Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Folosirea inteligenței artificiale pentru a „reînvia” digital un actor decedat intră în zona de practică „cu reguli”, după ce producătorii filmului „As Deep as the Grave” au prezentat primul trailer în care apare Val Kilmer, realizat cu AI generativă, cu acordul moștenitorilor și în condiții de compensare financiară, potrivit HotNews.
Kilmer, care a murit în aprilie anul trecut la 65 de ani, fusese distribuit în rolul părintelui Fintan, un preot catolic și spiritualist amerindian, însă starea de sănătate nu i-a mai permis să își filmeze scenele. Echipa filmului a folosit inteligență artificială generativă pentru a-l include în versiunea finală, cu acordul moștenitorilor și al fiicei sale, Mercedes.
Trailerul, prezentat în premieră miercuri la CinemaCon (convenția anuală a industriei cinematografice americane), îl arată pe Kilmer în mai multe apariții și la vârste diferite, inclusiv ca o prezență „spectrală”. Într-o scenă, personajul îi spune unei copile:
„Nu te teme de morți și nu te teme de mine”.
Proiectul a combinat imagini mai vechi ale actorului — multe furnizate de familie — cu imagini din ultimii săi ani de viață. Pentru sunet a fost folosită și vocea lui Kilmer, afectată în ultimii ani după traheotomia din 2015, intervenție necesară în contextul luptei cu cancerul.
Regizorul și scenaristul Coerte Voorhees a spus pentru Variety că filmul „a fost conceput în mare măsură” în jurul lui Kilmer și că familia a insistat asupra importanței proiectului, în pofida faptului că unii ar putea considera soluția „controversată”. Producătorii au susținut că au urmărit o utilizare „etică” a AI, menționând că au respectat ghidurile Sindicatului Actorilor Americani (SAG) și că moștenitorii actorului au fost compensați financiar pentru apariție.
Mercedes Kilmer a transmis, într-o declarație de presă, că susține filmul și că tatăl ei privea tehnologiile emergente „cu optimism”, ca pe un instrument care poate extinde posibilitățile narative.
„As Deep as the Grave” spune povestea reală a lui Ann și Earl Morris, doi arheologi din sud-vestul SUA care au încercat să reconstituie, prin săpături, istoria poporului Navajo. Din distribuție mai fac parte Tom Felton și Abigail Lawrie. Filmul nu are, deocamdată, o dată de lansare anunțată.
Recomandate

Google mută „asistentul” de căutare direct în Chrome , printr-un mod AI care afișează pagina web și răspunsurile generate de AI în paralel, reducând nevoia de a comuta între file, potrivit Google Blog . Schimbarea are un impact operațional imediat: modul în care utilizatorii caută, compară și aprofundează informații se mută dintr-un flux „caută–deschide–revino” într-un flux continuu, în aceeași fereastră. Ce se schimbă în Chrome: pagini deschise „side-by-side” cu AI Mode Pe desktop, atunci când utilizatorul folosește AI Mode și dă clic pe un link, pagina se deschide alături de AI Mode, „cot la cot”. Ideea este ca utilizatorul să poată citi sursa, să compare detalii și să pună întrebări de follow-up fără să piardă contextul căutării. Google oferă exemple de utilizare precum cumpărături (de pildă, întrebări despre un produs direct în timp ce pagina comerciantului e deschisă) sau documentare pe un subiect, cu întrebări în timp real în timp ce utilizatorul navighează între pagini relevante. Căutare cu context din file recente, imagini și fișiere A doua schimbare majoră este extinderea „contextului” pe care AI Mode îl poate folosi. Pe desktop și mobil, utilizatorii pot selecta file recente dintr-un meniu „plus” din caseta de căutare din pagina New Tab (sau din meniul plus existent în AI Mode) și le pot adăuga la căutare. În plus, Google spune că utilizatorii pot combina mai multe tipuri de intrări pentru aceeași căutare în AI Mode: mai multe file; imagini; fișiere, inclusiv PDF-uri. Scenariile menționate includ cercetare (de exemplu, trasee de drumeție, cu mai multe site-uri deja deschise) și învățare (adăugarea notițelor, slide-urilor și lucrărilor academice din file deschise pentru răspunsuri mai „personalizate” pe baza acelor materiale). Disponibilitate: SUA acum, extindere „în curând” Google precizează că actualizările anunțate sunt disponibile „acum” în Statele Unite și că vor fi extinse „în curând” și în alte regiuni, fără un calendar detaliat în material. Totodată, compania menționează că testeri timpurii au apreciat reducerea comutării între file, mai ales în cazul articolelor ample sau al videoclipurilor lungi. În aceeași logică de integrare, Google mai spune că instrumente din AI Mode precum Canvas sau crearea de imagini devin accesibile oriunde apare noul meniu „plus” în Chrome. [...]

