropiată de automatizările între aplicații pe care Google le-a pus în prim-plan la „Gemini Intelligence”.
Miza imediată pentru ambele companii, în lectura AppleInsider, este aceeași: dacă aceste funcții vor trece dincolo de demonstrații și vor deveni instrumente folosite constant, nu doar noutăți pe care utilizatorii le testează o dată și apoi le uită.
Recomandate
Google introduce etichete pentru reclamele create sau editate cu IA, o schimbare care mută presiunea de transparență către advertiseri. Potrivit The Verge , utilizatorii vor putea vedea dacă o reclamă de pe Google Search, Google Discover și YouTube a fost realizată sau modificată cu ajutorul inteligenței artificiale, printr-o nouă secțiune din „ My Ad Center ”. Eticheta „created or edited with AI” („creată sau editată cu IA”) apare în fila „how this ad was made” („cum a fost făcută această reclamă”). Utilizatorii ajung la panou apăsând pe cele trei puncte sau pe butonul de informații din dreptul anunțului, acolo unde pot și bloca sau raporta reclame. Ce se schimbă pentru companii și agenții Google spune că va aplica automat eticheta pentru reclamele realizate cu propriile instrumente de publicitate bazate pe IA generativă (modele care pot genera conținut nou, precum text sau imagini). În schimb, pentru reclamele create cu instrumente IA din afara ecosistemului Google, eticheta va trebui adăugată manual. În unele regiuni, etichetele „pot apărea direct pe reclamă”, fie automat, fie atunci când advertiserul declară manual că anunțul a fost făcut cu IA, mai notează publicația. Context: o direcție de piață, nu un caz izolat Măsura vine într-un context în care și alte platforme au introdus mecanisme similare. Meta are o etichetă „AI info” în panoul „About this ad” („despre această reclamă”) pentru reclamele de pe platformele sale. Google mai introdusese anterior, în 2024, o dezvăluire pentru „conținut sintetic sau alterat digital” în reclamele politice. Iar „mai devreme anul acesta”, compania a extins accesul la etichetele de conținut SynthID și C2PA, folosite pentru identificarea conținutului de tip deepfake (material falsificat realist cu ajutorul IA). [...]
Google extinde obligațiile de etichetare pentru reclamele create sau modificate cu IA , printr-un panou dedicat care arată utilizatorilor când a fost folosită inteligența artificială generativă, potrivit Google Cloud . Miza este una operațională și de conformare: advertiserii trebuie să declare utilizarea IA, iar platforma va afișa aceste informații în „My Ad Center” pe Search, YouTube și Discover. Noua secțiune „How this ad was made” („Cum a fost făcută această reclamă”) devine accesibilă global din meniul cu trei puncte sau din pictograma de informații a reclamelor. Panoul va indica dacă o reclamă a fost creată sau editată cu instrumente de IA. Ce se schimbă pentru advertiseri Google spune că vrea să simplifice gestionarea „dezvăluirilor” (disclosures) legate de IA, prin două mecanisme: Etichetare automată atunci când advertiserii folosesc instrumentele de publicitate cu IA generativă ale Google: platforma adaugă automat mențiunea în panoul „My Ad Center”. Etichetare manuală pentru reclamele realizate cu alte instrumente de IA: Google introduce un control prin care advertiserii pot indica ușor dacă au folosit IA generativă. În funcție de cerințele locale, eticheta poate apărea și direct pe reclamă , fie automat, fie după ce advertiserul folosește controlul de declarare. Context: transparență, semnale invizibile și reguli pentru reclame electorale Actualizarea se bazează pe măsuri anterioare de transparență. Google menționează că introduce în rezultatele instrumentelor sale de IA generativă semnale imperceptibile , precum SynthID , pentru a ajuta la identificarea conținutului generat. Compania amintește și că, din 2023, există o cerință de a declara conținutul „sintetic sau modificat digital” în reclamele electorale . Ce rămâne neschimbat: politicile de publicitate și verificarea advertiserilor Google precizează că politicile sale existente pentru reclame rămân un filtru important, inclusiv prin verificarea advertiserilor și prin afișarea informațiilor despre „cine este în spatele unei reclame”. Totodată, compania spune că interzice reclamele înșelătoare sau deceptive, indiferent dacă sunt create cu IA sau nu. [...]
