Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Agenția americană NSA folosește modelul de inteligență artificială Mythos Preview al Anthropic, în pofida conflictului prelungit dintre companie și Pentagon, potrivit Engadget. Informația indică faptul că accesul la instrumente avansate de IA pentru securitate cibernetică continuă în interiorul aparatului federal american, chiar și în condițiile unor restricții și dispute la nivel politic și contractual.
Potrivit Axios, care citează două surse familiarizate cu situația, NSA utilizează Mythos Preview, un model prezentat de Anthropic la începutul lunii aprilie și descris de companie ca un model de limbaj de uz general „remarcabil de capabil în sarcini de securitate informatică”. Conform acelorași surse, NSA ar fi una dintre aproximativ 40 de organizații care au primit acces la Mythos Preview, iar unul dintre interlocutori susține că instrumentul „este folosit mai larg în cadrul departamentului”.
Contextul este cu atât mai relevant cu cât, în februarie, președintele Donald Trump a ordonat agențiilor guvernamentale să înceteze utilizarea serviciilor Anthropic, după ce compania „a refuzat să cedeze” asupra unor măsuri de protecție (safeguards) pentru utilizări militare în timpul negocierilor contractuale. În acest cadru, folosirea Mythos Preview de către NSA sugerează fie existența unor excepții, fie o aplicare neuniformă a ordinului, fie o delimitare între „servicii” și accesul controlat la un model aflat în testare — aspecte pe care materialul nu le clarifică.
Știrea vine la câteva zile după ce CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, s-a întâlnit cu șefa de cabinet a Casei Albe, Susie Wiles, și cu alți oficiali, discuțiile vizând, potrivit relatărilor, Mythos. Casa Albă a descris ulterior întâlnirea drept „productivă și constructivă”, însă Trump a declarat că „nu are nicio idee” despre ea, conform Reuters.
În paralel, Anthropic rămâne într-o dispută juridică cu guvernul SUA. Compania a dat în judecată Departamentul Apărării în martie, în două instanțe, după ce administrația Trump a etichetat-o drept „risc pentru lanțul de aprovizionare” (supply chain risk). Un tribunal a acordat o ordonanță preliminară care blochează temporar această desemnare, în timp ce judecători federali din cealaltă cauză au respins cererea companiei de a ridica eticheta.
Recomandate
Administrația Trump încearcă să refacă punțile cu Anthropic , pe fondul temerilor că noul model „Mythos” ar putea amplifica atacurile cibernetice , potrivit South China Morning Post . Discuția de la Casa Albă cu CEO-ul Dario Amodei are loc după un conflict deschis cu Pentagonul , care a limitat drastic utilizarea tehnologiei companiei în instituțiile federale. Întâlnirea – prima de acest tip după disputa de la începutul anului – sugerează că cele două părți ar putea încerca să reconstruiască încrederea, într-un moment în care guverne și industrii încearcă să înțeleagă rapid implicațiile modelului Mythos, despre care există temeri că ar putea face atacurile cibernetice complexe mai ușor și mai rapid de executat. De ce contează: riscul operațional pentru bănci și instituții financiare Publicația notează că industria bancară este considerată deosebit de vulnerabilă, din cauza sistemelor IT vechi („legacy”, adică infrastructură tehnologică moștenită, dificil de modernizat integral), care pot deschide un număr mare de puncte slabe. Oficialii guvernamentali din cel puțin trei țări – SUA, Canada și Marea Britanie – s-au întâlnit cu lideri din banking pentru a discuta amenințările asociate cu Mythos. TJ Marlin, CEO al firmei de securitate pentru inteligență artificială Guardrail Technologies, a indicat că „stivele” tehnologice din instituțiile financiare combină instrumente moderne cu software vechi de decenii, ceea ce poate crește suprafața de atac. Ce au discutat Casa Albă și Anthropic La întâlnire au participat, între alții, secretarul Trezoreriei Scott Bessent și șefa de cabinet Susie Wiles, potrivit