Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Un robot umanoid a însoțit-o pe Melania Trump la Casa Albă la un eveniment despre folosirea inteligenței artificiale în educație, relatează Reuters. Robotul, care s-a prezentat drept „Figure 03”, a mers pe un hol acoperit cu covor roșu și a intrat alături de Prima Doamnă în East Room, unde a avut loc summitul „Fostering the Future Together”.
Potrivit Reuters, la reuniune au participat zeci de „first spouses” din întreaga lume, iar robotul a salutat invitații în 11 limbi. Melania Trump a spus că „Figure 03” este primul robot umanoid produs în SUA care participă ca invitat la Casa Albă și a folosit momentul pentru a cere o cooperare mai strânsă între guverne și marile companii de tehnologie, astfel încât inteligența artificială să fie utilizată mai mult în instruirea elevilor.
Robotul a transmis și un mesaj despre obiectivele inițiativei, consemnează Reuters: „Misiunea coaliției noastre este de a îi împuternici pe copii, prin oferirea unui acces mai bun la tehnologie și educație. Este un moment istoric.” În același context, Melania Trump a afirmat că „foarte curând” inteligența artificială va trece „de pe telefoanele mobile” către roboți umanoizi „care oferă utilitate”.
Prima Doamnă a descris un scenariu în care un profesor umanoid ar putea accesa rapid studii clasice, matematică și alte discipline pentru a livra educație personalizată, adaptată ritmului de învățare și „stării emoționale” a elevilor. În sală s-a aflat și secretarul american al Educației, Linda McMahon, care, potrivit Reuters, implementează agenda președintelui Donald Trump de reducere a dimensiunii departamentului federal al educației.
În același timp, Melania Trump a avertizat asupra riscurilor tehnologice, iar Brigitte Macron, Prima Doamnă a Franței, a vorbit despre măsuri de limitare a timpului petrecut de copii în fața ecranelor și pe rețelele sociale, notează Reuters. La eveniment a participat și Mirabela Grădinaru, partenera președintelui Nicușor Dan, care a susținut și ea un discurs.
Reuters mai consemnează că, mai devreme în aceeași zi, președintele Donald Trump i-a numit pe Mark Zuckerberg (Meta), Larry Ellison (Oracle) și Jensen Huang (Nvidia) într-un consiliu care va oferi recomandări privind politica de inteligență artificială și alte teme. În acest context, Melania Trump a invocat competiția globală pentru proprietate intelectuală și a susținut că adoptarea învățării ghidate de inteligența artificială ar putea contribui la „superioritatea economică pe termen lung” a Statelor Unite.
Recomandate
Jensen Huang spune că AI declanșează „cea mai mare construcție de infrastructură tehnologică” și împinge economia spre reindustrializare. Într-un discurs la ceremonia de absolvire a Carnegie Mellon University , CEO-ul NVIDIA a descris, potrivit NVIDIA , inteligența artificială drept motorul unei transformări care va schimba „fiecare industrie”, cu efecte directe asupra investițiilor în infrastructură și asupra modului în care se organizează munca. Huang a tras o paralelă între începutul carierei sale în perioada „revoluției PC” și momentul actual, pe care îl numește începutul „revoluției AI”. Mesajul central: schimbarea de platformă tehnologică este mai amplă decât cele anterioare (PC, internet, mobil, cloud) deoarece „inteligența” este „fundamentală” pentru toate domeniile economiei. De ce contează: AI ca val de investiții și reorganizare a muncii În discurs, Huang a susținut că AI alimentează „cea mai mare extindere a infrastructurii tehnologice din istoria omenirii” și o „oportunitate o dată pe generație” de a „reindustrializa America” și de a reconstrui capacitatea țării „de a produce/ a construi”. El a extins impactul dincolo de sectorul tehnologic, indicând că beneficiile și cererea de competențe vor apărea într-o plajă largă de ocupații, inclusiv în meserii și roluri operaționale precum electricieni, instalatori, muncitori în construcții metalice, tehnicieni și „toate tipurile de constructori”. Automatizare vs. valoare adăugată: cum descrie NVIDIA efectul asupra joburilor Huang a argumentat că AI „automatizează sarcini, dar ridică nivelul lucrătorilor”, insistând asupra diferenței dintre „sarcină” și „scopul” unei profesii. Exemplul folosit a fost radiologia: AI poate automatiza citirea imaginilor (sarcina), dar rolul medicului rămâne îngrijirea pacientului (scopul), ceea ce ar muta accentul spre activități cu valoare mai mare. Reguli și responsabilitate: „siguranța” AI, în paralel cu avansul tehnologic O parte importantă a mesajului a vizat riscurile și guvernanța (setul de reguli și mecanisme de control) pentru AI. Huang a spus că „responsabilitatea generației noastre” este să avanseze AI „înțelept” și a cerut ca dezvoltarea capabilităților să meargă împreună cu „siguranța AI”. În același timp, a atribuit un rol explicit decidenților publici, care ar trebui să creeze „balize/limite” („guardrails”) pentru protecția societății, fără a bloca inovația. Recomandarea lui pentru a „răspunde momentului” a fost un set de patru direcții urmărite simultan: avans „în siguranță”; politici „gândite”; acces larg la AI; încurajarea implicării cât mai multor oameni. Context: discurs la Carnegie Mellon și recunoaștere academică Discursul a fost ținut duminică, la ceremonia de absolvire (a 128-a) a Carnegie Mellon University, în Pittsburgh, Pennsylvania. Huang a amintit rolul universității în istoria AI și roboticii și a primit titlul onorific de Doctor în Știință și Tehnologie, una dintre distincțiile majore ale instituției. În final, el a îndemnat absolvenții să se implice activ în modelarea direcției tehnologiei, avertizând că retragerea societății din fața tehnologiei nu oprește progresul, ci reduce capacitatea de a-i influența efectele. [...]
NVIDIA și partenerii săi au deschis ca standard MRC, un protocol care crește reziliența rețelelor pentru antrenarea AI la scară foarte mare , după ce a fost folosit în producție pe infrastructura Spectrum‑X, potrivit NVIDIA . Miza este una operațională: în clustere cu mii de GPU-uri, întreruperile sau congestia de rețea pot încetini ori opri antrenări lungi și costisitoare, iar MRC este proiectat să reducă aceste blocaje prin rutare pe mai multe căi și recuperare rapidă la pierderi de pachete. Ce este MRC și de ce contează pentru „fabricile” de AI MRC (Multipath Reliable Connection) este descris ca un protocol de transport RDMA (Remote Direct Memory Access – tehnologie care permite transferuri de date cu latență mică, ocolind o parte din procesarea clasică a sistemului de operare). Concret, MRC permite ca o singură conexiune RDMA să distribuie traficul pe mai multe rute din rețea, cu efecte urmărite direct în exploatare: creșterea debitului (throughput) prin folosirea simultană a mai multor căi; echilibrarea încărcării (load balancing) pentru a evita „punctele fierbinți”; disponibilitate mai bună, prin ocolirea automată a segmentelor cu probleme. NVIDIA susține că MRC ajută la menținerea unui nivel ridicat de utilizare a GPU-urilor, tocmai prin faptul că „ține” lățimea de bandă necesară pe durata antrenării și reduce timpii morți generați de problemele de rețea. Cum funcționează reziliența: rerutare în microsecunde și retransmisie „inteligentă” În arhitectura descrisă, MRC folosește mecanisme care vizează două tipuri de incidente frecvente la scară mare: congestia și pierderile de date. Pe congestie, protocolul ar evita dinamic rutele supraîncărcate „în timp real”, pentru a susține lățime de bandă ridicată chiar și când rețeaua este aglomerată. La pierderi de date, NVIDIA indică o retransmisie „rapidă și precisă”, menită să limiteze efectul întreruperilor scurte asupra joburilor de lungă durată. Un element cheie este „failure bypass”: tehnologia ar detecta o cădere de rută și ar reruta traficul automat, în hardware, „în doar microsecunde” — un detaliu relevant pentru antrenarea distribuită, unde sincronizarea între mii de GPU-uri este sensibilă la întreruperi. Cine îl folosește și cum ajunge un standard deschis NVIDIA indică drept utilizatori ai Spectrum‑X Ethernet (în acest context) OpenAI, Microsoft și Oracle. În plus, compania afirmă că centrele de date Microsoft Fairwater și Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Abilene se bazează pe MRC pentru cerințe de performanță, scalare și eficiență. Un punct cu impact de industrie este că MRC, după utilizarea în producție cu performanță optimizată