Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

OpenAI își fixează ca țintă ca până în martie 2028 o parte semnificativă din cercetarea sa să fie făcută de sisteme AI, într-un pariu operațional care ar putea accelera ritmul dezvoltării și, implicit, presiunea pentru standarde de siguranță și coordonare publică, potrivit OpenAI.
Miza, în versiunea companiei, nu este doar „cât de capabile” devin modelele, ci cum ajunge AI să fie „abundentă, accesibilă, sigură, utilă și suficient de ușor de folosit” încât să poată fi adoptată pe scară largă de persoane și organizații. OpenAI susține că economia începe deja să se reorganizeze în jurul AI, iar întrebarea centrală devine distribuția beneficiilor și a puterii pe care o aduce această tehnologie.
În centrul planului se află construirea unui „cercetător AI automatizat” – un sistem care să accelereze și să automatizeze tot mai mult procesul de cercetare, dar care să rămână „dirijabil, responsabil și conectat la oameni”. OpenAI afirmă că, „în tandem” cu cercetătorii umani, astfel de sisteme ar putea ajuta la testarea ideilor, găsirea erorilor, explorarea alternativelor și iterarea rapidă.
Compania leagă explicit această direcție de problema „aliniamentului” (adică menținerea comportamentului AI în acord cu intenția umană), pe care o descrie drept o provocare de cercetare dificilă. În logica prezentată, AI care ajută la cercetare ar deveni un factor determinant al vitezei progresului „în următorii câțiva ani”.
OpenAI își formulează al doilea obiectiv ca „accelerarea economiei” prin accelerarea progresului științific, a productivității și a creșterii economice, cu condiția ca „câștigurile să fie împărțite pe scară largă”. În același cadru, compania spune că „toată lumea” ar trebui să aibă o șansă la o parte „semnificativă” din prosperitatea creată de AI.
Textul nu oferă mecanisme concrete de redistribuire sau instrumente economice specifice, dar insistă pe ideea că tehnologiile transformative pot concentra puterea sau o pot lărgi – iar rezultatul nu este automat.
Pe măsură ce dezvoltarea AI de vârf continuă, OpenAI anticipează că va crește importanța coordonării naționale și globale. Compania reia ideea unei organizații internaționale care să coordoneze eforturile de AI pentru reducerea riscurilor catastrofale și menționează explicit un obiectiv: să facă posibilă acțiunea coordonată, „inclusiv încetinirea dezvoltării de frontieră când este nevoie”, astfel încât reziliența societală, siguranța și aliniamentul să țină pasul.
În același timp, OpenAI susține că progresul tehnic mai rapid crește, nu reduce, nevoia de judecată umană și coordonare publică, iar viitorul ar trebui „modelat de oameni, instituții și societăți”, nu doar de companiile care construiesc cele mai capabile sisteme.
OpenAI își descrie evoluția în trei etape: cercetare spre AGI (inteligență artificială generală), apoi tranziția la companie de produs, iar acum „faza a treia”, în care accentul se mută pe transformarea capabilităților de vârf în instrumente pe care oamenii le pot folosi efectiv „pentru a prospera”.
Al treilea obiectiv enunțat este „să ofere fiecărei persoane de pe Pământ un AGI personal”, ca formă de democratizare a accesului. În argumentația companiei, distribuția largă a puterii ar face societățile mai reziliente, iar un „viitor bun” al AI nu poate fi unul în care un număr mic de instituții controlează majoritatea capabilității și a beneficiilor.
Ce urmează, din informațiile disponibile, este operaționalizarea acestor ținte – în special a „cercetătorului AI automatizat” și a condițiilor de „siguranță, confidențialitate, accesibilitate, ecosisteme deschise și supraveghere publică” pe care OpenAI le enumeră ca necesare pentru o adopție largă. Textul nu include un calendar detaliat dincolo de reperul „martie 2028”.
