Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
1Password încearcă să reducă riscul ca agenții AI să „vadă” parolele utilizatorilor printr-o platformă dedicată, „1Password for Agents”, care conectează managerul de parole la asistenți automatizați fără a le expune credențialele, potrivit 9to5Mac.
Ideea centrală este una operațională: tot mai multe companii și utilizatori testează „agenți AI” (software care execută sarcini în numele tău, inclusiv autentificări și acțiuni în conturi), iar asta ridică o problemă practică de securitate — cum lași un agent să lucreze cu conturile tale fără să-i dai efectiv parola. 1Password spune că platforma sa „păstrează credențialele și secretele în siguranță, în timp ce agenții își fac treaba” și că se conectează la „agenții personali” ai utilizatorului astfel încât aceștia să poată funcționa „fără să vadă parolele”.
La lansare, „1Password for Agents” are integrări cu:
Compania afirmă că are în pregătire mai multe integrări, inclusiv cu OpenAI și Anthropic, alături de „mulți alți parteneri”.
Platforma este disponibilă, deocamdată, printr-o listă de așteptare. Înscrierea se face pe pagina 1Password dedicată integrărilor pentru agenți AI: 1Password. Anunțul complet al companiei este publicat aici: 1Password.
În iulie, 1Password lansase deja o integrare specială cu Claude, menționată de publicație ca pas anterior în aceeași direcție: 9to5Mac.
Miza este controlul accesului într-un context în care agenții AI ar putea ajunge să opereze conturi (și, implicit, să declanșeze acțiuni cu impact financiar sau operațional) fără supraveghere continuă. O soluție care separă „executarea” de „cunoașterea parolei” poate reduce expunerea la scurgeri de credențiale și la reutilizarea lor neautorizată, însă 1Password nu oferă în materialul citat detalii tehnice despre mecanismul exact sau despre condițiile comerciale ale platformei.
Următorul indicator relevant va fi ritmul integrărilor promise și modul în care 1Password va gestiona accesul și controlul pentru mai mulți agenți, în condițiile în care produsul pornește cu listă de așteptare.
Recomandate
Un model de inteligență artificială poate estima vârsta biologică și riscul de deces la pacienți oncologici dintr-o fotografie facială , însă utilitatea sa clinică reală și limitele de aplicare rămân încă neclare, potrivit Notebookcheck . Tehnologia, prezentată într-un studiu din „ The Lancet Digital Health ”, ridică atât perspectiva unor evaluări medicale cu bariere de intrare foarte mici, cât și întrebări despre validare, interpretabilitate și potențiale utilizări abuzive. Ce face modelul și pe ce date a fost antrenat Cercetătorii au dezvoltat un model numit FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), antrenat pe peste 40 de milioane de imagini faciale și adaptat ulterior pentru două sarcini distincte: estimarea „vârstei biologice” din trăsături faciale (care poate diferi de vârsta cronologică și ar putea indica starea generală de sănătate și reziliența fizică); estimarea riscului de supraviețuire la pacienți cu cancer pe baza unei fotografii, cu zone considerate relevante în special sub ochi și de-a lungul punții nasului. Rezultatele raportate pe pacienți cu cancer Evaluarea a inclus aproximativ 43.000 de pacienți oncologici, iar un test separat a fost realizat pe 3.820 de pacienți. În acest test: 122 de pacienți au fost încadrați de model în grupa cu risc maxim; dintre aceștia, 52% au murit în 90 de zile; 975 de pacienți au fost încadrați în grupa cu risc minim; dintre aceștia, 2% au murit în același interval. Autorii notează că asocierea dintre informația extrasă din fotografie și riscul de deces a rămas valabilă chiar și după luarea în calcul a factorilor clinici de prognostic. De ce contează: costuri mici, dar validare incompletă și risc de abuz Miza operațională a unei astfel de abordări este bariera scăzută de utilizare: o fotografie facială poate fi făcută în câteva secunde, cu costuri tehnice și financiare reduse, ceea ce ar putea accelera adoptarea în instrumente de triere sau monitorizare. În același timp, materialul subliniază limite importante: nu este stabilită o relație cauzală; modelul identifică tipare statistice, fără să explice automat procesele biologice din spatele lor; nu este clar dacă rezultatele se aplică și altor afecțiuni medicale; rămâne de văzut câtă valoare predictivă suplimentară aduce fotografia față de metodele clinice consacrate; există îngrijorări privind posibile utilizări precum urmărirea și supravegherea video. Test public: cum poate fi încercat modelul Cei care vor să își estimeze vârsta biologică se pot înscrie pe site-ul proiectului, unde pot încărca între 3 și 10 fotografii ale feței, o singură dată sau zilnic. Sistemul oferă un scor pentru fiecare imagine și un scor agregat. Conform descrierii, fotografiile nu sunt partajate și sunt șterse după o anumită perioadă, iar alte informații sunt anonimizate și puse la dispoziția altor cercetători. [...]