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. Filtrare mai devreme, pe mai multe semnale 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. Viteză mai mare în revizuire și reacție la raportări 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. Reducerea suspendărilor greșite, ca efect colateral important 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. [...]

Google extinde personalizarea Gemini la imagini folosind date din contul utilizatorului , o mutare care ridică miza pe integrarea cu ecosistemul propriu și, în același timp, amplifică presiunea de conformare în piețe cu reglementări stricte. Potrivit The Next Web , compania a adăugat generarea de imagini „Nano Banana” în funcția „Personal Intelligence”, astfel încât Gemini să poată crea imagini informate de context personal din Gmail, Photos, Calendar, Drive și alte aplicații Google. Funcția începe să fie disponibilă în zilele următoare pentru abonații Plus, Pro și Ultra din SUA, iar utilizatorii fără abonament ar urma să primească acces în următoarele săptămâni. Google spune că vrea să extindă disponibilitatea și către Gemini în Chrome pe desktop și către alte piețe, însă Europa este exclusă din lansarea inițială a „Personal Intelligence”. Ce se schimbă operațional: imagini „din viața ta”, nu doar din prompt Până acum, „Personal Intelligence” a fost folosită în principal pentru personalizare în răspunsuri text (de exemplu, întrebări despre planuri de călătorie pe baza confirmărilor din Gmail și a intrărilor din calendar). Prin adăugarea generării de imagini, personalizarea se mută și în zona vizuală: Gemini poate produce imagini care țin cont de preferințe, context și, în unele cazuri, de fotografii personale. Google introduce și un buton „sources” („surse”), care arată din ce informații a derivat Gemini contextul pentru fiecare imagine personalizată, oferind utilizatorilor vizibilitate asupra datelor care au influențat rezultatul. Nano Banana vs. Imagen: două linii diferite de generare de imagini Publicația notează că „Nano Banana” este capabilitatea nativă de generare de imagini din familia Gemini, distinctă de Imagen, linia Google dedicată exclusiv conversiei text-imagine. Diferența de poziționare este că Imagen vizează calitatea și fluxurile profesionale, în timp ce Nano Banana e gândit pentru generare conversațională direct în interfața Gemini, cu intrări din text, imagini sau combinații. Familia Nano Banana are trei versiuni, potrivit sursei: Nano Banana (bazat pe Gemini 2.5 Flash): generare conversațională de bază; Nano Banana 2 (lansat în februarie 2026, pe Gemini 3.1 Flash): combină funcții avansate cu iterații mai rapide; Nano Banana Pro (pe Gemini 3 Pro): include „raționamentul” și cunoștințele despre lumea reală ale modelului în generarea de imagini. De ce Europa rămâne pe dinafară: fricțiune de reglementare și percepție de confidențialitate Riscul evident, subliniat în material, este că accesul unui generator de imagini la fotografii, e-mailuri și alte date personale poate crea probleme pe care controalele „opt-in” (activare voluntară) nu le elimină complet. Google afirmă că nu își antrenează inteligența artificială pe date personale, însă sistemul trebuie să proceseze aceste date pentru a genera rezultate relevante (diferența dintre „antrenare” și „folosire la inferență” este tehnică și poate fi greu de înțeles pentru utilizatori). Excluderea Europei din lansarea inițială sugerează că Google anticipează obstacole în raport cu GDPR și cu viitorul cadru din AI Act, în condițiile în care personalizarea se bazează tocmai pe conectarea la date din cont. Ce nu spune Google: costuri suplimentare și calendar complet Google nu a comunicat modificări de preț sau costuri adiționale pentru generarea de imagini prin „Personal Intelligence” cu Nano Banana. Din informațiile disponibile, funcția pare inclusă în nivelurile existente (de la gratuit la Plus, Pro și Ultra), iar ritmul de acces depinde de tipul de abonament. [...]

