Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
OpenAI extinde Codex dincolo de programare, transformându-l într-un agent care poate folosi aplicații, naviga pe web și genera imagini, o mutare care pregătește terenul pentru viitoarea „super aplicație” desktop a companiei, potrivit Engadget. În loc să lanseze acum aplicația unificată, OpenAI livrează o actualizare majoră a Codex care arată direcția: un produs mai „generalist”, capabil să lucreze pe o suprafață mai mare de sarcini și instrumente.
Actualizarea aduce în Codex funcții care îl apropie de un asistent de lucru complet, nu doar de un instrument de scris cod:
OpenAI prezintă și două funcții de memorie, încă în regim de previzualizare:
Șeful Codex, Thibault Sottiaux, a încadrat strategia ca dezvoltare „la vedere”, cu o extindere ulterioară dincolo de dezvoltatori:
„Construim super aplicația la vedere. Această lansare este despre dezvoltatori. În viitor, o vom extinde către un public mai larg.”
Noua versiune începe să fie distribuită utilizatorilor aplicației desktop care sunt autentificați cu contul de ChatGPT. Funcția de „computer use” ajunge mai întâi pe macOS, iar disponibilitatea pentru utilizatorii din UE și Regatul Unit urmează ulterior. La fel, utilizatorii din Marea Britanie și Europa vor trebui să aștepte pentru funcțiile de memorie.
Recomandate
Marile companii încep să limiteze folosirea modelelor avansate de IA din cauza incertitudinilor privind confidențialitatea datelor , iar efectul imediat este o mutare a proiectelor sensibile către soluții „închise” (in-house) sau infrastructuri izolate, mai scumpe, potrivit Tom's Hardware . Îngrijorarea centrală, conform publicației, este că datele proprietare ale clienților (inclusiv proprietatea intelectuală) ar putea ajunge, direct sau indirect, să fie folosite la antrenarea modelelor sau să fie expuse prin colectarea de informații despre utilizare. Pe acest fond, unele organizații cer garanții contractuale mai stricte sau impun intern restricții privind ce modele pot folosi angajații și pentru ce tip de sarcini. Ce a declanșat tensiunile: schimbarea de politică la Anthropic Problema este legată de o modificare din iunie, când Anthropic și-a schimbat politicile pentru modelul său „flagship” Fable, astfel încât compania poate păstra datele clienților. Anthropic susține că păstrarea datelor are rolul de a preveni utilizarea abuzivă a modelului, însă unele companii se tem că în acest proces ar putea fi „aspirate” și date de business sensibile. În paralel, atât OpenAI, cât și Anthropic indică faptul că, în cazul clienților cu anumite contracte enterprise, nu își antrenează modelele pe informațiile furnizate de aceștia „în mod implicit”. Totuși, articolul notează că ambele companii colectează metadate de la clienți corporativi (adică date despre felul în care este folosit serviciul), iar detaliile despre conținutul exact al acestor metadate sunt greu de obținut. Metadatele și „chain-of-thought”, puncte sensibile pentru clienți Un exemplu din material este operatorul telecom C Spire, care are acorduri cu OpenAI și Anthropic ce interzic folosirea datelor sale pentru antrenarea modelelor. În același timp, contractele permit colectarea de date tehnice de utilizare. C Spire consideră că acestea ar include informații despre aplicațiile la care sunt conectate modelele și date de utilizare și își exprimă temerea că furnizorii ar putea colecta informații despre ce se întâmplă „între” generarea răspunsurilor. OpenAI afirmă că nu folosește datele de tip „chain-of-thought” (raționamentul intermediar al modelului) pentru antrenare, însă C Spire spune că are nevoie de mai multă claritate despre ce se colectează și acuză lipsa unor explicații suficient de precise. Răspuns operațional: infrastructură izolată și platforme „private”, dar costisitoare În fața acestor riscuri percepute, unele companii aleg să ruleze modele open-source pe servere proprii izolate („air-gapped”, adică separate de internet și de rețele externe). Tom’s Hardware menționează că Northrop Grumman a adoptat deja această abordare, preferând să nu se bazeze pe furnizori precum OpenAI și Anthropic pentru cazuri sensibile. În același timp, Microsoft încearcă să capitalizeze aceste temeri, promovând medii cloud izolate în care modelele rulează pe servere private și nu trimit date către companii externe de IA. Publicația subliniază însă că această variantă este costisitoare și că cel puțin un client încă o evaluează. Impact comercial: proiecte amânate sau anulate și migrare către soluții interne Materialul indică un cost comercial deja vizibil: o mare companie de utilități din SUA și-a anulat planurile de a testa Fable pentru a vedea dacă poate rula infrastructura sa energetică de bază, după ce Anthropic ar fi refuzat să accepte o politică de „zero data retention” (ZDR) irevocabilă, adică fără păstrarea datelor. În același registru, Nvidia ar fi decis să folosească Fable doar pentru sarcini care nu implică acces la date sensibile, invocând lipsa garanțiilor ZDR. Pentru activitățile considerate prea sensibile, compania folosește o soluție internă de IA. Tom’s Hardware precizează că a cerut un punct de vedere Nvidia, dar nu a primit răspuns până la publicare. Pentru piață, semnalul este că „încrederea” și condițiile de retenție a datelor devin criterii operaționale și contractuale care pot decide dacă un model este adoptat la scară sau rămâne limitat la utilizări cu risc redus. [...]