Recomandate

OpenAI deschide un program de colaborare cu cercetători externi pentru a produce dovezi independente despre impactul economic al inteligenței artificiale , printr-o platformă nouă numită OpenAI Economic Research Exchange , potrivit OpenAI . Miza este să treacă discuția despre efectele IA de la exemple izolate la cercetare empirică, cu metodologii verificabile și date din lumea reală, inclusiv prin utilizarea controlată a instrumentelor și seturilor de date OpenAI. Programul este gândit ca un „schimb” de cercetare: proiecte selectate vor fi derulate în colaborări structurate, pe bază de proiect, cu echipa OpenAI Economic Research, cu obiectivul declarat de a obține „evidențe credibile, independente” despre modul în care IA afectează lucrătorii, companiile, instituțiile și economia în ansamblu. OpenAI precizează că utilizarea instrumentelor sale ar urma să permită extinderea analizei dincolo de limitele seturilor de date tradiționale, cu „garanții clare” privind confidențialitatea utilizatorilor și folosirea responsabilă a datelor. Cum va funcționa selecția și ce tip de proiecte sunt vizate Cercetătorii selectați vor lucra în proiecte cu obiective delimitate, „borne” (milestones) definite, reguli de guvernanță a datelor și procese de revizuire. OpenAI spune că își dorește propuneri care să răspundă unor întrebări importante despre impactul economic al IA și care să explice cum poate ajuta utilizarea atent guvernată și protejată din perspectiva vieții private a instrumentelor OpenAI. Domeniile de expertiză pe care compania le menționează includ, între altele: inferență cauzală aplicată și măsurare (metode statistice pentru a estima efecte și relații de cauzalitate); economie a muncii, productivitate, firme; educație, antreprenoriat; finanțe publice, economie regională, dezvoltare, inegalitate. Criterii de evaluare și calendar Propunerile vor fi evaluate în funcție de rigoarea metodologică, fezabilitate, potrivirea cu prioritățile Exchange, existența unor etape clare și potențialul de a contribui cu dovezi externe credibile despre efectele economice ale IA. OpenAI indică și un calendar al procesului: aplicațiile sunt deschise acum, prin formularul dedicat : aici ; termen-limită: 5 iulie 2026; notificarea cercetătorilor selectați: până la 31 iulie 2026. Detaliile despre cerințe și proces sunt în documentul „Request for Proposals”: aici . De ce contează pentru economie și companii Inițiativa semnalează o încercare de a standardiza măsurarea efectelor IA asupra productivității, pieței muncii și performanței firmelor, prin proiecte externe care ar trebui să producă rezultate utilizabile și de către decidenți publici și mediul de afaceri. OpenAI poziționează Exchange ca parte a unor eforturi mai largi de măsurare a impactului economic al IA, menționând și „OpenAI Signals”, fără a detalia în acest material cum se vor integra rezultatele între programe. [...]

OpenAI își mută centrul de greutate al ChatGPT spre clienții corporate și venituri recurente , printr-o reproiectare majoră menită să transforme produsul într-o „superaplicație” cu instrumente de programare și „agenți” de inteligență artificială, într-un moment în care compania ia în calcul o eventuală listare la bursă, potrivit HotNews . Schimbările fac parte dintr-o reorganizare mai amplă, în care OpenAI își redirecționează resursele către clienții-firme care aduc profit și își intensifică competiția cu Anthropic , conform unor foști și actuali angajați citați de Financial Times. Un angajat cu funcție înaltă a rezumat direcția prin formula: „Chat este mort”. Ce se schimbă în ChatGPT și când Reorganizarea ar urma să acorde mai multă importanță produsului de programare Codex și, potrivit informațiilor, să fie lansată „în următoarele săptămâni”, inițial prin actualizări ale site-ului și ale aplicațiilor mobile ChatGPT. Pentru a crește adoptarea, OpenAI reproiectează interfața ChatGPT cu solicitări și funcții noi care să direcționeze utilizatorii către: instrumente de programare; generare de imagini; servicii partenere, precum Canva și Booking.com. De ce contează: pondere mai mare a veniturilor din companii Miza este una de model de business: majoritatea utilizatorilor Codex sunt clienți plătitori, iar 2 milioane de firme generează aproximativ 40% din veniturile OpenAI, potrivit Financial Times. Publicația notează că OpenAI se așteaptă ca această pondere să crească la 50% până la finalul anului. În paralel, baza de utilizatori rămâne foarte mare: OpenAI a anunțat la începutul anului că ChatGPT are peste 900 de milioane de utilizatori activi săptămânal și că a depășit 50 de milioane de abonați consumatori. Context: discuții despre o posibilă listare la bursă Reuters a relatat în luna mai că OpenAI pregătea depunerea unei cereri confidențiale pentru listare la bursă în SUA în următoarele săptămâni. Totuși, directorul executiv Sam Altman a spus că firma nu urmărește un moment anume și că va intra pe bursă „atunci când va fi momentul potrivit”. [...]