Axios, citat de South China Morning Post. Casa Albă a transmis, într-un comunicat, că discuția a fost „productivă și constructivă” și a vizat colaborarea, inclusiv „abordări și protocoale” comune pentru provocările asociate cu scalarea tehnologiei. De asemenea, părțile au discutat despre echilibrul dintre inovare și siguranță, iar administrația a spus că intenționează să aibă discuții similare și cu alte companii importante din domeniul AI. Anthropic a descris întâlnirea drept „productivă” și a precizat că a vizat priorități comune precum securitatea cibernetică, poziția SUA în „cursa AI” și siguranța inteligenței artificiale. Context: de la interdicții federale la proces cu Pentagonul Înainte de lansarea Mythos, guvernul SUA și compania din Silicon Valley au avut un dezacord privind utilizările permise ale AI. După luni de negocieri tensionate, Pentagonul a aplicat Anthropic o desemnare formală de risc în lanțul de aprovizionare, limitând sever utilizarea tehnologiei, după ce start-up-ul ar fi refuzat să elimine „gardurile de protecție” care împiedicau folosirea AI pentru arme autonome sau supraveghere internă. Ulterior, președintele Donald Trump a criticat public compania, iar Anthropic a dat în judecată Pentagonul în martie, încercând să blocheze includerea pe o listă de securitate națională. Întrebat de reporteri despre întâlnirea cu Anthropic, Trump a răspuns: „Nu am nicio idee.” Ce este „Mythos” și cum este testat Mythos a fost anunțat pe 7 aprilie și este implementat inițial către un grup select de companii, prin „Project Glasswing” – o inițiativă controlată care permite organizațiilor să folosească modelul „Claude Mythos Preview” (încă nelansat public) pentru a căuta vulnerabilități de securitate cibernetică. Anthropic susține că este cel mai capabil model al său pentru programare și „sarcini agentice” (adică poate acționa autonom). Experți citați de publicație avertizează însă că tocmai capacitatea avansată de a scrie cod ar putea oferi o abilitate fără precedent de a identifica vulnerabilități și de a concepe metode de exploatare a acestora. [...]
Modelul Mythos i-a readus pe cei de la Anthropic în discuțiile de la Casa Albă , un semnal că administrația americană își calibrează dialogul cu furnizorii de inteligență artificială în funcție de evoluțiile tehnice și de riscurile asociate, potrivit Android Headlines . Informația relevantă pentru piață nu este doar întâlnirea în sine, ci faptul că un model nou – Mythos – este prezentat ca elementul care a „redeschis ușile” pentru companie. În practică, astfel de contacte la nivel înalt pot influența atât direcția viitoarelor reguli pentru AI, cât și poziționarea comercială a jucătorilor care încearcă să fie percepuți drept „siguri” și cooperanți cu autoritățile. De ce contează: accesul la decidenți poate deveni un avantaj competitiv Într-un sector în care reglementarea se conturează rapid, accesul la discuții cu factorii de decizie poate însemna anticiparea cerințelor de conformare și, implicit, costuri mai mici de adaptare sau un timp mai scurt de reacție față de competitori. Pentru Anthropic, asocierea numelui Mythos cu reluarea dialogului cu Casa Albă sugerează că produsul este folosit și ca instrument de credibilizare în zona de politici publice. Android Headlines nu detaliază în fragmentul disponibil agenda exactă a întâlnirii, participanții sau eventuale angajamente concrete rezultate din discuții. În lipsa acestor elemente, impactul imediat rămâne mai degrabă unul de poziționare și semnal politic decât unul operațional măsurabil. Ce urmează Dacă dialogul se consolidează, miza pentru Anthropic ar putea fi dublă: pe de o parte, să își securizeze locul în conversația despre standarde și obligații pentru modelele de AI; pe de altă parte, să transforme această validare implicită într-un argument comercial în fața clienților care cer garanții de siguranță și guvernanță (setul de reguli și controale interne privind utilizarea tehnologiei). [...]