Administrația Trump tratează reglementarea AI mai ales ca pe o competiție cu China , ceea ce riscă să împingă în plan secund preocupările legate de siguranță și de concentrarea puterii în industrie, potrivit CNN . În material, CNN descrie un peisaj politic în care avertismentele tot mai dure venite chiar din interiorul industriei – inclusiv scenarii „catastrofale” despre pierderea controlului asupra sistemelor de inteligență artificială – se lovesc de o abordare a Casei Albe centrată pe viteză, inovație și avantaj strategic față de China. Miza, pentru companii și investitori, este un cadru de reguli care poate accelera sau frâna dezvoltarea și comercializarea tehnologiilor de vârf. Avertismentele industriei: „încetinire conștientă” și risc existențial CNN pornește de la apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei , pentru o „încetinire conștientă” a dezvoltării AI, argumentând că ritmul ar putea depăși capacitatea oamenilor de a gestiona tehnologia. Amodei avertizează că, fără control, sistemele ar putea ajunge dincolo de înțelegerea și controlul uman. În paralel, un fost inginer care a lucrat la OpenAI și Anthropic, Jacob Coxon, a mers mai departe, susținând că AI ar putea duce la „sfârșitul umanității” până la finalul deceniului. CNN notează însă că nu există o explicație unanim acceptată despre mecanismul concret prin care s-ar produce un astfel de deznodământ, iar scenariile invocate rămân speculative. Reglementare cerută de companii, dar contestată politic Pe fondul acestor avertismente, unele companii – inclusiv Anthropic și OpenAI – au cerut public intervenția guvernului pentru a stabili un cadru de reglementare care să limiteze dezvoltarea AI. CNN leagă această poziționare și de contextul economic: cursa pentru dominarea AI se suprapune cu pregătiri pentru listări la bursă (IPO), ceea ce ridică întrebări despre stimulentele comerciale din spatele apelurilor la reguli. Jurnalistul de tehnologie Jacob Ward, contributor CNN, descrie situația ca pe o alergare spre o „prăpastie” a unui grup restrâns de companii puternice, care susțin că nu se pot opri singure. În același registru, senatorul Bernie Sanders a anunțat o inițiativă legislativă care vizează interzicerea „superinteligenței artificiale” și o pauză temporară în dezvoltarea AI avansate, invocând riscul ca marile companii tehnologice să piardă controlul asupra propriilor produse. Casa Albă și „piața deschisă”: AI ca armă economică în rivalitatea cu China În contrapondere, David Sacks – investitor tech și „țar” pentru AI și cripto în administrația Trump, potrivit CNN – promovează o abordare mai apropiată de piața liberă și contestă motivațiile celor care avertizează asupra riscurilor extreme. În apariții publice, el sugerează că mesajele „doomerilor” (cei care anticipează scenarii apocaliptice) ar putea face parte dintr-o campanie menită să frâneze inovația americană, inclusiv în beneficiul Chinei. Președintele Donald Trump, aflat în Irlanda la momentul relatării CNN, a minimalizat ideea că cele mai sumbre scenarii „se vor întâmpla” și a revenit la tema competiției cu China: „Suntem înaintea Chinei în AI. (…) cine câștigă AI câștigă. Și putem pune balustrade.” Din această perspectivă, reglementarea devine mai degrabă un instrument de politică industrială și de securitate națională decât un răspuns la riscuri existențiale. CNN amintește și măsuri precum blocarea