Folosirea agenților AI ca „echipă” de suport pentru management schimbă concret modul în care se iau decizii și se urmăresc resursele în Google , iar Sundar Pichai spune că astfel poate menține „activitatea” în derulare permanent, potrivit HotNews . Pichai a explicat, în podcastul Sources , că deleagă către agenți AI o parte din activitățile de colectare și sintetizare a informațiilor necesare conducerii companiei. El spune că, în loc să petreacă zilnic timp pentru a se pune la curent cu ce s-a întâmplat în ultimele 24 de ore, folosește agenți care „rulează” și îi aduc rezumate, urmând ca el să aprofundeze subiectele relevante. Ce fac, concret, agenții AI în rutina șefului Google În material se arată că agenții AI sunt instrumente de inteligență artificială proiectate să ducă la capăt sarcini „cap-coadă”, cât mai autonom, cu intervenție umană minimă. În cazul lui Pichai, utilizările menționate includ: înțelegerea evoluției dezvoltării modelelor; urmărirea modului în care sunt utilizate resursele de calcul ale Google; monitorizarea discuțiilor din numeroase grupuri interne de chat, fără a citi personal fiecare conversație; monitorizarea, prin telemetrie, a utilizării resurselor de calcul pe domenii de produs, eficiență și grad de utilizare, cu livrarea de „date și informații relevante”. Pichai susține că acest tip de instrumente „ne-a ajutat pe toți să devenim mai buni în ceea ce facem”. „24/7” ca avantaj operațional, dar cu limite la deciziile mari Deși mizează pe agenți pentru fluxuri de informare și monitorizare, Pichai afirmă că nu lasă inteligența artificială să ia deciziile importante în locul său, iar oamenii rămân implicați direct în deciziile cu consecințe semnificative privind alocarea resurselor de calcul. În același timp, articolul notează că agenții AI au fost în centrul unui val recent de incidente de cibersecuritate , care a alimentat îngrijorări. HotNews trimite, în acest context, la un material anterior despre un „val de incidente” asociat agenților AI. Costul ascuns: munca de „supervizare” a agenților Pe lângă beneficiul continuității, apare și o nouă componentă operațională: gestionarea agenților devine o competență separată, cu sarcini precum verificarea rezultatelor, prevenirea dublării activităților sau evitarea abaterii de la sarcinile atribuite. Un exemplu citat în articol: un director de inginerie de la Cisco, care gestionează peste 10 agenți, a spus pentru Business Insider că supravegherea acestora poate însemna treceri mai frecvente între sarcini și o senzație de muncă mai intensă, fără reducerea programului. În viziunea lui Pichai, avantajul major rămâne faptul că agenții, rulați în cloud (infrastructură de calcul livrată ca serviciu), pot funcționa non-stop și pot relua activitatea „exact din punctul în care le-ai lăsat”, ceea ce, spune el, permite ca „activitatea [să] continu[e] fără întrerupere”. [...]