Inteligența artificială ar putea elimina în cinci ani până la 50% din joburile „entry-level” de birou , potrivit unei evaluări făcute de CEO-ul Anthropic , Dario Amodei , într-un interviu preluat de IT之家 . Mesajul are o miză operațională directă pentru companii: presiunea de a reproiecta rapid rolurile de început de carieră și traseele de formare, pe măsură ce AI devine capabilă să preia sarcini standardizate. De ce contează: „entry-level”-ul, prima zonă expusă automatizării Amodei susține că AI are încă „un spațiu uriaș de dezvoltare”, comparând evoluția cu un curcubeu „fără capăt”, iar creșterea puterii de calcul (capacitatea de procesare necesară antrenării și rulării modelelor) ar avea „un drum lung” înainte. În acest context, el estimează că, în următorii cinci ani, AI ar putea înlocui „până la 50%” din posturile de birou pentru angajații aflați la început de drum. Afirmația vizează în special munca de tip rutinier din zona „white-collar” (activități de birou), unde o parte importantă a sarcinilor poate fi formalizată și delegată unor sisteme AI. Ritmul adoptării: tehnologia se răspândește „cu viteza încrederii” În aceeași discuție, Amodei spune că nivelul de încredere al societății în AI rămâne insuficient, ceea ce face ca tehnologia să se răspândească „cu viteza încrederii”. El pune o parte din această reticență pe seama faptului că industria nu a livrat unele promisiuni optimiste din trecut, în timp ce avertismentele privind riscurile s-au acumulat. „Oamenii vor suspecta că ceea ce spunem este doar un castel în aer, așa că trebuie să construim cu adevărat ceea ce ne propunem.” Ce urmează pentru companii: impactul nu poate fi „îndulcit” Amodei avertizează că industria nu ar trebui să minimalizeze șocul potențial asupra pieței muncii și că este necesar ca AI să genereze „o valoare pozitivă” mai mare. În termeni practici, asta înseamnă că firmele vor fi împinse să găsească un echilibru între câștigurile de productivitate și modul în care își reorganizează recrutarea, instruirea și rolurile de început de carieră, într-un interval de timp relativ scurt. Notă: IT之家 citează publicația The Decoder ca sursă a interviului și a declarațiilor atribuite lui Dario Amodei. [...]
Anthropic își extinde Claude spre zona de design, iar accesul este legat direct de abonamentele plătite : noul instrument Claude Design, bazat pe modelul Claude Opus 4.7 , este lansat ca „unealtă de creație vizuală” și este disponibil treptat pentru utilizatorii Claude Pro, Max, Team și Enterprise, potrivit IT之家 . Claude Design este gândit să transforme, prin conversație, idei în designuri, prototipuri și prezentări, cu accent pe două categorii de utilizatori: designeri (pentru explorare mai rapidă) și persoane fără pregătire de design – precum product manageri sau fondatori – care ar putea produce în „câteva minute” materiale vizuale utilizabile. Ce schimbă operațional: de la „prompt” la prototip editabil și exportabil Instrumentul pornește de la descrieri în limbaj natural pentru a genera o primă versiune de design, apoi permite rafinarea rezultatului prin mai multe mecanisme: ajustări prin dialog; comentarii „în linie” (direct pe elemente); editare directă; glisoare personalizate pentru reglaje fine. După finalizare, rezultatele pot fi exportate în formate și platforme uzuale: Canva, PDF, PPTX sau fișier HTML independent. Alternativ, proiectul poate fi „împachetat” și predat către Claude Code pentru a intra în fluxul de dezvoltare. Integrare cu materiale existente și consistență de brand Claude Design acceptă import din mai multe surse și formate: texte (inclusiv prompturi), imagini și documente DOCX/PPTX. Pentru a menține consistența între prototip și produsul real, instrumentul poate „prelua” (scrape) elemente din pagini web. Un element central este „sistemul de brand” integrat: acesta poate citi codul din depozitul (codebase) companiei și fișierele de design, aplicând automat reguli unitare de culori, fonturi și componente. Exemple de utilizare și un indicator de productivitate IT之家 notează că instrumentul acoperă scenarii precum transformarea modelelor statice în prototipuri interactive, realizarea rapidă de wireframe-uri (schițe de structură pentru interfețe), generarea de prezentări pentru finanțare și materiale de marketing. Ca exemplu de eficiență, publicația menționează un test în care echipa Brilliant ar fi avut nevoie de „peste 20” de iterații de prompturi într-un alt instrument pentru a finaliza o pagină complexă, în timp ce în Claude Design ar fi fost suficiente 2 prompturi. (Detalii suplimentare despre metodologia testului nu sunt oferite în material.) [...]