OpenAI riscă sancțiuni care i-ar putea slăbi decisiv apărarea de „utilizare echitabilă” în procesul de drepturi de autor cu organizații de presă , după ce reclamanții susțin că firma a ascuns și a gestionat defectuos jurnale (loguri) din ChatGPT relevante pentru a verifica dacă utilizatorii au obținut articole integrale prin ocolirea paywall-urilor, potrivit Ars Technica . Miza este una de reglementare și de precedent: dacă instanța acceptă că OpenAI a obstrucționat „descoperirea” (etapa în care părțile schimbă probe) și a încălcat ordine de păstrare a datelor, sancțiunile cerute de reclamanți ar putea influența direct modul în care juriul va evalua existența „prejudiciului de piață” (market harm) – element central în disputele privind „utilizarea echitabilă” a conținutului protejat. Ce acuză organizațiile de presă: ascunderea capacității de căutare și a unor eșantioane mari de loguri Într-o cerere de sancționare depusă joi, organizațiile de presă care dau în judecată OpenAI – conduse de The New York Times – susțin că OpenAI ar fi indus în eroare instanța timp de doi ani în legătură cu costurile și dificultatea de a căuta în logurile ChatGPT. Potrivit documentului, aceste afirmații ar fi fost contrazise după ce un inginer de confidențialitate al OpenAI, Vincent Monaco , a fost re-audiat, iar în depoziția din aprilie ar fi rezultat că OpenAI putea, de fapt, să facă astfel de căutări. Reclamanții afirmă că OpenAI ar fi pretins încă din fazele inițiale ale litigiului că nu are capacitatea tehnică de a căuta în eșantioane mari anonimizate, deși ar fi efectuat căutări similare înainte de începerea procesului. Potrivit cererii (puternic redactată), Monaco ar fi indicat existența a două eșantioane mari, de 10 milioane și 78 de milioane de loguri, deja „de-identificate” (date din care au fost eliminate elemente de identificare), care ar fi putut fi puse la dispoziția reclamanților mai devreme. Reclamanții susțin că OpenAI nu ar fi dezvăluit existența acestor eșantioane timp de doi ani și că le-ar fi folosit intern pentru a căuta conținut NYT în contextul cercetărilor privind un filtru care să blocheze „regurgitarea” (reproducerea) conținutului protejat. Eșantionul de 20 de milioane de loguri: 19 miliarde de redactări și un set „inutilizabil” În locul unor eșantioane mai mari, reclamanții spun că au fost nevoiți să lucreze opt luni într-un „sandbox” (mediu controlat de analiză) cu un eșantion de 20 de milioane de loguri, mult sub cele 120 de milioane cerute inițial. Ei susțin că limitarea ar fi rezultat din „reprezentări false” privind capacitatea OpenAI de a căuta în seturi mai mari. Acest eșantion de 20 de milioane ar fi fost „denaturat” prin folosirea inteligenței artificiale pentru a realiza 19 miliarde de redactări, într-o măsură care a determinat instanța să considere setul „inutilizabil”. Deși OpenAI ar fi eliminat ulterior o parte dintre redactări, reclamanții afirmă că au rămas numeroase mascări, inclusiv ale domeniilor și numelor reclamanților, ceea ce le-ar fi îngreunat căutările. Acuzații de ștergere și neconformare cu ordinul de păstrare a datelor Pe lângă disputa privind accesul la loguri, reclamanții acuză OpenAI că ar fi șters aleatoriu părți din eșantionul limitat de 20 de milioane și că ar fi șters sau comprimat „miliarde” de loguri care ar fi trebuit păstrate. Conform acuzațiilor, martorul OpenAI ar fi declarat că firma a „decis” să nu se conformeze ordinului amplu de păstrare a tuturor conversațiilor, considerând că ar fi dificil. Reclamanții susțin că această conduită ar fi fost intenționată și că nu există o scuză pentru neconformare. Ce sancțiuni cer reclamanții și de ce contează pentru apărarea OpenAI Organizațiile de presă cer instanței „sancțiuni serioase”, inclusiv: interzicerea folosirii de către OpenAI a eșantionului de 20 de milioane de loguri pentru apărare; constatarea că logurile reținute ar include „substanțială” regurgitare a materialelor protejate ale reclamanților și blocarea OpenAI de a susține contrariul; instrucțiuni către juriu că OpenAI a șters miliarde de loguri. Dacă instanța acceptă că abaterea a fost „gravă”, consecința practică ar putea fi slăbirea majoră a apărării OpenAI în privința lipsei de „prejudiciu de piață” – un punct cheie pentru a susține că antrenarea și utilizarea conținutului ar fi „utilizare echitabilă”. Pozițiile părților: confidențialitate vs. probarea încălcării Un purtător de cuvânt al OpenAI a descris cererea de sancționare drept o încercare târzie de a obține acces la mai multe loguri, cu impact asupra confidențialității utilizatorilor, și a susținut că renunțarea recentă de către NYT la unele capete de cerere ar indica slăbirea cazului reclamanților. De cealaltă parte, un purtător de cuvânt al NYT a contestat anterior ideea că renunțarea la unele pretenții ar slăbi procesul, afirmând că acțiunea a fost „simplificată” și „întărită” prin adăugarea unor pretenții împotriva Microsoft. Avocatul principal al NYT, Ian Crosby, a susținut că OpenAI ar fi mințit timp de peste doi ani și că, dacă ar fi crezut cu adevărat că folosirea jurnalismului reclamanților este legală, nu ar fi ascuns faptul că a efectuat deja căutări în loguri. Ce urmează depinde de decizia instanței asupra sancțiunilor: dacă eșantionul masiv redactat este respins și dacă juriul primește instrucțiuni nefavorabile OpenAI, disputa privind „utilizarea echitabilă” ar putea fi reconfigurată în defavoarea companiei, într-un proces urmărit îndeaproape de industria media și de sectorul inteligenței artificiale. [...]