Meta vrea să scaleze Muse la miliarde de utilizatori, dar planul apasă pe costuri și finanțare potrivit Gizmodo , care relatează că Mark Zuckerberg urmărește nu doar ca oamenii să folosească agenții AI „Muse”, ci și ca acești agenți să „colaboreze” între ei într-o rețea online de mari dimensiuni. Miza operațională și financiară este majoră: compania recunoaște că Muse este „foarte intensiv” din punct de vedere al resurselor de calcul, iar extinderea la peste un miliard de utilizatori ar necesita investiții semnificative. Zuckerberg a spus, într-o discuție cu investitorii, că Meta se așteaptă „să crească Muse pentru a deservi miliarde de oameni” și că o rețea de „miliarde de Muses” ar putea „face mai multe” pentru persoane și companii „lucrând împreună”. Publicația notează că acesta este și motivul pentru care Meta nu „taxează pe toată lumea de la început” pentru folosirea Muse: compania vrea adopție rapidă pentru a construi rețeaua. Costurile AI împing Meta spre soluții de finanțare În același context, Meta ar urma să cheltuiască „cel puțin 135 de miliarde de dolari” (aprox. 608 miliarde lei) anul acesta, probabil mai mult, iar cea mai mare parte a banilor ar merge către proiecte de infrastructură pentru AI, potrivit informațiilor prezentate în material. După un declin al fluxului de numerar liber (free cash flow) menționat în raportările anterioare, compania a ajuns la un flux de numerar liber negativ în raportul publicat miercuri: pentru trimestrul al treilea încheiat la 30 septembrie, free cash flow a fost de minus 2,12 miliarde de dolari (aprox. 9,6 miliarde lei). Pentru a-și susține ambițiile în AI, executivii Meta au prezentat o nouă clasă de acțiuni. Începând de anul viitor, acționarii existenți ar urma să primească o nouă clasă de acțiuni fără drept de vot, printr-un split 2-la-1. Meta a mai încercat o structură similară în urmă cu circa un deceniu, când compania se numea Facebook, dar atunci a retras planul, potrivit Gizmodo. De ce contează: creștere rapidă, dar cu riscuri de încredere și guvernanță Meta susține că Muse are tracțiune: peste 10 milioane de persoane din SUA și Canada și-ar fi creat agenți personali de la debutul din începutul lui septembrie. Zuckerberg a mai afirmat că aplicația a fost „numărul unu în App Store aproape în fiecare zi” și că cel mai frecvent caz de utilizare este cumpărăturile, cu „mai mult de un sfert” dintre utilizatori implicați în astfel de activități și o valoare medie a achiziției de „peste 200 de dolari” (aprox. 910 lei). În paralel, Gizmodo punctează că strategia ridică întrebări despre partajarea datelor, în condițiile în care Meta are un istoric controversat pe zona de confidențialitate. În ziua publicării materialului, un judecător din New Mexico a ordonat Meta să plătească 25 de miliarde de dolari (aprox. 114 miliarde lei) pentru inducerea în eroare a consumatorilor în legătură cu confidențialitatea datelor în cazul Cambridge Analytica; Meta a spus că va face apel. Publicația mai amintește acuzații recente legate de Muse, inclusiv situații în care utilizatori au susținut că agenții ar fi analizat texte private fără solicitare sau ar fi divulgat o adresă de domiciliu, precum și faptul că Amazon ar fi blocat agenții la cumpărături pe platforma sa din motive legate de gestionarea credentialelor și a datelor de cont; Meta a mai reparat și o vulnerabilitate „zero-day” care ar fi permis preluarea conturilor. Separat, noua structură de acțiuni este prezentată ca o modalitate de a strânge finanțare fără a diminua controlul lui Zuckerberg asupra companiei. În plus, Meta spune că a încheiat un „ Founder Alignment Agreement ” prin care Zuckerberg se angajează să rămână în California, unde este sediul companiei, pentru următorii opt ani, în contextul discuțiilor despre o posibilă taxă pe avere pentru miliardari (Proposition 40). Conform materialului, structura cu acțiuni fără drept de vot i-ar permite să vândă astfel de titluri pentru lichiditate fără să-și piardă controlul. [...]
