Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Jony Ive pregătește primul dispozitiv OpenAI, o boxă inteligentă cu cameră, cu lansare estimată pentru începutul lui 2027, potrivit MacRumors, care citează publicația The Information. Proiectul marchează intrarea OpenAI pe piața hardware, în parteneriat cu fostul designer-șef Apple.
Dispozitivul ar urma să fie o boxă inteligentă dotată cu cameră integrată și funcții avansate de inteligență artificială. Conform informațiilor apărute, produsul va include recunoaștere facială similară cu Face ID și va putea efectua achiziții la cererea utilizatorului. Mai mult, sistemul ar fi conceput să „observe” utilizatorul și mediul din jur pentru a oferi sugestii proactive, precum recomandarea unei ore mai devreme de culcare înaintea unei ședințe matinale.
OpenAI ar viza un preț cuprins între 200 și 300 de dolari, cu o lansare posibilă în februarie 2027. În paralel, compania analizează și alte dispozitive, precum o lampă inteligentă și ochelari cu inteligență artificială, însă acestea ar putea apărea abia în 2028 sau ulterior.
Jony Ive și directorul general OpenAI, Sam Altman, au sugerat anterior că produsul va fi „liniștit” și „neintruziv”, dar și „cel mai impresionant obiect tehnologic creat vreodată”. Totuși, în interiorul companiei ar exista tensiuni legate de ritmul de dezvoltare și de secretomania echipei de design.
Intrarea OpenAI în zona hardware vine într-un moment în care și Apple pregătește un hub pentru locuință, cu cameră și integrare profundă cu Siri. Dacă planurile se concretizează, 2027 ar putea aduce o competiție directă între două viziuni diferite asupra asistentului inteligent din casă.
Recomandate
Băncile europene ar putea tăia 10%–20% din posturi în următorii cinci ani , pe măsură ce inteligența artificială crește productivitatea și reduce nevoia de personal în activitățile de suport, potrivit unei analize citate de Agerpres . Estimarea vine de la analiștii Morgan Stanley și indică un impact direct asupra costurilor operaționale ale băncilor. Analiștii Morgan Stanley estimează că adoptarea AI ar putea aduce creșteri de productivitate de 30% și ar permite reducerea efectivelor „pe termen scurt”, cu restructurări realizate în mare parte prin plecări voluntare, inclusiv pensionări. În același timp, economiile de costuri asociate acestor reduceri ar putea ajunge la aproximativ 4%–9% din total, potrivit calculelor din raport. Unde se vede deja impactul: suport, middle și back office Semnalele de pe piață arată că băncile încep să lege explicit planurile de eficientizare de utilizarea AI, în special în zonele care țin de operațiuni și suport: Standard Chartered a anunțat eliminarea a aproape 8.000 de posturi în domeniul suport, în următorii patru ani, asociind decizia cu AI. Directorul Bill Winters a spus că planul va afecta „capitalul uman cu valoare mai mică”, formulare pentru care ulterior și-a cerut scuze. HSBC analizează posibilitatea de a elimina aproximativ 20.000 de locuri de muncă , pornind de la ipoteza că AI poate reduce dimensiunea echipelor din funcțiile de tip middle și back office (activități interne de procesare, control și suport operațional), potrivit unei informații Bloomberg menționate în material. La Commerzbank , directorul general Bettina Orlopp a indicat economii de costuri de aproximativ 350 de milioane de euro (aprox. 1,75 miliarde lei) în câțiva ani, pe fondul utilizării inteligenței artificiale. Miza economică: costuri mai mici, dar și venituri potențial mai mari Dincolo de reducerea cheltuielilor, analiștii Morgan Stanley susțin că AI ar putea sprijini și creșterea veniturilor, de exemplu printr-o mai bună identificare a produselor potrivite pentru fiecare client. În această logică, băncile cu platforme integrate — retail, economii, asigurări și administrarea averilor — ar fi mai bine poziționate să valorifice tendința, deoarece pot folosi datele și distribuția internă pentru a personaliza oferta către clienți. Ce urmează Materialul indică o direcție: restructurările ar putea fi accelerate de implementarea AI în funcții bancare diverse, iar reducerea de personal ar urma să se facă, în bună măsură, prin ieșiri naturale din sistem. Ritmul și amploarea vor depinde însă de cât de repede reușesc băncile să introducă AI în procesele de bază și să transforme câștigurile de productivitate în economii efective. [...]