AWS își extinde oferta pentru farma cu Amazon Bio Discovery , o platformă care leagă modele AI de testarea în laborator , într-o încercare de a reduce blocajele operaționale din faza timpurie a descoperirii de medicamente, potrivit The Next Web . Instrumentul este gândit să ajute cercetătorii să proiecteze și să evalueze mai rapid molecule candidate, într-un cadru pe care compania îl descrie ca „rapid și sigur”. Platforma, numită Amazon Bio Discovery, permite rularea unor fluxuri de lucru computaționale complexe folosind peste 40 de „modele fundamentale” specializate în AI (modele mari antrenate pe seturi extinse de date), instruite pe o gamă largă de date biologice. Aceste modele pot genera și evalua molecule potențiale, iar „agenți AI” asistă oamenii de știință în alegerea modelelor, optimizarea intrărilor și evaluarea candidaților în funcție de obiectivele de cercetare. „Lab-in-the-loop”: legarea proiectării computaționale de validarea „wet lab” Un element central este integrarea cu parteneri de laborator: cercetătorii pot trimite lista de candidați selectați către parteneri pentru sinteză și testare, iar rezultatele se întorc în aplicație pentru analiză și rafinarea modelelor. AWS numește acest circuit „lab-in-the-loop” (laborator în buclă), adică o iterare continuă între predicția AI și validarea experimentală. Contextul operațional invocat este creșterea numărului de modele AI biologice, fiecare cu particularități diferite, ceea ce ar crea blocaje pentru biologii computaționali care trebuie să le „operaționalizeze” (să le pună efectiv în producție), în timp ce cercetătorii de laborator se confruntă cu procese lente din cauza accesului limitat la instrumente computaționale. Exemple și adopție: Memorial Sloan Kettering, Bayer și alți utilizatori timpurii Memorial Sloan Kettering Cancer Center , partener recent al Amazon Bio Discovery, susține că a proiectat aproape 300.000 de molecule noi de anticorpi și a trimis la testare primele 100.000 de candidate, reducând durata fluxului de lucru de la un an la „doar câteva săptămâni”. Rajiv Chopra, vicepreședinte pentru AI în sănătate și științele vieții la AWS, a declarat că serviciul ar urmări să crească capacitatea oamenilor de știință și a organizațiilor de cercetare contractuale, nu să le înlocuiască. În același material, analistul Jefferies Tycho Peterson afirmă că temerile privind reducerea nevoii de instrumente în cercetarea de medicamente sunt exagerate, argumentând că există spațiu pentru investiții și randamente mai mari pe măsură ce programele de cercetare se extind. AWS mai spune că printre utilizatorii timpurii se numără Bayer, Broad Institute și Voyager Therapeutics și că serviciile sale de cloud sunt folosite de 19 dintre primele 20 de companii farmaceutice globale. Date și benchmark-uri pentru anticorpi, integrate în platformă Separat, AWS și Gray Lab de la Johns Hopkins Engineering au lansat setul de date Antibody Developability Benchmark, descris ca una dintre cele mai diverse și de mare amploare baze de date pentru proiectarea de anticorpi asistată de AI. Baza de date este inclusă în Amazon Bio Discovery, iar AWS spune că vor fi adăugate și alte benchmark-uri în timp. Pentru piață, miza imediată este dacă AWS reușește să transforme „AI pentru biologie” într-un produs standardizat, ușor de integrat în fluxurile de lucru ale companiilor farmaceutice și ale laboratoarelor, reducând timpii de iterare dintre design și testare — un punct sensibil în costurile și durata dezvoltării de medicamente. [...]

Comisia Europeană vrea să oblige Google să deschidă datele de căutare către rivali , inclusiv către chatbot-uri cu funcții de căutare, într-o mișcare cu potențial direct asupra competiției și a modelelor de business din piața de „search”, potrivit Mediafax . Propunerea este prezentată ca măsură de conformare cu Legea privind piețele digitale (Digital Markets Act – DMA) , cadrul UE care impune obligații speciale platformelor considerate „gatekeeper” (controlori de acces). Google, prin Clare Kelly, consilier principal pe probleme de concurență, spune că se va opune măsurilor, pe care le consideră excesive și cu risc pentru confidențialitatea utilizatorilor. Compania avertizează că propunerea ar forța transferul către terți al unor date sensibile din căutări, inclusiv întrebări despre sănătate, familie și finanțe, cu „protecții de confidențialitate periculos de ineficiente”, conform declarației citate în material. Ce ar acoperi obligația de partajare a datelor Comisia Europeană indică faptul că măsurile propuse vizează nu doar principiul accesului, ci și modul concret de implementare. În propunere intră: domeniul de aplicare, mijloacele și frecvența datelor de căutare pe care Google ar trebui să le partajeze; măsuri pentru anonimizarea datelor cu caracter personal (adică eliminarea elementelor care pot identifica o persoană); procesele care reglementează accesul „beneficiarilor de date” la informațiile de căutare; parametrii de stabilire a prețurilor pentru datele de căutare. Obiectivul declarat al Comisiei este ca motoarele de căutare terțe să își poată optimiza serviciile și să concureze mai eficient cu Google Search. Calendar: consultare până la 1 mai, decizie în iulie Părțile interesate au termen până la 1 mai pentru a transmite opinii privind măsurile propuse, iar decizia finală este așteptată în iulie, potrivit Comisiei. În context, Google a fost acuzat în martie 2025 de încălcarea DMA. Compania a prezentat propriile propuneri pentru a răspunde criticilor rivalilor și autorităților de reglementare, însă rivalii au reclamat că acestea nu sunt suficiente. Miza financiară și de reglementare pentru Google Materialul amintește că Google a acumulat amenzi de 9,71 miliarde de euro (aprox. 48,6 miliarde lei) din 2017 pentru diverse încălcări ale legislației antitrust în Europa. În plus, pentru încălcarea DMA, amenzile pot ajunge până la 10% din veniturile anuale globale ale unei companii, ceea ce ridică presiunea de conformare și riscul de costuri semnificative dacă autoritățile consideră măsurile insuficiente. [...]