China pregătește un plan de circa 2 trilioane de yuani pentru centre de date, cu efect direct asupra pieței de cipuri AI , potrivit Reuters , care citează un material Bloomberg News. Planul ar viza cheltuieli de aproximativ 2 trilioane de yuani (295,43 miliarde dolari, aprox. 1.360 miliarde lei) în următorii cinci ani pentru construirea de centre de date la nivel național, pe fondul competiției tot mai dure cu SUA în domeniul inteligenței artificiale. Potrivit informațiilor Bloomberg News citate de Reuters, Comisia Națională pentru Dezvoltare și Reformă (NDRC) se numără printre agențiile guvernamentale care elaborează un „plan-cadru” pentru o rețea de hub-uri de calcul interconectate în toată țara. Documentul este încă în discuții incipiente, iar detaliile se pot schimba. Presiune pe furnizorii străini: ținta de 80% tehnologie locală Un element cu impact economic și industrial major este intenția de a se baza pe furnizori locali pentru cel puțin 80% din tehnologie, inclusiv cipuri pentru AI, ceea ce ar reduce semnificativ spațiul pentru jucători americani precum Nvidia și Advanced Micro Devices, conform aceluiași material. În paralel, Reuters amintește că a relatat anterior despre îndrumări ale guvernului chinez potrivit cărora proiectele noi de centre de date care primesc orice fel de finanțare de la stat ar trebui să folosească doar cipuri AI produse pe plan intern—un semnal de continuitate în direcția „autosuficienței tehnologice”. Cine ar opera infrastructura și care e contextul global Bloomberg News mai notează că firme de stat precum China Mobile și China Telecom ar urma să opereze cea mai mare parte a centrelor de date și să asigure conectarea lor în rețea. Contextul este o accelerare a investițiilor în AI la nivel global: Reuters indică faptul că marile companii de tehnologie din SUA sunt așteptate să cheltuiască peste 700 miliarde dolari în acest an pentru planurile lor de extindere a infrastructurii AI. China Mobile, China Telecom și NDRC nu au răspuns imediat solicitărilor Reuters pentru comentarii. [...]

Microsoft își leagă extinderea din România de accelerarea adopției AI și cloud , într-un context în care utilizarea AI generative rămâne sub nivelul altor piețe din regiune, potrivit Economica . Compania spune că vrea să transforme „talentul” local în „impact real și măsurabil”, prin investiții în competențe și sprijin pentru companii și instituții publice în transformarea digitală. În prezent, Microsoft are aproximativ 2.000 de angajați în București, Iași și Timișoara, iar România este descrisă ca un hub regional de talent. Compania afirmă că își extinde prezența și recrutează activ, pe fondul creșterii business-ului și al cererii pentru capabilități digitale. De ce contează: România are adopție mai redusă a AI generative decât vecinii Microsoft AI Diffusion Report indică faptul că utilizarea AI generative în România a ajuns la 17,5% din populația de vârstă activă în T1 2026, în creștere cu 1,3 puncte procentuale față de 16,2% în S2 2025. În același raport, România este pe locul 63 din 147 de piețe, în timp ce adopția este mai ridicată în țări din regiune, precum Polonia (31,0%), Republica Cehă (30,1%) și Ungaria (32,2%). Mesajul companiei este că diferența de adopție nu ține doar de accesul la tehnologie, ci de capacitatea organizațiilor de a-și adapta fluxurile de lucru și modelele operaționale astfel încât AI să producă valoare „la scară largă”. Presiune pe organizații: „forță de muncă digitală” și lipsa de timp În Microsoft Work Trend Index 2026 , citat în material, 82% dintre liderii de afaceri spun că se așteaptă să utilizeze „forță de muncă digitală” (instrumente și agenți software care preiau sarcini) pentru a extinde capacitatea forței de muncă în următoarele 12–18 luni. În paralel, 80% dintre angajați și lideri afirmă că le lipsește timpul sau energia pentru a-și desfășura activitatea eficient, ceea ce indică atât presiunea operațională, cât și potențialul de automatizare. Raportul mai arată că 46% dintre lideri spun că organizațiile lor folosesc deja agenți AI pentru a automatiza complet fluxuri de lucru sau procese de business în unele funcții, iar 78% iau în considerare angajări pentru roluri specifice AI. Ce spune Microsoft că va face în România Compania își poziționează angajamentul local în jurul a trei direcții: accelerarea adopției cloud și AI, investiții