Cisco spune că a redus semnificativ timpii de dezvoltare și operare software prin integrarea Codex direct în fluxurile de producție , cu efecte măsurabile precum scăderea timpilor de build cu circa 20% și economisirea a peste 1.500 de ore de inginerie pe lună, potrivit OpenAI , care descrie parteneriatul dintre Cisco și OpenAI pentru folosirea „agentică” (autonomă, pe pași) a AI în ingineria la scară de întreprindere. În loc să trateze Codex ca pe un instrument izolat de productivitate pentru programatori, Cisco l-a integrat în procesele de inginerie din producție, expunându-l la sisteme mari, cu multe depozite de cod (multi-repository), baze de cod puternic axate pe C/C++ și cerințe stricte de securitate, conformitate și guvernanță. Impact operațional: de la „trimestre” la „săptămâni” în livrarea de funcționalități Un exemplu central este AI Defense , soluția Cisco „cap-coadă” de securitate pentru riscurile introduse de AI. Conform materialului, Codex a fost folosit pentru a scrie „majoritatea” AI Defense și „aproape fiecare funcționalitate nouă” pe care Cisco o dezvoltă pentru produs. „Funcționalități care ar fi durat câteva trimestre ca să ajungă la clienți au scăzut la săptămâni.” —DJ Sampath, SVP/GM, AI Software and Platform, Cisco Ce anume e diferit: „agenție” în baze de cod complexe Cisco indică drept element-cheie nu completarea de cod, ci capacitatea Codex de a executa fluxuri reale de lucru, inclusiv bucle autonome de tip „compile-test-fix” prin interfață de linie de comandă (CLI), în timp ce operează în cadrele existente de revizie, securitate și guvernanță. În practică, Codex ar fi demonstrat că poate: să înțeleagă și să raționeze peste depozite mari și interconectate; să lucreze fluent în limbaje complexe (inclusiv C/C++); să ruleze sarcini de durată și să orchestreze pași de lucru specifici ingineriei software. Unde apar câștigurile cuantificabile Materialul oferă câteva rezultate concrete, atribuite utilizării Codex în fluxuri critice: Optimizare de build între depozite : analiză de loguri și grafuri de dependențe în peste 15 depozite interconectate, cu rezultat de ~20% reducere a timpilor de build și peste 1.500 de ore de inginerie economisite lunar la nivel global. Remediere de defecte la scară (CodeWatch) : automatizarea reparării defectelor cu execuție iterativă „agentică” pe baze C/C++ mari, cu o creștere de 10–15 ori a volumului de defecte rezolvate și reducerea duratei de la săptămâni la ore. Migrații de framework : pentru echipele Splunk, migrarea mai multor interfețe de la React 18 la 19 ar fi fost comprimată din săptămâni în zile, Codex preluând schimbările repetitive. „Cele mai mari câștiguri au venit când am încetat să ne gândim la Codex ca la un instrument și am început să-l tratăm ca pe o parte a echipei.” —Ryan Brady, Principal Engineer, Cisco Splunk Context de securitate: Daybreak și acces guvernat la GPT‑5.5‑Cyber În paralel, Cisco este prezentată ca parte a inițiativei Daybreak a OpenAI, un program care reunește modele OpenAI, Codex și parteneri din securitate pentru accelerarea apărării cibernetice și securizarea continuă a software-ului. În acest cadru, Cisco ar fi „guvernat accesul” la GPT‑5.5‑Cyber, descris ca model pentru apărătorii cibernetici. Tot cu Codex, Cisco spune că a construit Defense Squad, un instrument open-source care a ajuns din faza de idee în comunitatea de dezvoltatori în mai puțin de o săptămână. Ce urmează: model de adopție „în producție”, nu pilot Concluzia operațională a colaborării, așa cum este descrisă, este un model repetabil de adoptare a AI în întreprinderi: parteneriat tehnic strâns, încărcări reale de lucru și aliniere la nivel de leadership încă de la început. Codex este folosit acum în mai multe unități de business Cisco, iar echipele ar evalua tot mai des munca prin prisma duratei unei rulări Codex („cât va dura acea rulare”), nu doar prin estimări tradiționale de efort. [...]
