Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Inteligența artificială începe să schimbe radical modul în care este scris software-ul, iar mulți programatori spun că rolul lor se transformă din autori de cod în „arhitecți” care coordonează agenți AI, potrivit unei analize publicate de The New York Times.
Articolul, bazat pe interviuri cu peste 70 de dezvoltatori de la companii precum Google, Amazon sau Microsoft, descrie o schimbare majoră în industrie: în tot mai multe cazuri, inteligența artificială scrie cea mai mare parte a codului, iar programatorii doar explică în limbaj natural ce vor să construiască și verifică rezultatul.
Un exemplu este Manu Ebert, cofondator al start-up-ului Hyperspell, care folosește Claude Code – un instrument dezvoltat de compania Anthropic. În trecut, dezvoltarea unei funcții software putea dura o zi întreagă; acum, AI-ul poate genera și testa codul în aproximativ 30 de minute.
În loc să scrie manual fiecare linie de program, dezvoltatorii:
Astfel, munca programatorilor devine mai apropiată de designul și arhitectura sistemelor software decât de scrierea efectivă a codului.
Mai mulți dezvoltatori spun că AI-ul le crește productivitatea semnificativ. Unele estimări indică:
În firmele mari, unde există miliarde de linii de cod vechi, AI-ul este util mai ales pentru:
În noul model de lucru, dezvoltatorii se concentrează mai mult pe:
Mulți programatori spun că se simt mai degrabă „arhitecți” care proiectează sistemul, în timp ce AI-ul face munca de construcție.
Schimbarea ridică însă și întrebări despre viitorul profesiei. Date analizate de economiști de la Stanford arată că numărul locurilor de muncă pentru programatori foarte tineri a scăzut cu aproximativ 16% din 2022, sugerând că posturile de început ar putea fi cele mai afectate.
În același timp, există și argumentul invers: dacă dezvoltarea software devine mult mai ieftină și rapidă, mai multe companii vor crea propriile aplicații, ceea ce ar putea crește cererea totală pentru programatori.
Unii veterani din industrie cred că transformarea actuală este doar o nouă etapă a evoluției programării. În trecut, limbaje precum Python sau JavaScript au simplificat mult scrierea codului, eliminând sarcini tehnice complexe precum gestionarea memoriei.
Acum, inteligența artificială reprezintă un nou nivel de abstractizare, în care programatorii descriu intenția, iar sistemele automate transformă acea descriere în cod funcțional.
Recomandate
Inteligența artificială ar putea împinge PIB-ul SUA la 44.000 de miliarde de dolari până în 2030 , potrivit unui model economic intern al Anthropic , relatează news.ro . Estimarea ar însemna o creștere de la „puțin peste 30.000 de miliarde de dolari” în prezent, pe fondul accelerării capacităților AI. Declarațiile au fost făcute de Jack Clark , cofondator al Anthropic, sâmbătă, la reuniunile anuale ale Fondului Monetar Internațional și Băncii Mondiale, organizate la Bangkok. Clark a spus că îmbunătățirea rapidă a AI va accelera schimbările „în toate domeniile de activitate”. „Știu că pare foarte puțin plauzibil, dar aceasta este una dintre implicațiile faptului că tehnologia continuă să se îmbunătățească.” Ce ar presupune, economic, un astfel de scenariu Potrivit lui Clark, o expansiune de această magnitudine ar implica apariția unor industrii și invenții noi, care să susțină o creștere puternică a producției economice americane. El a argumentat, totodată, că AI contribuie deja la accelerarea semnificativă a descoperirilor științifice. Miza pentru companii și autorități: reguli mai stricte În același timp, cofondatorul Anthropic a avertizat că amploarea transformărilor generate de AI impune o cooperare internațională mai strânsă pentru stabilirea unor reguli de reglementare „neobişnuit de stricte şi serioase”, adaptate impactului tehnologiei. Estimarea privind PIB-ul este prezentată ca rezultat al unui model intern al companiei și este tratată chiar de autorul ei ca fiind, cel puțin la prima vedere, dificil de crezut; materialul nu oferă detalii despre metodologia modelului sau despre ipotezele folosite. [...]