Modelele AI „de ultimă generație” pot da greș la sarcini de birou simple, iar asta împinge companiile spre modele mai mici, mai ieftine și mai rapide , pe fondul presiunii de a scala aplicațiile la volume mari de utilizare, potrivit South China Morning Post , care îl citează pe David Meyer, senior vice-president of product la Databricks . Executivul spune că trăsăturile care fac un model „state-of-the-art” (Sota) performant la probleme complexe pot deveni un dezavantaj în munca de birou. Exemplul dat: pus să identifice un număr greșit pe o factură, un astfel de model „de multe ori corectează greșeala”, în loc să extragă eroarea pentru a fi reparată ulterior în fluxul de lucru. De ce contează pentru companii: cost, viteză și control operațional Diferența de performanță nu se limitează la sarcini administrative. Meyer afirmă că, deși modele avansate precum Claude (Anthropic) sunt puternice la programare, pot rămâne în urmă la „data engineering” (inginerie de date) față de modele cu antrenament și date mult mai specializate pe această zonă. În context, ingineria de date înseamnă transformarea seturilor de date la scară și operațiuni de curățare, inclusiv tratarea valorilor lipsă și a zerourilor. În viziunea lui Meyer, concluzia e una practică: nu există un singur model, indiferent cât de mare, care să fie la fel de bun la toate. „Un singur model, indiferent cât de mare, nu poate fi la fel de bun la toate.” Trecerea la modele mici: „ordine de mărime” mai ieftin și cu latență mai mică Ca alternativă, Meyer indică folosirea unor modele open-source mai mici, rafinate cu „reinforcement learning” (învățare prin recompensă), pentru scopuri specifice. Avantajul invocat este costul de antrenare „cu ordine de mărime” mai mic decât în cazul modelelor Sota. Tendința se vede și în produsele Databricks. Compania folosește, între altele, Genie – un asistent care traduce limbajul natural în interogări de date, susținut de un sistem de „agenți” și modele AI. Observând interacțiunile clienților cu platforma, Meyer spune că preferința pentru modele mai mici a crescut puternic, pe fondul a două beneficii: cost redus și latență mai mică (timpul până la primul răspuns și până la răspunsul complet). „Modelele mici, prin natura lor, sunt mult mai rapide” în timpul până la primul token și până la răspuns. Argumentul devine critic când aplicațiile trebuie să scaleze la „un număr uimitor de mare de interogări pe secundă”, situație în care companiile au nevoie de modele ieftine pentru a susține volumul. Limitări de utilizare: modelele chinezești și bariera de conformitate Meyer mai spune că, deși există entuziasm pentru modelele Qwen, iar modelele open-source din China sunt „uimitoare” ca performanță, latență și cost, preocupările de reglementare și conformitate le limitează, în prezent, utilizarea în mediul enterprise. Seria Qwen este dezvoltată de Alibaba Cloud. Context financiar: investiții accelerate, dar cu atenție la bilanț În pofida acestor constrângeri, graba de a integra AI în companii continuă, alimentată de teama de a nu rămâne în urmă, potrivit lui Meyer. El adaugă că firmele listate tind să fie mai prudente în privința impactului cheltuielilor cu AI asupra bilanțului, în timp ce companiile private sunt, în general, mai dispuse să cheltuiască. Databricks a anunțat în februarie că a încheiat o finanțare de circa 5 miliarde de dolari (aprox. 23 mld. lei) la o evaluare de 134 miliarde de dolari (aprox. 616 mld. lei). Compania a raportat o creștere de peste 65% de la an la an în ultimul trimestru din 2025 și estimează că este pe cale să genereze 5,4 miliarde de dolari (aprox. 25 mld. lei) în următoarele 12 luni. [...]