Papa Leon cere „dezarmarea” inteligenței artificiale și atacă logica puterii din spatele ei , într-o enciclică ce poate întări presiunea publică pentru reguli mai stricte asupra tehnologiilor avansate, potrivit Antena 3 . Documentul, intitulat „ Magnifica Humanitas ”, este dedicat „protejării persoanei umane în epoca inteligenței artificiale” și consolidează poziția Suveranului Pontif ca sceptic față de direcția în care se dezvoltă AI. Enciclica include un pasaj din „Stăpânul Inelelor: Întoarcerea Regelui”, de J.R.R. Tolkien, atribuit în mod uzual personajului Gandalf, deși Papa Leon nu menționează explicit numele personajului. În text, citatul este folosit ca argument pentru responsabilitate și pentru ideea că oamenii nu pot abdica de la controlul moral și social asupra tehnologiei, chiar într-o perioadă de schimbări accelerate. „Treaba noastră nu este să cunoaștem toate mișcările acestei lumi, ci să facem ce ne stă în putință ca să ajutăm evul acesta în care ne este dat să trăim, smulgând din rădăcini răul pe câmpurile pe care le cunoaștem, astfel ca aceia care vor trăi după noi să aibă o țară curată pe care să o poată însămânța.” Mesajul de reglementare: AI, tratată ca o putere ce trebuie limitată În enciclică, Papa Leon avertizează asupra „dominației tot mai mari a unei paradigme tehnocratice”, care ar putea reduce „creația la un obiect al exploatării” și oamenii la „simple rotițe într-un sistem orientat către o eficiență tot mai mare”. În această logică, apelul la „dezarmarea” inteligenței artificiale funcționează ca o cerere de limitare a capacităților și utilizărilor care scapă controlului uman, nu ca o critică abstractă a tehnologiei. Papa compară ascensiunea AI cu revoluția industrială (mijlocul secolului al XVIII-lea – începutul secolului XX) și îl invocă pe Papa Leon al XIII-lea, care, în enciclica din 1891, sublinia drepturile și demnitatea muncitorilor într-o perioadă de transformări tehnologice și expansiune capitalistă. Miza, în lectura actuală, este ca noile tehnologii să nu producă o concentrare și mai mare a puterii și bogăției. Context: semnal către oligarhii din tehnologie și „cultura puterii” Antena 3 notează că Wired și Ars Technica au speculat că referința la Tolkien nu este întâmplătoare, în contextul în care „Stăpânul Inelelor” a fost „apropriat” prin interpretări controversate de miliardari din industria tehnologiei, precum Peter Thiel și Elon Musk, interpretări criticate de fanii seriei. Wired a mers mai departe, sugerând că Papa Leon ar putea ironiza subtil această apropriere, mai ales că a denunțat „cultura puterii” care alimentează ascensiunea rapidă a inteligenței artificiale. În același context, publicația amintește că Thiel și-a numit compania de analiză de date Palantir Technologies , după „palantír”-ul folosit pentru spionaj în saga lui Tolkien, iar Musk a promovat în trecut o interpretare politizată a trilogiei. Ce urmează „Magnifica Humanitas” este prezentată drept una dintre temele majore ale primului an de pontificat al lui Leon și un text care întărește poziționarea Vaticanului în dezbaterea despre limitele AI. Impactul concret în politici publice nu este detaliat în material, însă mesajul adaugă greutate unei discuții deja dominante în reglementare: cum sunt controlate sistemele avansate și cine răspunde pentru efectele lor sociale. [...]
OpenAI și Thrive Holdings spun că au construit un agent fiscal care se îmbunătățește singur în producție , folosind un circuit de feedback din utilizarea reală, astfel încât corecțiile făcute de contabili să devină „semnale” structurate pentru evaluări și iterații rapide cu Codex, potrivit OpenAI . Miza operațională: reducerea timpului de pregătire a declarațiilor și creșterea capacității firmelor de contabilitate în vârf de sezon, fără ca fiecare problemă să fie rezolvată manual de ingineri. În proiect au lucrat, timp de șase luni, ingineri și cercetători OpenAI „forward deployed” (integrați în echipele din teren) împreună cu inginerii Thrive Holdings, dezvoltând „Tax AI” pentru