Google începe testarea limitată a Genie 4 , un „world model” care poate rula simulări interactive în timp real cu audio nativ , o direcție cu potențial operațional direct pentru companii care dezvoltă agenți AI, roboți sau instrumente creative. Informațiile sunt prezentate pe Google Blog . Genie 4 este descris ca un model global („world model”) pentru simulare interactivă în timp real, cu un nivel ridicat de realism și cu generare de sunet „nativ” (adică produs direct de model, pe loc, nu adăugat ulterior). Google spune că modelul integrează și dezvoltă capabilități din familia Gemini: „Gemini Omni” ar ancora simulările în aspect și comportament din lumea reală, iar alte modele Gemini ar furniza raționamentul necesar pentru coerență și continuitate. Ce poate face Genie 4 în simulare, potrivit Google Publicația indică faptul că utilizatorii pot porni un eveniment și pot „dirija” scenele în timp real prin limbaj natural, inclusiv: mișcarea camerei, schimbarea vremii, introducerea de personaje noi. În plus, fiecare „lume” ar genera audio dinamic, inclusiv sunete ambientale, muzică și dialog interactiv. De ce contează pentru utilizare practică și industrie Google poziționează simularea lumii ca un pas important către AGI (inteligență artificială generală), menționând explicit două direcții de utilizare: medii de antrenare mai sigure pentru roboți și agenți, respectiv extinderea instrumentelor creative în industrii precum film, jurnalism, jocuri și producție. Acces: testare limitată și planuri de extindere Google spune că a început distribuirea Genie 4 către un grup restrâns de testeri „de încredere”. Următorul pas ar fi disponibilitatea „în curând” pentru abonații Google AI Ultra , în Project Genie, precum și pentru parteneri cu acces timpuriu prin Gemini API și AI Studio. Pentru demonstrații, compania trimite către blogul Google DeepMind: https://deepmind.google/blog/genie-4-a-new-generation-of-world-simulation/ . [...]
Autoritățile finlandeze au oprit defrișarea ilegală pentru un centru de date Google , după ce dezvoltatorul proiectului a tăiat aproximativ 526 de hectare de pădure (circa 5,26 milioane mp) și circa 250.000 de copaci, potrivit IT之家 . Cazul alimentează tensiunile din Europa legate de ritmul accelerat al construcției de centre de date și de costurile de mediu asociate, într-un context în care cererea pentru infrastructură de calcul (inclusiv pentru inteligență artificială) crește rapid. În prima parte a lunii octombrie, un organism de reglementare din Finlanda a cerut companiei Tuike Finland Oy , dezvoltatorul centrului de date deținut de Google, să oprească imediat tăierile ilegale. Informațiile publicate ulterior de The Guardian , citate de IT之家, descriu zona defrișată ca fiind transformată într-un teren plin de noroi și cioate, după dispariția pădurii boreale de conifere. Impact operațional și social: fauna împinsă spre comunități În apropierea satului Otanmäki, după defrișare, o haită de lupi ar fi rămas fără prada obișnuită și a început să caute hrană în localitățile din zonă. O localnică, Anne Ranta (53 de ani), a declarat pentru The Guardian că animalele sălbatice au fugit din pădure, iar lupii au ajuns în sat din lipsă de hrană. Ea spune că ia în calcul să se mute definitiv și se declară împotriva construirii de centre de date în zonă. Un alt locuitor, Antti Jääkonen (din Muhos), a criticat proiectul, tot într-o declarație pentru The Guardian, susținând că abordarea a fost greșită „încă de la început”. Context mai larg: conflicte similare și în SUA Materialul mai indică faptul că tensiunile dintre dezvoltatorii de centre de date și protecția mediului se repetă și în Statele Unite: în West Virginia, pentru un centru de date „hiperscalat” planificat de Anthropic, o zonă cu castani americani extrem de periclitați ar putea fi nivelată; lângă Fort Wayne (Indiana), o parte dintr-un teren cu zone umede ar fi fost nivelată pentru un nou centru de date Google; în sudul statului New Jersey, un operator de centre de date a fost amendat cu 1 milion de dolari (aprox. 4,6 milioane lei) pentru utilizarea a 62 de generatoare pe gaz fără autorizație, care ar fi evacuat gaze de eșapament în zonă. Pentru Google și industria centrelor de date, cazul din Finlanda ridică o problemă de risc operațional și de reglementare: proiectele pot fi întârziate sau oprite atunci când intră în conflict cu legislația de mediu, iar costurile sociale și de reputație cresc odată cu vizibilitatea publică a acestor proiecte. [...]