Instrumentele de detectare a textelor generate de AI dau rezultate contradictorii , iar asta complică deciziile operaționale în educație și companii, arată o analiză citată de TechRadar . În testele Open Resource Applications (ORA), Google Gemini a produs cel mai „uman” text dintre mai multe modele populare, trecând mai des de filtrele de detecție decât rivali precum ChatGPT sau Grok. Ce a testat ORA și de ce contează pentru utilizatori și organizații ORA a evaluat aproximativ o duzină de sisteme AI, cerând fiecăruia să scrie același tip de material: un articol lung, cu stil „uman”. Textele au fost apoi verificate cu trei platforme de detecție: Grammarly, QuillBot și GPTZero , pentru a vedea cât de ușor sunt etichetate drept conținut generat de mașină. Concluzia centrală nu este doar că „un model a câștigat”, ci că diferențele dintre detectoare sunt suficient de mari încât aceeași lucrare poate fi considerată „umană” într-un instrument și „AI” în altul — fără ca autorul să poată controla criteriile după care este judecat. Rezultatele: Gemini „trece” mai ușor, iar detectoarele nu sunt aliniate Potrivit analizei, Gemini a avut cea mai mică rată totală de detectare dintre modelele testate. În același timp, performanța detectoarelor a variat puternic: Gemini a fost semnalat mult mai rar de Grammarly și deloc de QuillBot. GPTZero a identificat „cea mai mare parte” a textului AI „per ansamblu”, fiind instrumentul cu cele mai bune rezultate în test. Grammarly a avut cea mai slabă capacitate de detecție în setul analizat, identificând 43,5% din conținutul generat de AI. GPTZero a fost cel mai eficient, recunoscând corect textul AI în aproape 98,8% dintre cazuri. Implicația practică: politicile interne care se bazează pe un singur detector (în școli, redacții, departamente juridice sau de conformitate) pot produce decizii inconsistente, inclusiv contestări sau sancțiuni diferite pentru conținut similar. De ce este ChatGPT „prins” mai des În același test, ChatGPT a performat relativ slab la „evadarea” detecției. ORA sugerează că motivul ține de familiaritate: fiind primul model cu adopție masivă, „vocea” lui a devenit un reper ușor de recunoscut, iar instrumentele de detecție au avut timp să învețe tipare asociate cu acest stil. „ChatGPT se clasează atât de jos pentru că a fost primul AI mare de pe piață și toată lumea știe cum sună”, a spus un reprezentant Open Resource Applications. „Multe modele apărute după el au sunat inițial ca Chat, înainte să devină mai unice. De aceea detectoarele îl semnalează atât de ușor.” Ce urmează: mai puțină certitudine, mai mult risc operațional TechRadar notează că miza crește pe măsură ce internetul se umple de conținut generat de AI, iar unele studii (fără a fi detaliate în material) sugerează că o parte foarte mare din conținutul online ar include deja AI „într-o formă sau alta”. Platformele încearcă să filtreze conținutul „prea artificial”, dar eficiența depinde de detectoare care, în acest moment, nu oferă rezultate stabile. În termeni operaționali, mesajul este că separarea „om vs. AI” în scris devine tot mai greu de făcut în mod fiabil, iar organizațiile care folosesc detectoare pentru decizii (evaluare, conformitate, control editorial) ar trebui să trateze rezultatele ca indicatori probabilistici, nu ca verdict tehnic definitiv. [...]