rețeaua Crete , care include 30+ firme de contabilitate. Contextul descris de OpenAI: practicienii Crete pregătesc zeci de mii de declarații pe sezon, pe baza a milioane de documente, iar pentru dosare de complexitate medie și mare doar introducerea datelor poate ajunge la opt ore per declarație. Tax AI a procesat 7.000 de declarații în pilotul din acest sezon fiscal, automatizând o parte importantă din pregătirea formularelor 1040 și 1041. OpenAI susține că sistemul „economisește aproximativ o treime” din timpul de pregătire, poate redacta declarații cu „până la 97% acuratețe” și crește productivitatea („throughput”) cu aproximativ 50%. În plus, compania afirmă că versiunea curentă este „măsurabil” mai bună decât cea lansată cu trei luni înainte. Cum este măsurată îmbunătățirea și ce s-a schimbat în câteva săptămâni OpenAI descrie o metodă de evaluare bazată pe proporția declarațiilor care ating praguri de completare corectă a câmpurilor (75%, 90% și 100%), ca indicator al volumului de corecții necesare ulterior. La lansare, „doar un sfert” dintre declarații ajungeau la 75% completare corectă, iar în șase săptămâni ponderea a urcat la 86%, potrivit aceleiași surse. Compania mai spune că progresul a fost și mai rapid la pragurile de 90% și 100%. Pe parcursul sezonului, sistemul a trecut de la sarcini mai simple (W-2 și 1099) la declarații mai complexe (inclusiv K-1 și diverse „schedules”), iar fiecare nouă capabilitate ar fi economisit mai mult timp per declarație, deoarece înlocuia muncă manuală mai dificilă. Bucla de auto-îmbunătățire: practicieni, „urme” din producție și iterație cu Codex Arhitectura de îmbunătățire continuă este construită pe trei „piloni”, conform OpenAI: feedback de la practicieni , care indică ce erori contează și ce merită optimizat; „production traces” (urme din producție), adică un istoric structurat al pașilor de la documentele sursă la câmpurile extrase, mapare și corecțiile expertului; o buclă de iterație condusă de Codex , în care problemele repetate devin „finding-uri” (constatări), apoi evaluări țintite („evals”) și, în final, sarcini de inginerie cu criterii de succes și validare (inclusiv teste de regresie). Exemplul detaliat în material este cel al veniturilor din proprietăți închiriate (Schedule E), unde diferențele dintre valoarea propusă de agent și cea din declarația depusă pot avea cauze diferite (eroare de extracție, preferință a practicianului, valori preluate din an anterior, modificări în altă etapă a fluxului). Sistemul încearcă să transforme corecțiile repetate în ținte de evaluare, astfel încât Codex să poată investiga cauza (schemă de extracție, selecția surselor, mapare către „tax engine”, evaluare/„grader”) și să propună modificări verificabile înainte de a ajunge în producție. Ce înseamnă asta pentru firme: capacitate mai mare în sezon și redistribuirea muncii Din perspectiva impactului operațional, OpenAI argumentează că valoarea nu vine doar din automatizare, ci din faptul că agentul devine mai bun pe măsură ce este folosit, fără ca îmbunătățirile să depindă exclusiv de intervenții manuale ale inginerilor. În material este inclus și un exemplu punctual: un contabil senior care ar fi petrecut 180 de ore pe pregătirea declarațiilor anul trecut ar fi ajuns la 15 ore anul acesta, folosind timpul economisit atât pentru discuții cu clienții, cât și pentru a prelua clienți noi și servicii noi. OpenAI nu oferă însă detalii suplimentare despre câți utilizatori au avut rezultate similare sau despre distribuția acestor câștiguri în pilot. În final, OpenAI și Thrive Holdings prezintă acest model ca „plan” pentru extindere către alte fluxuri din contabilitate (de exemplu, contabilitate curentă și audit) și către operațiuni precum automatizarea serviciului de asistență IT, în interiorul companiilor din portofoliul Thrive. Pentru moment, informațiile publice din material rămân la nivelul pilotului și al metodologiei de îmbunătățire, fără o cronologie de lansare comercială mai largă sau indicatori financiari. [...]