în competențe și sprijin pentru sectorul privat și instituțiile publice în transformarea digitală. „România are talentul, potențialul de inovare și oportunitatea de a deveni nu doar un consumator, ci și un creator în economia bazată pe AI. Angajamentul nostru este să contribuim la transformarea acestor atuuri în impact real și măsurabil prin accelerarea adopției cloud și AI, investiții în competențe și sprijinirea atât a companiilor private, cât și a instituțiilor publice în parcursul lor de transformare digitală.” În același context, Microsoft susține că digitalizarea „nu mai este doar o inițiativă IT”, ci „o infrastructură economică de bază”, cu efecte asupra competitivității și creșterii economice pe termen lung. „Digitalizarea nu mai este doar o inițiativă IT, ci o infrastructură economică de bază. Țările care acționează decisiv nu doar că vor îmbunătăți sectoarele privat și public, dar își vor consolida și competitivitatea și creșterea economică pe termen lung.” [...]

Apple își păstrează controlul tehnologic asupra noilor modele AI, chiar dacă a folosit Gemini la antrenare , iar asta reduce dependența operațională de Google și limitează riscurile de integrare a codului terț, potrivit AppleInsider . La WWDC 2026 , compania a confirmat că noile „Apple Foundation Models” nu sunt un „copy-paste” din Gemini și că, în utilizare, nu ajungi să „atingi” cod Google, agenți Gemini sau Google Search. Mesajul are miză practică: Apple încearcă să arate că poate scala funcții de inteligență artificială (inclusiv un Siri „AI” și Apple Intelligence) fără să-și externalizeze nucleul tehnologic, chiar dacă a apelat la tehnologie împrumutată pentru a accelera dezvoltarea. Ce a confirmat Apple despre rolul Gemini Apple spune că a folosit Gemini și tehnologii asociate „prin distilare și antrenare”, nu ca înlocuitor integral al propriilor modele. „Distilarea” este o tehnică prin care un model mare (profesor) ajută la îmbunătățirea unui model mai mic (elev), fără ca produsul final să fie același model sau să includă codul original. Concluzia prezentată de companie, conform relatării, este că rezultatul final este „tehnologie și cod Apple”, iar interacțiunea utilizatorului cu modelele fundamentale Apple nu implică componente Google. Cum arată portofoliul de modele și unde rulează După keynote-ul WWDC 2026, Apple a discutat pe scenă despre noile modele, cu Craig Federighi (SVP Software Engineering) alături de Sebastien Marineau-Mes, Mike Rockwell și Amar Subramanya. Din informațiile prezentate: AFM Core și AFM Core Advanced sunt modelele „on-device” (rulează pe dispozitiv). Varianta Advanced este „nativ multimodală” și folosește o „arhitectură rară” (sparse), pentru capabilități mai bune fără a părăsi dispozitivul. AFM Cloud este modelul de bază din Private Cloud Compute pentru cereri prea grele pentru rulare locală. AFM Cloud Image este dedicat generării și editării de imagini. Modelele sunt „custom-built” pentru Apple Silicon , antrenate cu date proprietare și „șlefuite” prin distilare din modelele Gemini împrumutate. AFM Cloud Pro este destinat „instrumentelor agentice” și celor mai solicitante sarcini și ar urma să folosească infrastructură din cloud-ul Google și GPU-uri NVIDIA, rămânând însă certificat Private Cloud Compute. Miza: confidențialitate și auditabilitate în cloud Un element operațional important este că Apple susține că serverele folosite pentru Private Cloud Compute pot fi verificate de terți, pentru a confirma independent certificarea. În practică, asta ar trebui să permită unor entități externe să verifice dacă Apple gestionează corect sau nu datele utilizatorilor în infrastructura AI din cloud. Context: de ce insistă Apple pe „nu e Gemini” AppleInsider leagă această poziționare de criticile din jurul lansării inițiale Apple Intelligence: compania ar fi „promis prea mult” pentru funcții care nu ar fi putut performa cum se aștepta, invocând ratele de „halucinație” (răspunsuri eronate generate de modele) și backend-ul Siri bazat pe învățare automată. Întârzierile de la începutul lui 2025 au alimentat ideea că Apple va fi nevoită să se bazeze pe modele externe. În acest context, confirmarea că modelele sunt „Apple până la capăt”, chiar dacă au fost îmbunătățite cu ajutorul Gemini, este menită să contracareze percepția că Apple Intelligence ar fi devenit, de fapt, „Gemini rebranduit”. [...]