pe hardware Spectrum‑X, a fost „lansat ca specificație deschisă” prin Open Compute Project (OCP) — o mișcare care, în mod tipic, facilitează adoptarea mai largă și interoperabilitatea între furnizori. NVIDIA mai precizează că a colaborat la dezvoltarea MRC cu AMD, Broadcom, Intel, Microsoft și OpenAI. „Implementarea MRC în generația Blackwell a avut mult succes și a fost posibilă datorită unei colaborări puternice cu NVIDIA”, a declarat Sachin Katti, șeful diviziei de industrial compute la OpenAI. „Abordarea end‑to‑end a MRC ne-a permis să evităm o mare parte din încetinirile și întreruperile tipice legate de rețea și să menținem eficiența antrenărilor de frontieră la scară.” Implicația practică: flexibilitate de transport RDMA pe aceeași infrastructură Pe Spectrum‑X Ethernet, clienții ar avea opțiuni de modele de transport RDMA: atât Adaptive RDMA, cât și MRC, plus alte protocoale personalizate, care rulează nativ pe NVIDIA ConnectX SuperNICs și switch-urile Spectrum‑X și susțin designuri de rețea „multiplanar”. În această arhitectură, o rețea multiplanară înseamnă mai multe „plane” (fabrice) independente, fiecare oferind rute alternative între GPU-uri. NVIDIA afirmă că funcția Spectrum‑X Multiplane adaugă echilibrare de sarcină accelerată în hardware între plane, pentru reziliență și scalare, menținând latențe predictibile și permițând extinderea la „sute de mii de GPU-uri”. Pentru piață, mesajul operațional este că, pe măsură ce infrastructura de antrenare AI crește, diferențiatorul nu mai este doar viteza brută, ci capacitatea rețelei de a evita congestia și de a „supraviețui” defectelor fără a opri joburile — iar standardizarea deschisă a MRC urmărește să transforme aceste mecanisme într-o practică mai ușor de adoptat la scară. [...]
Google extinde în Europa o versiune de Google Finance cu funcții pe bază de inteligență artificială , mizând pe acces mai rapid la informații financiare și pe instrumente de analiză direct în produs, potrivit Google Blog . Lansarea are loc „săptămâna aceasta” și include suport complet pentru limbile locale, într-o versiune „reimaginată” a Google Finance, care adaugă capabilități orientate spre documentare, vizualizare și urmărirea evenimentelor de piață în timp real. Ce se schimbă pentru utilizatori și pentru fluxul de analiză Noul Google Finance introduce un set de funcții care mută o parte din munca de căutare și sinteză în interiorul platformei: Cercetare asistată de AI : utilizatorii pot întreba despre acțiuni individuale sau tendințe mai largi de piață și primesc un răspuns generat de AI, însoțit de linkuri pentru aprofundare. Pentru întrebări mai complexe, este disponibil „ Deep Search ”, menționat ca fiind acum disponibil global în Google Finance. Vizualizări avansate : instrumente noi de graficare permit afișarea unor indicatori tehnici (de exemplu, „moving average envelopes” – benzi construite în jurul unei medii mobile, folosite în analiza tehnică) și identificarea momentelor-cheie din grafice, cu explicații despre motivele mișcării de preț din ziua respectivă. Informații în timp real : un flux de știri refăcut și date extinse pentru mărfuri și criptomonede, pentru urmărirea piețelor pe măsură ce se mișcă. Rezultate financiare „live” : urmărirea teleconferințelor de raportare (earnings calls) cu audio live, transcrieri sincronizate și „insight-uri” generate de AI, inclusiv evidențieri adnotate. De ce contează: presiune pe viteza de documentare și pe instrumentele clasice Din perspectiva utilizării, extinderea în Europa cu suport local de limbă sugerează o încercare de a standardiza, la scară regională, un mod de lucru în care utilizatorul obține rapid o sinteză și apoi aprofundează prin surse linkuite, fără să iasă din produs. În același timp, integrarea transcrierilor și a „insight-urilor” pentru teleconferințe poate reduce timpul necesar pentru a parcurge integral apelurile cu investitorii, mai ales în zilele aglomerate de raportări. Google nu oferă în material o listă de țări, un calendar detaliat pe piețe sau indicatori de adopție; informațiile disponibile se limitează la faptul că lansarea are loc în Europa „săptămâna aceasta” și că include suport complet pentru limbile locale. [...]