OpenAI mută ChatGPT din zona de „întrebări și răspunsuri” spre execuție, prin lansarea ChatGPT Work , un agent care poate rula fluxuri de lucru cap-coadă, folosind aplicațiile și fișierele utilizatorilor și lucrând ore întregi la proiecte complexe, potrivit OpenAI . Miza pentru companii este una operațională: automatizarea unor procese recurente (raportare, analiză, pregătire de materiale) și comprimarea timpilor de livrare, cu efect direct asupra productivității echipelor. Ce este ChatGPT Work și ce schimbă în utilizarea de zi cu zi ChatGPT Work este descris ca un „agent” în ChatGPT care poate strânge informații din aplicațiile și fluxurile de lucru ale utilizatorilor pentru a produce materiale finite – foi de calcul, prezentări, documente și aplicații web – și pentru a împărți proiectele mari în pași mai mici pe care îi poate executa independent. OpenAI spune că, prin integrarea tehnologiei Codex, ChatGPT „trece dincolo de a răspunde la întrebări” și poate face muncă efectivă pe web, mobil și desktop. Compania indică o adopție semnificativă a Codex: peste 5 milioane de persoane îl folosesc săptămânal, iar peste 1 milion îl utilizează pentru activități în afara dezvoltării software. ChatGPT Work este alimentat de modelul GPT‑5.6 , care „se lansează tot astăzi”, și este poziționat ca îmbunătățind raționamentul pe sarcini cu mai mulți pași și capacitatea de a genera materiale care respectă șabloane și fișiere de referință. Automatizări și „Scheduled Tasks”: proiecte care merg înainte fără utilizator Un element central pentru impactul operațional este funcția „Scheduled Tasks”, care permite ca agentul să execute acțiuni o singură dată, recurent (după un program) sau la apariția unui eveniment și să monitorizeze schimbări în timp. Exemplele oferite includ: transformarea mesajelor noi din Microsoft Teams și Slack în documente sau prezentări actualizate; verificarea zilnică a unor site-uri și tablouri de bord, cu sumarizarea schimbărilor și trimiterea unui raport; monitorizarea feedbackului clienților și convertirea temelor recurente în idei prioritizate; actualizarea unei prezentări când sosește feedback nou pe e-mail. OpenAI subliniază că utilizatorul rămâne „în control”: decide la ce are acces agentul, când trebuie să ceară confirmare și când să solicite aprobare înainte de acțiuni importante. Integrarea cu aplicațiile de lucru și un director unificat de extensii Pentru a funcționa „în context”, ChatGPT Work se bazează pe conectarea instrumentelor folosite deja în organizații, prin extensii (plugins). Sunt menționate integrări cu aplicații precum Slack, Microsoft Teams, Google Drive, SharePoint, e-mail, calendare, CRM-uri și alte instrumente interne. OpenAI afirmă că ChatGPT poate decide automat când să folosească o extensie în funcție de solicitare, iar utilizatorul poate direcționa explicit contextul prin „@” urmat de numele aplicației. Totodată, compania introduce un „director unificat” de extensii, care aduce aceste conectări într-un singur loc și poate sugera extensii relevante în conversații. Desktop: browser integrat și „Computer Use” pentru execuție în aplicații Pe desktop, OpenAI spune că aplicația ChatGPT poate folosi fișiere locale și aplicații pentru a duce la capăt sarcini. Pentru munca bazată pe web, este introdus un browser integrat care poate aduce în același loc site-uri, instrumente și fișiere online. O funcție distinctă este „Computer Use”, prin care ChatGPT poate opera computerul în numele utilizatorului (clicuri, tastare, mutare de fișiere) în fundal, fie ca sarcină unică, fie ca parte dintr-un „Scheduled Task” atunci când fluxul recurent include pași pe calculator. OpenAI