Roma analizează testarea semafoarelor cu patru culori , inclusiv un semnal alb dedicat vehiculelor autonome, potrivit Libertatea . Ideea este ca lumina albă să se aprindă doar când la intersecție ajunge un număr suficient de mașini autonome, astfel încât opririle „inutile” să fie reduse prin coordonare automată. Inițiativa ar transforma capitala Italiei într-un spațiu de testare pentru o soluție de management al traficului bazată pe inteligență artificială, cu scopul de a fluidiza intersecțiile aglomerate. Conceptul este inspirat din testele făcute în Statele Unite și este analizat de autoritățile locale, conform informațiilor preluate de Libertatea. Cum ar funcționa „semaforul alb” Spre deosebire de roșu, galben și verde, lumina albă ar fi gândită în primul rând pentru mașinile autonome, nu pentru șoferii umani. Conform studiilor realizate la Universitatea din Carolina de Nord, semnalul alb se activează doar când există suficiente vehicule autonome la intersecție, moment în care sistemul preia coordonarea fluxurilor pentru a optimiza circulația. Pentru șoferii de mașini convenționale, regula propusă este diferită de logica obișnuită a semaforului: ei nu ar mai aștepta neapărat „verde”, ci ar urma mișcarea coloanei. În formularea din material, șoferii trebuie să „urmeze mișcarea” vehiculului din față: dacă acesta pornește, pot avansa; dacă se oprește, se opresc și ei. „În loc să aștepte trecerea la verde, aceștia trebuie să «urmeze mișcarea».” De ce contează: timp, consum și emisii Miza economică și de mediu este reducerea timpilor pierduți în trafic. Implementarea unui astfel de semnal alb ar putea reduce timpii de așteptare la intersecții cu peste 25%, relatează Libertatea, citând sursa menționată în text. Prin coordonarea fluxului cu ajutorul inteligenței artificiale, opririle inutile ar fi eliminate mai des, ceea ce ar putea coborî consumul de combustibil și emisiile de dioxid de carbon. Materialul mai arată că, atunci când vehiculele convenționale devin majoritare, sistemul ar reveni la culorile clasice, însă obiectivul pe termen lung rămâne automatizarea gestionării traficului în zone dense pentru a preveni blocajele. Unde se testează și ce condiții sunt necesare Potrivit informațiilor din articol, semafoarele cu lumină albă sunt testate în medii controlate, în zone cu trafic pietonal redus, precum porturi și districte industriale. Pentru extindere la scară largă, ar fi necesar ca între 30% și 40% dintre vehiculele de pe drumuri să fie autonome, ceea ce face tranziția încă îndepărtată. Conceptul a fost dezvoltat de cercetători de la North Carolina State University (NCSU), coordonați de profesorul Ali Hajbabaie. În Statele Unite, testele sunt în desfășurare în Carolina de Nord, cu sprijinul autorităților din Michigan, iar între 2024 și 2025 sistemul a fost verificat în simulări computerizate și în zone industriale cu trafic autonom controlat. Alte idei: semafor albastru și contoare pentru pietoni Modernizarea semnalizării nu se oprește la lumina albă. Start-up-ul francez Mondial analizează un „semafor albastru”, destinat comunicării cu autoturismele conectate, mai notează articolul. Separat, în Franța, guvernul a autorizat testarea contoarelor de timp la semafoarele pietonale, afișaje care arată timpul rămas pentru traversare sau așteptare, o soluție folosită deja în multe orașe mari pentru a reduce accidentele și tensiunea în trafic. Ce urmează și ce trebuie urmărit În cazul Romei, demersul este, deocamdată, la nivel de analiză și intenție de testare, în linie cu ideea de „laborator deschis” pentru această tehnologie. Evoluția proiectului va depinde de cadrul de testare, de gradul de adopție al vehiculelor autonome și de modul în care autoritățile vor integra reguli noi pentru șoferii de mașini convenționale. În esență, „semaforul alb” este o soluție care devine relevantă doar când există suficient trafic autonom pentru ca algoritmii să coordoneze eficient intersecțiile, iar pragul de 30%-40% vehicule autonome indică un orizont încă îndepărtat pentru implementare pe scară largă. Lumina albă s-ar activa doar când la intersecție ajunge un număr suficient de mașini autonome. Inteligența artificială ar coordona vehiculele autonome pentru a optimiza fluxul. Șoferii mașinilor convenționale ar urma mișcarea vehiculului din față, nu neapărat schimbarea la verde. Extinderea ar necesita ca 30%-40% dintre vehicule să fie autonome, conform materialului. [...]