exportului unor cipuri Nvidia către China sau întârzieri temporare ale unor lansări pentru evaluarea impactului asupra securității naționale. Ce se vede în teren: opoziția față de centrele de date, nu față de „sfârșitul lumii” CNN mai arată că, dincolo de dezbaterea despre „sfârșitul umanității”, presiunea politică imediată vine din altă direcție: reacția publică la centrele de date necesare pentru AI. În SUA, aceste proiecte sunt contestate pentru efecte locale – consum de energie, impact asupra apei, ocuparea terenurilor agricole și posibile scumpiri ale facturilor. Această opoziție, descrisă ca transversală politic, poate influența indirect agenda de reglementare: nu prin teama de scenarii extreme, ci prin costuri și externalități vizibile, cu efecte economice directe în comunități. De ce contează pentru companii și investitori Din relatarea CNN rezultă o tensiune cu impact de reglementare și de piață: dacă Washingtonul prioritizează „cursa cu China”, atunci regulile pot favoriza accelerarea dezvoltării și consolidarea jucătorilor mari, în timp ce preocupările privind siguranța și concentrarea puterii (controlul AI în „câteva mâini”) rămân disputate politic. În lipsa unui consens, direcția probabilă rămâne fragmentată: măsuri punctuale motivate de securitate națională și presiuni locale legate de infrastructură, mai degrabă decât un cadru amplu care să trateze explicit riscurile invocate de „doomeri” și de o parte a industriei. [...]
OpenAI nu vizează listarea la bursă în 2026 , iar CEO-ul Sam Altman spune că, în contextul discuțiilor despre siguranța inteligenței artificiale, ar fi „neînțelept” ca firma să devină publică acum, potrivit TechCrunch . Altman a confirmat că OpenAI a depus confidențial documentația pentru o ofertă publică inițială (IPO), însă a respins ideea unei listări în acest an și a indicat că 2026 nu mai este ținta. Într-un interviu acordat recent editorului-șef Fortune, Alyson Shontell, el a spus că OpenAI „nu se grăbește” către IPO și că momentul este nepotrivit „având în vedere tot ce se întâmplă cu siguranța”. „Nu ne grăbim către un IPO. Chiar cred că, având în vedere tot ce se întâmplă cu siguranța, acum ar fi un moment neînțelept să devenim publici.” De ce contează: presiunea pieței publice vs. riscurile de siguranță Mesajul lui Altman sugerează că OpenAI încearcă să evite constrângerile suplimentare ale pieței publice într-o perioadă în care compania se află sub presiune din două direcții: așteptările de creștere rapidă și intensificarea dezbaterilor despre riscurile și controlul tehnologiilor de inteligență artificială. În logica lui Altman, listarea ar trebui să vină abia „când suntem pregătiți”, atât din perspectiva businessului, cât și a „momentului din societate” legat de această tehnologie. Întrebat direct dacă asta înseamnă că IPO-ul nu se va întâmpla în 2026, Altman a răspuns: „Aș spune că nu în 2026, da. Avem multe de făcut.” Ce se știa despre calendarul IPO-ului TechCrunch notează că The New York Times a relatat în iunie că OpenAI ar fi angajat bancheri și avocați cu obiectivul de a se lista în trimestrul al treilea sau al patrulea din 2026, dar că firma ar fi înclinat spre 2027, invocând volatilitatea acțiunilor din tehnologie și propriile dificultăți financiare. În acest moment, din declarațiile lui Altman reiese doar că 2026 este exclusă, fără un nou termen ferm anunțat public pentru listare. [...]