mai anunță actualizarea extensiei de Chrome, pentru utilizarea ChatGPT în bara laterală a browserului, și intenția de a începe retragerea treptată a browserului standalone Atlas, cu informații de tranziție pentru utilizatori. Guvernanță și control în organizații: vizibilitate și limitarea riscurilor Pentru mediul enterprise, OpenAI leagă ChatGPT Work de fundația de securitate și conformitate a ChatGPT Enterprise. Administratorii din Enterprise și Edu pot gestiona centralizat accesul, contextul de companie pe care îl poate folosi ChatGPT, instrumentele la care se conectează și acțiunile permise. Este menționat și un „ Compliance API ”, care oferă vizibilitate la scară asupra conversațiilor și acțiunilor ChatGPT Work pentru supraveghere în organizații. Controalele diferă între web și desktop: pe web se pot gestiona extensiile și instrumentele conectate, utilizarea browserului și accesul la rețea în medii cloud, iar pe desktop se invocă modelul de guvernanță și controalele administrative ale Codex pentru lucrul cu fișiere locale și aplicații. OpenAI descrie și un mecanism numit „auto-review”, care folosește modele avansate pentru a verifica acțiuni importante ce implică instrumente conectate și API-uri înainte de executare, cu scopul de a preveni partajarea neautorizată de informații sensibile. Compania afirmă că, în testare adversarială (red teaming), auto-review a blocat 100% din încercările de extragere a datelor protejate, inclusiv atacuri pe care modelul de revizuire nu le-ar fi întâlnit în timpul antrenării. Disponibilitate: cine primește primul și cum se schimbă aplicația Codex ChatGPT Work începe să fie disponibil „de astăzi” pe web și mobil pentru planurile Pro, Enterprise și Edu, urmând să ajungă la Plus și Business „în următoarele zile”. Aplicația desktop ChatGPT actualizată este disponibilă global pentru Windows și Mac, iar în aplicația desktop sunt disponibile Chat, Work și Codex pe toate planurile, inclusiv Free. OpenAI mai precizează că aplicația Codex se contopește cu noua aplicație desktop ChatGPT. Utilizatorii Codex pot actualiza aplicația, care devine noua aplicație ChatGPT; proiectele Codex de pe desktop rămân accesibile și din aplicația mobilă ChatGPT. Versiunea existentă a aplicației desktop ChatGPT va fi redenumită „ChatGPT Classic”. În privința consumului, OpenAI notează că ChatGPT Work este gândit pentru activități mai lungi decât o solicitare tipică de chat, astfel că „utilizarea funcționează diferit”: consumul variază în funcție de volumul de muncă, iar sarcinile mai complexe pot consuma mai mult din utilizarea inclusă în plan. Structura de utilizare este aceeași ca la Codex. Pentru Enterprise și Edu, administratorii pot seta și „spend controls” (controale de cheltuieli) în consola de administrare, pentru a gestiona consumul pe măsură ce adopția crește. De ce contează pentru companii Dincolo de componenta de produs, mesajul OpenAI este că agentul poate comprima cicluri de lucru care, în mod tradițional, sunt fragmentate între aplicații și oameni. În exemplele interne, compania susține că aproape 100% dintre echipele sale (inclusiv finanțe și vânzări) folosesc ChatGPT Work și Codex; în vânzări, un „proof of concept” ar fi fost pregătit în 24 de ore pentru o problemă critică, iar în finanțe închiderea de lună și prognoza ar fi fost reduse „de la zile la ore”, prin automatizarea colectării datelor, reconciliere și generarea de materiale. Ce urmează, conform OpenAI: acesta este „primul pas” către o viziune mai largă în care ChatGPT nu doar răspunde, ci ajută utilizatorii să transforme idei în rezultate, prin execuție asistată și automatizări în aplicațiile de lucru. [...]