Meta a folosit munca dezvoltatorilor concediați pentru a-și antrena modelele de inteligență artificială , într-un proces care ridică probleme operaționale și de încredere internă, potrivit WinFuture . Compania ar fi înregistrat activitatea de lucru și ar fi introdus codul scris de angajați în „învățarea” algoritmilor, chiar în perioada în care aceștia așteptau confirmarea concedierii. Meta taie în prezent aproximativ 8.000 de posturi, adică circa 10% din forța de muncă globală. Angajații vizați au rămas aproape o lună în incertitudine după anunțul din aprilie, înainte de încetarea efectivă a contractelor. Cum ar fi fost folosită munca angajaților în antrenarea AI În intervalul de tranziție, dezvoltatorii au continuat să scrie cod pentru produse-cheie ale grupului, iar acest cod ar fi fost folosit direct ca date de antrenare pentru modelele interne de inteligență artificială. Publicația descrie și existența unui sistem intern de monitorizare care ar fi înregistrat activitatea de pe dispozitivele de lucru. Într-o discuție internă, Mark Zuckerberg ar fi justificat abordarea prin faptul că dezvoltatorii companiei sunt „mai inteligenți” decât furnizorii externi, ceea ce i-ar face o sursă mai bună de date pentru automatizarea programării. Înregistrare audio „scursă” și reacții WinFuture notează că site-ul Futurism a relatat despre un fragment audio ajuns în spațiul public, care ar susține declarațiile conducerii. Din această perspectivă, procesul ar fi fost gestionat intenționat, cu un beneficiu tehnic: AI-ul ar învăța de la specialiști, ceea ce ar reduce rata erorilor în rezultatele generate. Metoda a atras critică și indignare, în special pentru că angajații ar fi contribuit la optimizarea unor sisteme care ar urma să le preia sarcinile. Potrivit articolului, dezvoltatorii nu ar fi primit o compensație suplimentară și nici nu ar fi fost informați despre scopul exact al colectării datelor. Miza financiară: investiții masive și reorganizare În paralel cu reducerile de personal, Meta își reorientează bugetele către dezvoltarea algoritmilor și ar intenționa să investească între 169 și 195 miliarde de dolari (aprox. 778–897 miliarde lei) în extinderea tehnologiei. Totodată, circa 7.000 de angajați rămași ar fi fost mutați în departamente noi. În ansamblu, cazul indică o accelerare a strategiei de automatizare în marile companii de tehnologie, cu un potențial câștig operațional pe termen scurt, dar cu un cost dificil de cuantificat: erodarea încrederii interne atunci când datele de muncă sunt folosite pentru a antrena sisteme care pot înlocui chiar rolurile celor care le-au „hrănit” cu informație. [...]
China extinde controlul asupra mobilității specialiștilor în inteligență artificială, cerând aprobări înainte de călătoriile internaționale inclusiv pentru angajați din firme private , o măsură care poate afecta direct colaborările transfrontaliere și fluxul de talente din industrie, potrivit Tom's Hardware . Restricțiile ar viza persoane care lucrează în companii de stat, fondatori de startup-uri și angajați ai companiilor private, pe fondul evaluării lor ca „active strategice” pentru ambițiile Chinei în domeniul AI, conform unei relatări Bloomberg (citată de publicație). Până acum, China limita deja călătoriile internaționale pentru anumite categorii-cheie, precum cercetători seniori din instituții publice de educație, oameni de știință din domeniul nuclear și executivi de top ai companiilor de stat; extinderea către zona privată este însă o mișcare mai puțin obișnuită, chiar și pentru Beijing. Cine intră pe listă și ce nu este încă lămurit Nu există, deocamdată, ghidaj oficial privind rolurile, nivelul de expertiză sau senioritatea care intră sub incidența aprobărilor de călătorie. Sursele Bloomberg citate indică faptul că selecția ar fi făcută în funcție de impactul persoanelor asupra obiectivelor Chinei în AI, nu doar după angajator sau poziția din organigramă. Publicația notează că măsura ar extinde o directivă guvernamentală anterioară, în cadrul căreia unii ingineri AI aveau obligația de a raporta planurile de călătorie în străinătate, dar puteau totuși să plece când era necesar. Miza: reducerea riscului de „scurgere” de tehnologie și talente Contextul invocat este competiția globală pentru specialiști și protejarea tehnologiilor sensibile. Tom’s Hardware leagă această abordare de preocuparea autorităților chineze privind transferul de proprietate intelectuală și de talente către SUA, menționând că politica ar urmări să reducă riscul de divulgare a unor tehnologii-cheie, inclusiv în situații în care startup-uri chineze își mută operațiunile în afara țării (exemplul dat: Singapore ). În același timp, articolul punctează presiunea financiară din piața globală de AI: companii americane ar cheltui sume foarte mari pentru recrutarea de experți, inclusiv prin bonusuri de 100 milioane dolari (aprox. 460 milioane lei) și pachete de până la 1,25 miliarde dolari (aprox. 5,75 miliarde lei) pe patru ani, potrivit exemplelor citate. Efecte posibile pentru industrie Tom’s Hardware avertizează că măsura ar putea avea consecințe contrare intenției declarate de protecție: ar putea descuraja specialiștii chinezi aflați deja în străinătate să se întoarcă pentru a-și reconstrui cariera în China; i-ar putea împinge pe unii ingineri AI din China, care își doresc o carieră internațională, să plece mai devreme, înainte de a fi incluși pe listele de restricții, dezvoltându-și competențele în afara țării. În lipsa unor criterii oficiale publice, rămâne neclar cât de larg va fi aplicată politica și cât de mult va afecta, în practică, mobilitatea specialiștilor din AI din sectorul privat. [...]