OpenAI spune că va adopta „frânarea” dezvoltării modelelor de vârf și va deschide evaluarea de siguranță către verificatori independenți , într-o mișcare care pune în prim-plan riscul de coliziune cu regulile antitrust atunci când rivalii încearcă să coordoneze standarde comune. Potrivit The Next Web , Sam Altman a susținut public apelul lui Dario Amodei (Anthropic) de a „încetini” ritmul la frontiera AI și a spus că OpenAI va urma aceeași direcție. Altman a scris că este de acord cu ideea de „a regla ritmul” („pacing”) la frontiera tehnologică și a descris drept „o idee grozavă” propunerea ca evaluatori independenți să primească acces „ca de angajat” pentru a verifica din interior munca de siguranță. El a adăugat că OpenAI va face la fel și că va reveni cu detalii. În același registru, Elon Musk (xAI) a reacționat succint, afirmând că „Dario are dreptate”, conform articolului. Ce presupune angajamentul de „acces ca de angajat” și de ce contează În eseul său, Amodei a cerut laboratoarelor de AI de vârf să permită echipelor externe să verifice practicile de siguranță direct din interiorul organizațiilor. Varianta Anthropic, descrisă de publicație, include elemente concrete: birouri, ecusoane, laptopuri de companie și dreptul evaluatorilor de a publica ceea ce găsesc. Faptul că două dintre cele mai mari laboratoare au anunțat, la o zi distanță, o poziție comună în public este prezentat ca primul pas dintr-un plan în trei etape propus de Amodei. Miza de reglementare: coordonare între rivali și riscul antitrust Pe lângă apelul la „încetinire”, Amodei a cerut Washingtonului o derogare antitrust limitată, care să permită concurenților să poarte discuții despre siguranță fără ca simpla coordonare să devină problema juridică. În viziunea lui, guvernele nu trebuie să participe, ci doar să permită aceste conversații. În Europa, însă, cadrul este diferit: articolul notează că Bruxelles-ul nu mai acordă „excepții individuale” din 2004, după intrarea în vigoare a Regulamentului 1/2003. Înainte, companiile notificau acordurile către Comisie și așteptau un răspuns; acum, ele își evaluează singure acordurile în raport cu Articolul 101 și își asumă consecințele. Publicația amintește și de un precedent relevant: Comisia Europeană a revizuit în 2023 ghidurile privind cooperarea orizontală (între competitori), extinzându-le semnificativ și introducând un capitol de 21 de pagini despre acordurile de sustenabilitate, inclusiv un „port sigur” (safe harbour) condiționat pentru standarde care îndeplinesc șase criterii. Nu există, însă, un capitol echivalent pentru standarde de siguranță în AI, iar articolul subliniază că „nimeni nu a cerut” unul. Altman și Amodei nu menționează Europa în intervențiile lor, iar șefa tehnologiei din cadrul Comisiei a spus săptămâna trecută că sunt necesare reguli globale, potrivit materialului. [...]
Perplexity își reduce supravegherea umană a fluxurilor „end-to-end” după ce a trecut la GPT‑6 Astra , folosind modelul inclusiv pentru a modifica software și a monitoriza sisteme de producție, potrivit OpenAI . Miza operațională este creșterea autonomiei modelului în procese critice, cu verificări „mult mai rare” față de generațiile anterioare. Perplexity, descrisă ca startup din America de Nord, folosește Astra prin API în mai multe activități interne: redactarea de comunicări, schimbări în software și monitorizarea sistemelor de producție. Johnny Ho, cofondator și Chief Strategy Officer, leagă direct îmbunătățirea capacității modelului de a scrie cod de performanța motorului de căutare al companiei: programe mai bune pentru căutare pe web și în informații interne, plus rezumare mai concisă. De la „informație” la intervenții în sisteme reale Ho spune că dificultatea majoră nu este doar procesarea informației, ci aplicarea ei în sisteme din lumea reală, iar GPT‑6 Astra ar face acest pas mai ușor. „Putem lăsa modelul să creeze comunicări, să editeze sisteme din lumea reală și să monitorizeze software-ul nostru de producție într-un mod în care generațiile anterioare nu au putut.” Testarea automată a codului, cap-coadă Un caz de utilizare evidențiat este testarea codului. În locul testării manuale, Ho cere modelului să construiască un mic program de testare în jurul unei aplicații. Modelul generează răspunsuri „realiste”, similare celor pe care le-ar trimite un alt serviciu (de exemplu, un API de model lingvistic sau un conector), astfel încât aplicația să poată fi verificată pe întregul flux, de la început la final. „Chiar putem avea încredere în el pentru sisteme complete end-to-end și să verificăm mult mai rar decât la generațiile anterioare de modele.” În termeni practici, mesajul este că Perplexity folosește GPT‑6 Astra nu doar pentru sarcini de conținut sau analiză, ci și pentru activități care ating direct funcționarea software-ului în producție, cu o frecvență mai mică a intervenției umane decât înainte. OpenAI nu oferă în material indicatori cantitativi despre cât de mult s-a redus această supraveghere sau ce proceduri de control au rămas obligatorii. [...]