Gemini 4 Argon este disponibil global prin API pentru dezvoltatori și companii , ceea ce mută accentul de la demonstrații la utilizare efectivă în produse — de la vizualizări 3D bazate pe date în timp real până la jocuri multiplayer în browser, potrivit Google Blog . Modelul, descris de Google drept unul „frontier” (de vârf), este prezentat ca performant în sarcini complexe, în mai multe domenii, inclusiv programare, finanțe, juridic, securitate cibernetică și știință. Publicația susține că Argon excelează în „deep work” (muncă în profunzime) pe fluxuri de lucru în mai mulți pași și că depășește alte modele similare pe teste standardizate („benchmarks”), fără a oferi însă cifre în acest material. Ce pot construi dezvoltatorii cu Argon: cinci exemple din comunitate Google oferă cinci proiecte realizate de dezvoltatori, ca ilustrare a capabilităților modelului în raționament spațial, precizie matematică și generare de medii 3D: O simulare 3D a unui hidroavion pe apă, cu iluminare, reflexii și mișcarea apei, realizată de Lumina ( @LuminaBench ). Un glob 3D interactiv care combină date despre incendii de vegetație și seisme: NASA (flux live de incendii globale) și U.S. Geological Survey (date seismice), construit în Google Antigravity de Alex Patrascu ( @maxescu ). O simulare detaliată a unui motor turbofan, cu măsurători și specificații pe componente, realizată cu Blender și Three.js de Ashutosh Shrivastava ( @ai_for_success ). Un model 3D interactiv al unei trăsuri, generat dintr-o singură imagine, cu elemente funcționale (uși, ferestre) și reacții la denivelări, creat de The Bugged Dev ( @thebuggeddev ). Un joc multiplayer „capture-the-flag” în browser („Backyard Rascals”), în care personajele pot alerga, intra în coliziune și interacționa în timp real, realizat de Chong-U ( @chongdashu ). Unde este disponibil și ce înseamnă operațional pentru companii Conform materialului, Gemini 4 Argon este disponibil global: prin API în AI Studio și în Gemini platform , pentru dezvoltatori și întreprinderi; în Google Antigravity pentru abonații Google AI Ultra și Pro plătit ; în aplicația Gemini și în AI Mode din Search pentru abonații Google AI Ultra și Pro. Pentru piață, miza practică este că accesul „global” prin API și integrarea în instrumente Google reduce fricțiunea de implementare: echipele pot testa și integra modelul direct în fluxuri de lucru (vizualizări, simulări, aplicații interactive) fără a se limita la demonstrații izolate. Materialul nu oferă detalii despre prețuri, limite de utilizare sau niveluri de performanță măsurate. [...]
Jensen Huang spune că modelele AI trebuie „ținute sub control” și monitorizate , un mesaj care mută discuția din zona de performanță în cea de guvernanță și risc operațional pentru companiile care dezvoltă sau folosesc inteligență artificială. Într-un interviu acordat CNBC , CEO-ul Nvidia compară AI cu „un bebeluș”, argumentând că tehnologia are nevoie de limite și supraveghere continuă pentru a fi utilizată în siguranță. Declarațiile vin în contextul în care evaluările „laboratoarelor de frontieră” (companii care dezvoltă modele AI de vârf) au crescut puternic, iar presiunea pe industrie se mută tot mai mult spre întrebarea: cum sunt controlate aceste sisteme după ce sunt puse în producție, nu doar cât de capabile sunt. De ce contează pentru companii: siguranța devine cerință operațională, nu opțiune Mesajul lui Huang indică o schimbare de accent relevantă pentru piață: pe măsură ce modelele AI sunt integrate în produse și procese, „siguranța” nu mai e doar un principiu, ci o componentă de operare — cu instrumente, proceduri și monitorizare. În interviu, Huang spune că există deja instrumente menite să controleze modelele AI și să promoveze utilizarea lor în condiții de siguranță. CNBC nu detaliază, în materialul disponibil, care sunt exact aceste instrumente sau cum sunt implementate, astfel că rămâne neclar ce mecanisme concrete are în vedere (de exemplu, limitări de acces, filtre, auditare sau monitorizare în timp real). Context: evaluările OpenAI și Anthropic, parte din aceeași discuție În aceeași intervenție, CEO-ul Nvidia discută și despre evaluările unor jucători precum Anthropic și OpenAI. Legătura implicită este că, odată cu creșterea valorii și a influenței acestor companii, cresc și așteptările privind controlul riscurilor asociate modelelor AI pe care le dezvoltă și le comercializează. Materialul CNBC este un segment video (aprox. 5 minute și 58 de secunde) și nu include, în textul extras, cifre sau exemple punctuale despre evaluări ori despre instrumentele de siguranță menționate. [...]
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. [...]