Mii de agenți AI pot comprima luni de analiză biologică în zeci de minute , arată un experiment descris de OpenAI , cu implicații directe pentru productivitatea cercetării și pentru felul în care sunt prioritizate experimentele în neuroștiințe și boli neurodegenerative. Într-o demonstrație realizată împreună cu PerturbAI și Scripps Research , echipa a folosit mii de agenți AI bazați pe GPT‑Rosalind pentru a interpreta date existente din milioane de celule din creierul de șoarece în 32 de minute. Miza operațională este reducerea blocajului dintre „datele produse” și „datele înțelese”: experimentele moderne pot modifica mii de gene și măsura efectele în milioane de celule, însă conectarea rezultatelor cu literatura științifică acumulată în decenii rămâne lentă și fragmentată. Abordarea propusă încearcă să scaleze tocmai această muncă de interpretare, nu doar procesarea brută. Cum funcționează „raționamentul biologic distribuit” Metoda împarte sarcina între mii de agenți AI, fiecare responsabil de o perturbare genetică. Agenții: investighează efectele unei perturbări asupra răspunsurilor celulare; caută și corelează rezultate relevante din literatura științifică; propun explicații și mecanisme biologice posibile. Rezultatele sunt agregate într-un „atlas de raționament” care leagă gene, efecte celulare, publicații relevante și ipoteze de mecanism. Analiza a folosit un „atlas CRISPR” la nivelul întregului creier (un set de date despre efectele perturbărilor genetice în diferite tipuri de celule din creierul de șoarece). De ce contează: randament mai mare la aceeași resursă și acoperire mai bună a literaturii Echipa estimează că o analiză umană comparabilă, făcută „câte o perturbare pe rând”, ar dura de la luni până la un an. În plus, testele interne au comparat un singur agent care primește întregul volum de lucru cu varianta distribuită, păstrând modelul și resursele fixe: pe măsură ce sarcina a crescut, agentul unic a acoperit tot mai puțin din literatură, ajungând să citeze 11 referințe la cel mai mare volum, în timp ce agenții distribuiți au citat peste 700 de referințe. În evaluări „în orb” (fără ca evaluatorii să știe ce variantă analizează), experții umani au preferat rapoartele generate de agenții distribuiți în 75% din cazuri. Potrivit descrierii, agenții au reprodus concluzii din analize umane și au identificat și piste suplimentare, iar evaluările lor privind noutatea și valoarea științifică au fost aliniate cu judecăți ale experților umani. Exemple de piste biologice identificate Materialul oferă câteva exemple de conexiuni pe care agenții le-au scos în evidență și care ar putea ghida experimente ulterioare: diferențe neașteptate între Tsc1 și Tsc2 (gene care controlează mTOR) în cerebel: perturbarea Tsc2 a modificat activitatea a zeci de gene implicate în comunicarea neuronală, în timp ce perturbarea Tsc1 a produs schimbări minime în aceeași zonă; o ipoteză legată de DCTN1 (genă asociată cu sindromul Perry, boală neurodegenerativă cu simptome asemănătoare Parkinson): perturbarea Dctn1 a crescut expresia genelor implicate în sinteza colesterolului, iar agenții au conectat observația cu cercetări care sugerează că problemele de transport al colesterolului pot determina celulele să producă mai mult colesterol. Ipoteza de testat: dacă perturbarea DCTN1 schimbă distribuția colesterolului în neuroni și dacă asta contribuie la neurodegenerare. Ce urmează: acces la rezultate și limitări implicite OpenAI notează că „atlasul de raționament” este disponibil public, astfel încât cercetătorii pot compara gene înrudite, investiga răspunsuri neașteptate și selecta piste promițătoare pentru experimente. În același timp, concluziile prezentate sunt formulate ca direcții de cercetare și ipoteze care necesită validare în laborator, nu ca rezultate clinice. [...]