Ucraina își apropie de utilizare un laser anti-dronă ghidat de AI, cu rază declarată de 5 km , într-un moment în care apărarea împotriva dronelor rămâne o presiune operațională constantă pe front. Potrivit Tom's Hardware , sistemul „Tryzub”, montat pe remorcă, este în stadii finale de testare, iar producătorul susține că poate „arde găuri” în dronele Shahed de la 5 km (aprox. 3,1 mile). Ce schimbă operațional: o capabilitate mobilă, cu achiziție și urmărire asistate de AI Într-un clip distribuit pe rețele sociale de compania ucraineană Celebra Tech , Tryzub este prezentat perforând o placă de blindaj în trei-patru secunde, iar apoi lovind o dronă aflată în zbor, care se prăbușește la scurt timp după ce este „țintită” în vizorul asistat de AI. Pe lângă laserul de putere mare, rolul central este atribuit componentei de inteligență artificială pentru achiziția țintei și urmărire, plus integrării unui radar în platforma mobilă. Materialul nu precizează explicit cum este folosit radarul în lanțul de angajare, însă sugerează că acesta poate ajuta la poziționarea sistemului pentru interceptare. Raze de angajare: Shahed la 5 km, drone mai mici la distanțe mai scurte Conform informațiilor citate, Tryzub ar avea următoarele performanțe declarate, în funcție de tipul țintei: drone Shahed: până la 5 km; drone de recunoaștere: până la 1.500 metri; drone FPV (first-person view, controlate prin cameră video): aproximativ 800–900 metri. Totodată, sistemul ar putea „interfera” cu camerele dronelor FPV, deci nu doar să le distrugă fizic. Utilizare duală și potențial de export, dar fără calendar de intrare în serviciu O altă utilizare menționată este sprijinul pentru operațiuni de deminare, ceea ce ar putea transforma sistemul într-o capabilitate relevantă și în afara luptei anti-dronă, dacă războiul se încheie. În privința maturității industriale, Celebra Tech afirmă că designul este pregătit pentru producție de masă după trecerea testelor. Nu există însă, în sursele citate, o dată fermă pentru intrarea în serviciu activ, iar testarea continuă. Surse și context Euromaidan Press notează că sistemul ar fi în dezvoltare cel puțin din 2024, iar clipul de prezentare este asociat companiei Celebra Tech, care a publicat materialul pe social media. În lipsa unor detalii suplimentare despre rezultate standardizate de testare sau despre condițiile exacte ale demonstrației, performanțele rămân, deocamdată, la nivel de capabilități declarate și demonstrații publice. [...]