Google Cloud extinde accesul la AlphaEvolve , un agent de optimizare a codului, ceea ce poate reduce timpul și costurile de găsire a algoritmilor eficienți pentru companii care lucrează la probleme complexe de inginerie și cercetare, potrivit Google Cloud . AlphaEvolve este descris ca un „agent” de inteligență artificială (un sistem care execută sarcini în mod autonom, pe baza unor obiective) pentru optimizarea codului, alimentat de modelele Gemini. Produsul devine „general availability” (disponibilitate generală) pentru toți clienții Google Cloud, prin Gemini Enterprise Agent Platform . Ce face AlphaEvolve și cum se folosește În loc să rescrie codul de la zero, AlphaEvolve funcționează ca un „colaborator evolutiv”: utilizatorul furnizează un algoritm de bază și obiectivele urmărite, iar sistemul caută automat variante mai bune și returnează cod optimizat, „ușor de citit” pentru oameni, conform descrierii din material. Google Cloud indică drept exemple de utilizare situații în care găsirea celui mai eficient algoritm este dificilă din cauza numărului mare de soluții posibile, precum: proiectarea unui microcip; rutarea unei rețele logistice; accelerarea cercetării medicale. De ce contează pentru companii: optimizare fără rescriere completă Miza operațională este scurtarea ciclului de îmbunătățire a algoritmilor critici din aplicații și procese, prin automatizarea căutării de variante mai eficiente pornind de la o soluție existentă. În termeni practici, promisiunea este că echipele tehnice pot itera mai rapid și pot obține cod optimizat fără a porni de la o „foaie albă”. Context: de la testare la disponibilitate generală AlphaEvolve a fost lansat în „private preview” (testare restrânsă) în decembrie, iar Google Cloud spune că a văzut „rezultate puternice” la utilizatorii timpurii. Sunt menționate explicit BASF, JetBrains și Kinaxis ca organizații care ar fi folosit AlphaEvolve pentru probleme de business și cercetare considerate anterior greu de rezolvat. Pentru detalii suplimentare și ghiduri pas cu pas, materialul trimite la un anunț din blogul Google Cloud (link în articolul-sursă). [...]
Șeful Palo Alto Networks spune că prețurile pentru rularea AI trebuie să scadă cu până la 90% pentru ca tehnologia să fie adoptată pe scară largă în companii, pe fondul unei probleme tot mai vizibile: chiar dacă tarifele pe „token” (unitate de calcul/facturare în modelele de limbaj) se ieftinesc, facturile totale ale firmelor continuă să crească, potrivit The Next Web . Nikesh Arora a declarat pentru CNBC că scăderea costurilor ar trebui să fie de ordinul a 90% pentru ca utilizarea AI să devină „accesibilă” la nivel de masă în mediul enterprise. El a comentat și anunțul OpenAI privind o îmbunătățire de 54% a eficienței la consumul de tokeni pentru modelul GPT-5.6 în „agentic coding” (scriere de cod cu ajutorul agenților AI care execută pași multipli), pe care a numit-o „un început bun”, dar insuficient. De ce contează: ieftinirea pe unitate nu reduce automat factura Mesajul lui Arora pune accent pe un paradox al AI în companii: prețul per token poate scădea, dar costul total urcă deoarece utilizarea crește și mai repede, mai ales când sunt folosiți agenți AI care apelează repetat modelul pentru a duce la capăt o sarcină. The Next Web indică drept context un episod anterior în care „prețurile au scăzut cu 98% în timp ce facturile enterprise s-au triplat”, pe fondul aceluiași tip de consum „agentic” (detalii în analiza: The Next Web ). Publicația mai dă exemplul unui dezvoltator ale cărui agenți ar fi generat o factură de 1,3 milioane de dolari (aprox. 5,9 milioane lei) într-o lună ( The Next Web ). Reacția cumpărătorilor și presiunea pe furnizori Pe partea de cerere, unele companii au început să limiteze cât AI pot folosi angajații, pentru a ține sub control costurile ( The Next Web ). În acest context, Arora vorbește din postura unui client mare, iar semnalul către furnizori este că „AI peste tot” rămâne, economic, greu de susținut. Pe partea de ofertă, The Next Web notează că se conturează o competiție de preț: DeepSeek a făcut permanent un discount de 75% ( The Next Web ), iar rivalii încearcă să țină pasul. În paralel, apar inițiative care urmăresc „inferință” (rularea efectivă a modelelor) mai ieftină, pentru a obține mai mult output din aceeași capacitate de calcul ( The Next Web ). Rămâne însă deschis dacă scăderile de preț și câștigurile de eficiență vor ajunge la pragul de 90% invocat de Arora, mai ales dacă economiile sunt „înghițite” de creșterea accelerată a utilizării. În esență, șeful unui jucător major din securitate cibernetică transmite că, la nivel de bugete, AI este încă prea scump pentru implementarea extinsă pe care o vizează marile organizații. [...]