Google își extinde accesul la modelele Gemini în ecosistemul Apple, reducând munca de integrare și costurile operaționale pentru dezvoltatori , prin conectarea directă la framework-ul nativ Foundation Models și prin integrarea în Xcode, potrivit Google Blog . Miza este una practică: dezvoltatorii pot alterna mai ușor între inferența locală (pe dispozitiv) și cea în cloud, în funcție de costuri, latență și nevoia de performanță. Acces la Gemini prin Foundation Models, începând cu noile versiuni de OS La WWDC, Apple a anunțat deschiderea framework-ului său Foundation Models către furnizori terți de modele în cloud. Începând cu iOS 27, macOS 27, iPadOS 27, visionOS 27 și watchOS 27, furnizorii pot implementa protocolul public „LanguageModel”, care oferă o interfață comună pentru inferență (rularea modelului pentru a genera răspunsuri). Google spune că a făcut modelele Gemini disponibile în Foundation Models prin Firebase Apple SDK, astfel încât dezvoltatorii să poată folosi aceleași API-uri (interfețe de programare) atât pentru modelul Apple de pe dispozitiv, cât și pentru Gemini în cloud. Consecința operațională: schimbarea între modele ar trebui să fie „o mică modificare de cod”, prin înlocuirea instanței de model. Integrarea va fi disponibilă ca „preview” (versiune de test) „începând de mâine”, conform sursei. Firebase AI Logic : integrare fără servere proprii și protecție anti-abuz Google poziționează această integrare pe infrastructura Firebase (platforma Google Cloud pentru dezvoltarea aplicațiilor), prin serviciul Firebase AI Logic, descris ca un serviciu „production-grade” care permite conectarea la cele mai noi modele Gemini direct din aplicații iOS, macOS, iPadOS și visionOS, fără ca dezvoltatorii să construiască și să întrețină un server separat de backend. Pentru controlul abuzului asupra API-urilor (de exemplu, cele folosite pentru acces la Gemini), sursa indică utilizarea Firebase App Check. Gemini în Xcode: sarcini de programare în mai puține ferestre Separat de Foundation Models, Google afirmă că a lucrat cu Apple pentru a integra Gemini în Xcode, astfel încât dezvoltatorii să poată rula sarcini „complexe, în mai mulți pași” fără a schimba instrumentele. Configurarea se face din panoul „Intelligence settings” din Xcode, iar capabilitățile menționate includ revizuirea codului, corectarea de erori și construirea mai rapidă de funcționalități. Autentificare: chei individuale sau opțiuni pentru companii Google descrie două variante de autentificare, în funcție de tipul de utilizator: Dezvoltatori individuali : cheie de API Gemini din Google AI Studio , cu nivel gratuit și nivel plătit (pentru modele mai avansate și volume mai mari). Dezvoltatori enterprise : cheie prin Gemini Enterprise Agent Platform, cu „cote corporative dedicate garantate” și parametri de confidențialitate a datelor. În ansamblu, Google își leagă oferta Gemini de fluxurile native de dezvoltare Apple și de infrastructura Firebase, cu promisiunea unei integrări mai rapide și a unui control mai bun al costurilor și latenței prin comutarea între rularea locală și cea în cloud. [...]