Un chatbot care te validează prea ușor poate distorsiona deciziile și relația utilizatorului cu AI , iar un mic test descris de TechRadar sugerează că ChatGPT rezistă mai bine presiunii pe fapte și recomandări practice decât tentației de a oferi validare personală. Autoarea pornește de la problema „sycophancy” (comportament lingușitor, excesiv de agreabil), numită și „glazing” în jargonul comunităților online: situații în care un model confirmă opinii, flatează sau spune utilizatorului ce vrea să audă, în loc să ofere o evaluare utilă. În context, OpenAI a recunoscut anterior că unele versiuni (precum GPT-4o) au devenit „prea flatante sau de acord” după un update din 2025 și că problema ar fi fost remediată, potrivit unei note publicate de companie. Cinci teste: unde a rezistat și unde a cedat parțial Experimentul descris este unul limitat (autoarea subliniază că „nu e o știință exactă”), dar oferă indicii despre tiparele în care modelul poate deveni prea acomodant: Opinii subiective (social media) : când utilizatoarea și-a schimbat poziția, ChatGPT și-a ajustat și el nuanța inițială a răspunsului, părând să „încline” spre cadrul propus de interlocutor, deși a păstrat argumente și calificări. Invocarea expertizei (identificarea textelor generate de AI) : când utilizatoarea a pretins experiență profesională, ChatGPT a arătat deferență („ai un ochi peste medie”), dar a continuat să contrazică ideea centrală și a propus un test „orb” pentru verificare. Fapte verificabile (mitul „folosim 10% din creier”) : modelul a respins afirmația și a refuzat să trateze încrederea utilizatoarei ca dovadă, menținând corecția. Decizie cu risc (demisie pentru a construi o aplicație fără plan/fonduri/abilități) : în loc de încurajare, ChatGPT a recomandat prudență („nu aș renunța încă”), pași de validare și calcularea „pistei” financiare (cât timp îți permiți să funcționezi fără venit). Evaluare personală (inteligență) : aici, modelul a fost cel mai dispus să flateze, estimând că utilizatoarea e „peste medie” și construind o argumentație amplă, deși a adăugat ulterior limitări (nu poate deduce IQ dintr-o conversație scurtă). Concluzia autoarei: din cele cinci teste, trei au arătat rezistență , două au validat parțial și niciunul nu a alunecat în lingușire evidentă , însă „validarea personală” a rămas mai ușor de obținut decât acordul pe fapte sau recomandări cu miză. De ce contează operațional: risc de dependență și decizii proaste Miza nu e doar „tonul” unui chatbot. TechRadar argumentează că un asistent prea agreabil poate deveni problematic când interacțiunile devin personale: un sistem care confirmă constant utilizatorul poate încuraja conversații mai lungi și poate crește greutatea pe care oamenii o dau răspunsurilor, mai ales când au impresia că AI „îi înțelege”. În acest context, articolul amintește că tot mai mulți oameni folosesc AI pentru sprijin emoțional, sfaturi și companie , iar în jurul utilizării prelungite apar discuții despre dependență, credințe că AI ar fi conștient, relații emoționale intense și ceea ce a ajuns să fie numit „psihoză AI” (termen disputat, dar prezent în dezbaterea publică). Ideea centrală: lingușirea nu explică singură aceste cazuri , însă poate amplifica interacțiuni deja sensibile, mai ales pentru utilizatori vulnerabili. Ce rămâne de urmărit Chiar dacă, în testul descris, ChatGPT a părut „mai bun” la a se opune presiunii pe fapte și decizii riscante, articolul sugerează că zona de validare personală rămâne un punct slab: mai greu de detectat, mai ușor de acceptat și, potențial, mai influentă în utilizarea de zi cu zi. [...]