Presiunea internă pentru livrări rapide pe AI generativ ar afecta moralul și retenția la Meta , potrivit Neowin , care relatează despre un „push” agresiv al companiei în această direcție și despre nemulțumiri în rândul angajaților. Din perspectiva operațională, miza pentru Meta nu este doar accelerarea dezvoltării de produse bazate pe inteligență artificială generativă, ci și costul intern al acestei accelerări: epuizare, frustrare și un climat de lucru descris ca tot mai apăsător, conform relatării. Într-o companie care concurează direct cu alți giganți tehnologici pentru talente și pentru viteză de execuție, degradarea moralului poate deveni un risc de management cu efecte în lanț asupra proiectelor. Ce ar alimenta tensiunile interne Materialul indică faptul că presiunea vine din intensificarea priorităților legate de AI generativ și din așteptări ridicate privind ritmul de livrare. În acest context, angajații ar resimți: schimbări rapide de direcție și priorități; cerințe mai dure legate de performanță și rezultate; o stare generală de nemulțumire asociată cu modul în care este împinsă agenda de AI. Neowin prezintă aceste elemente ca parte a unui tablou mai larg despre cum se traduce, în interiorul companiei, ambiția de a recupera sau depăși competiția pe zona de produse și funcționalități de AI generativ. De ce contează pentru business Pentru Meta, o strategie „agresivă” pe AI generativ poate aduce avantaje competitive, însă relatarea sugerează un compromis: dacă presiunea internă se transformă în plecări, scăderea productivității sau dificultăți de recrutare, compania riscă să plătească operațional pentru viteza pe care încearcă să o câștige. În lipsa unor date publice suplimentare în textul disponibil (de exemplu, cifre despre plecări, reorganizări sau termene), amploarea exactă a fenomenului nu poate fi cuantificată din această sursă. Rămâne de urmărit dacă Meta va aborda public situația sau va ajusta modul de implementare a programelor interne legate de AI generativ. [...]
Managerii care fac doar „people management” și angajații care refuză schimbarea riscă să fie scoși din joc pe măsură ce AI intră în fluxurile de lucru , avertizează CEO-ul Airbnb , Brian Chesky, într-o intervenție citată de HotNews . Mesajul are o miză operațională directă: rolurile de coordonare și execuție vor fi evaluate tot mai mult prin capacitatea de a lucra efectiv cu instrumente de inteligență artificială, nu doar prin supraveghere sau rutină. Chesky spune că două categorii „nu vor supraviețui erei inteligenței artificiale”: managerii care se ocupă exclusiv de gestionarea oamenilor și angajații „rigizi”, care nu vor să se schimbe și să evolueze. Declarațiile au fost făcute în podcastul „Invest Like The Best”, potrivit revistei Fortune. Ce se schimbă în rolul de manager În viziunea CEO-ului Airbnb, pe măsură ce AI modifică structurile companiilor și felul în care se muncește, șefii trebuie să devină „manageri de personal hibrizi”. Concret, asta înseamnă o abordare mai tehnică și o legătură mai strânsă cu produsul sau rezultatul final, nu doar coordonare administrativă. „Nu cred că managerii de personal vor avea vreo valoare în viitor. Când mă refer la managerii de personal, mă refer la oameni care gestionează doar oameni.” Chesky adaugă că relațiile cu echipa rămân importante, dar „simpla supraveghere” nu mai este suficientă; accentul se mută pe gestionarea oamenilor „pe parcursul activității”, în contextul concret al muncii. Presiunea pe angajați: adaptarea devine criteriu de performanță CEO-ul Airbnb susține că nici angajaților care cred că pot evita noua tehnologie nu le va fi mai ușor. În același timp, el își păstrează o perspectivă relativ optimistă, argumentând că instrumentele pot fi învățate „foarte ușor”, dacă există o „mentalitate de creștere”. În context, HotNews amintește și alte avertismente din industrie: CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, a spus că AI ar putea afecta jumătate din munca de birou de nivel începător, iar șeful departamentului de AI al Microsoft, Mustafa Suleyman , a estimat că „majoritatea, dacă nu toate” sarcinile de birou ar putea fi automatizate în 12–18 luni (menționat de HotNews într-un material separat). La ce să se aștepte companiile Mesajul central al lui Chesky mută discuția de la „AI va lua joburi” la „AI va schimba conținutul joburilor”: companiile vor cere tot mai mult competențe practice de lucru cu AI, inclusiv de la manageri. În acest cadru, rolurile care nu se conectează la livrarea efectivă a muncii – sau care resping schimbarea – devin mai vulnerabile. [...]