OpenAI își extinde modelul de monetizare prin reclame, ducând ChatGPT Ads la 89 de țări și consolidând o sursă de venit menită să susțină accesul gratuit sau cu cost redus la serviciu, potrivit OpenAI . Compania spune că, la puțin peste opt luni de la lansare, peste 100.000 de agenți de publicitate au rulat campanii pe platformă, în condițiile în care ChatGPT este folosit săptămânal de peste 1,2 miliarde de persoane. Extinderea vizează 26 de țări noi și se bazează pe lansări recente în Europa și în Asia de Sud-Est și Taiwan. OpenAI precizează că reclamele vor fi afișate doar în planurile Free și Go, în timp ce abonamentele Plus, Pro și Enterprise rămân fără reclame. Unde se extinde și cum pot intra advertiserii După lansările din Mexic și Brazilia, OpenAI aduce ChatGPT Ads în încă 14 țări din America Latină, menționând explicit Argentina, Chile, Columbia și Peru. În paralel, compania intră și în piețe din Europa, Orientul Mijlociu, Africa și Asia, inclusiv Nigeria, Africa de Sud, Serbia, Ucraina, Cambodgia, Bangladesh și Pakistan. Accesul la ChatGPT Ads se face fie prin parteneri tehnologici, fie prin opțiunea de autoservire din Ads Manager . Ce promite OpenAI despre date și separarea reclamelor de răspunsuri OpenAI afirmă că abordarea sa este ghidată de „principiile pentru publicitate” și că păstrează conversațiile private față de agenții de publicitate, fără să vândă datele clienților. Reclamele sunt etichetate și separate de răspunsurile ChatGPT, iar publicitatea „nu influențează” răspunsurile oferite de model, conform principiilor detaliate de companie în materialul dedicat: ads principles . Ce urmează: formate noi și măsurare mai avansată Cu ChatGPT Ads disponibil în 89 de țări, următoarea etapă de creștere vizează dezvoltarea de formate suplimentare, obiective, opțiuni de cumpărare și capabilități de măsurare. OpenAI mai spune că explorează și modalități „mai native” prin care companiile să interacționeze cu consumatorii în ChatGPT. [...]
Anthropic ar urma să facă un pas decisiv spre IPO, prin publicarea prospectului S‑1 cel târziu vineri , ceea ce ar debloca procedurile-cheie pentru o listare în noiembrie, potrivit CNMO . Miza pentru piață este dacă o companie AI cu investiții masive în infrastructură poate atrage capital într-un moment în care investitorii privesc mai prudent cheltuielile și randamentele din sector. Compania ar fi depus deja în iunie un proiect de documentație în regim confidențial la autoritatea americană de supraveghere a pieței de capital (SEC). Conform regulilor, documentele trebuie făcute publice cu cel puțin 15 zile înainte de începerea oficială a „roadshow”-ului (turneul de prezentări către investitori înainte de ofertă). Cifrele financiare: creștere rapidă, dar cu pierderi contabile mari Publicația notează că Wall Street se aștepta anterior ca Anthropic să poată strânge până la 100 de miliarde de dolari (aprox. 450 miliarde lei), la o evaluare posibilă de 2.000 de miliarde de dolari (aprox. 9.000 miliarde lei). Ulterior, pe fondul încetinirii ritmului de creștere a veniturilor lunare, o parte dintre investitori ar fi coborât așteptările de evaluare spre zona de 1.500 de miliarde de dolari (aprox. 6.750 miliarde lei). CNMO mai indică următoarele repere: în primul semestru din 2026, venituri de 16,3 miliarde de dolari (aprox. 73,4 miliarde lei) și pierdere netă de peste 80 de miliarde de dolari (aprox. 360 miliarde lei); circa 72 de miliarde de dolari din pierdere (aprox. 324 miliarde lei) ar proveni din tratamente contabile legate de instrumente precum obligațiuni convertibile; în trimestrul al treilea, veniturile ar fi urcat la 16,8 miliarde de dolari (aprox. 75,6 miliarde lei), aproape +50% față de trimestrul anterior, iar compania ar fi raportat profit ajustat și flux de numerar liber pozitiv. De ce contează: test pentru apetitul investitorilor față de AI cu cheltuieli mari În paralel cu pregătirea listării, Anthropic ar investi agresiv în infrastructură, inclusiv prin parteneriate și închirierea de putere de calcul pe GPU (procesoare grafice folosite intens la antrenarea și rularea modelelor AI), pentru dezvoltarea și operarea modelelor din seria Claude . Contextul de piață rămâne însă volatil: CNMO arată că investitorii sunt mai prudenți față de cheltuielile foarte mari din AI și față de randamentele acestora, iar mai multe listări ale unor companii din zona centrelor de date și a puterii de calcul ar fi întâmpinat dificultăți sau presiune pe preț. Ca reper în industrie, OpenAI și-ar fi amânat listarea până la începutul lui 2027. În aceste condiții, fereastra finală de listare a Anthropic ar depinde de evoluția pieței în perioada următoare, chiar dacă depunerea publică a S‑1 ar elimina un obstacol procedural important. [...]
