Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
O comparație făcută de Sam Altman între antrenarea AI și „antrenarea” unui om reaprinde dezbaterea despre viziunea liderilor tech asupra viitorului. Declarația a fost făcută la un summit din India dedicat impactului inteligenței artificiale.
Întrebat despre consumul ridicat de energie necesar pentru antrenarea modelelor precum ChatGPT, CEO-ul OpenAI a răspuns că și dezvoltarea unui om presupune resurse considerabile. El a afirmat, pentru The Indian Express, că este nevoie de aproximativ 20 de ani și de toată hrana consumată în acest interval pentru ca o persoană să devină inteligentă.
Afirmația vine într-un moment în care impactul energetic al centrelor de date este intens discutat. Potrivit Agenției Internaționale pentru Energie, acestea au reprezentat circa 1,5% din consumul global de electricitate în 2024, iar până în 2030 se estimează o creștere anuală de aproximativ 15%, de peste patru ori mai rapidă decât în alte sectoare.
Autorul analizei atrage atenția că formularea lui Altman depășește simpla figură de stil. Compararea dezvoltării umane cu un proces tehnologic de „antrenare” ar indica, în opinia sa, o viziune utilitaristă asupra vieții, în care copilăria devine o investiție, hrana un input energetic, iar inteligența un rezultat măsurabil și optimizabil.
În logica industriei tehnologice, antrenarea presupune introducerea de date, consum de energie și obținerea unei performanțe scalabile. Aplicarea aceleiași grile asupra oamenilor estompează diferența dintre ființă umană și sistem informatic, susține analiza, alimentând temeri că eficiența ar putea deveni criteriul dominant în evaluarea valorii.
Altman a mai declarat că inteligența artificială generală este „mai aproape decât credem”, afirmație care, în contextul dezbaterii despre resurse și impact asupra mediului, amplifică întrebările legate de direcția în care se îndreaptă dezvoltarea tehnologică.
Textul subliniază că astfel de declarații ar trebui să determine o reflecție mai amplă la nivel guvernamental, în condițiile în care companiile din domeniul inteligenței artificiale concentrează o influență tot mai mare asupra economiei și societății.
Recomandate
Sam Altman susține că memoria RAM din PC-urile utilizatorilor este o risipă globală , argumentând că o resursă „oricum limitată” ar trebui concentrată în centre de date, unde poate fi folosită mai intens, potrivit WinFuture . Într-o discuție cu canalul de YouTube Cheeky Pint, CEO-ul OpenAI a spus că, din perspectiva distribuirii la nivel mondial a DRAM (memorie RAM), este „destul de îngrozitor” ca fiecare utilizator să țină o parte din această capacitate în propriul computer, în condițiile în care ar fi utilizată „poate cinci la sută din timp”. În opinia sa, aceeași memorie ar avea randament mai bun dacă ar fi „maximal utilizată” în cloud (infrastructură de calcul la distanță, în centre de date). De ce contează: presiune pe piața de memorie și un argument pro-cloud Poziția lui Altman se leagă de contextul mai larg al competiției pentru resurse hardware folosite de inteligența artificială, într-un moment în care memoria este descrisă drept „rară”. Mesajul său susține, practic, o alocare a memoriei către centrele de date, nu către dispozitivele utilizatorilor, ceea ce favorizează modelul de consum al serviciilor AI din cloud. Altman a criticat și ideea că problema ar fi rezolvată prin modele open-source rulate local, menționând că există utilizatori care vor să ruleze modele AI pe propriile sisteme și ajung să creadă că „nu avem nevoie de toate lucrurile astea în centrele de date”. Limitările și contextul omise de această abordare WinFuture notează că perspectiva este una „foarte unilaterală”, mai ales venind de la șeful unuia dintre cei mai mari furnizori de AI. Articolul punctează și un aspect practic: chiar și cele mai ieftine sisteme client (laptopuri, thin clients, smartphone-uri și tablete) nu pot funcționa fără memorie RAM, indiferent dacă utilizatorul rulează sau nu modele AI local. În esență, declarațiile lui Altman mută discuția din zona tehnică în cea de alocare a resurselor: cine „merită” memoria limitată — utilizatorii finali, cu dispozitive personale, sau operatorii de centre de date, care pot crește gradul de utilizare prin consolidare în cloud. [...]
Declarațiile lui Sam Altman sugerează o miză economică directă: mutarea cât mai multor sarcini de inteligență artificială din PC-uri către centre de date, unde resursele pot fi folosite mai intens. Într-un interviu „la bere” acordat canalului de YouTube Cheeky Pint, citat de Tom's Hardware , CEO-ul OpenAI a spus că „inferința locală” (rularea modelelor AI direct pe dispozitivul utilizatorului) și, prin extensie, faptul că oamenii au memorie DRAM/RAM în calculatoarele de acasă este „destul de rău”. De ce contează: „utilizarea” memoriei devine argument pentru centralizare Altman își bazează poziția pe ideea de alocare globală a unei resurse limitate: memoria DRAM. Potrivit relatării, el a susținut că este ineficient ca „toată lumea” să aibă „o grămadă” din oferta limitată de DRAM în propriul computer, folosită doar o mică parte din timp. În această logică, centrele de date ar oferi o „utilizare mai bună” a resurselor, deoarece pot agrega cererea și pot menține hardware-ul ocupat mai mult timp decât un PC obișnuit. Contextul declarației și reacțiile Interviul a fost publicat de canalul de YouTube Cheeky Pint (link în materialul sursă), iar articolul notează contrastul dintre faptul că OpenAI operează centre de date „pline de memorie” și critica la adresa celor 32 GB RAM dintr-un desktop. Materialul include și reacții critice din zona de comentarii, însă acestea sunt opinii ale utilizatorilor, nu informații verificate despre piață sau despre gradul de utilizare al centrelor de date. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă date cantitative sau dovezi independente care să susțină procentele de utilizare invocate în discuție și nici nu detaliază un plan concret al OpenAI privind limitarea inferenței locale. În forma prezentată, mesajul rămâne în primul rând o poziționare publică pro-centralizare, cu implicații evidente pentru modelul de business al furnizorilor de AI în cloud (servicii rulate în centre de date, accesate prin internet). [...]
Sam Altman admite că OpenAI nu explică suficient de bine de ce „merită” riscurile AI , într-o discuție care scoate în evidență o problemă de guvernanță și responsabilitate publică pentru companiile din domeniu, potrivit Gizmodo . CEO-ul OpenAI a vorbit despre ritmul accelerat al dezvoltării inteligenței artificiale într-o apariție pe podcastul „Cheeky Pint”, găzduit de John Collison (cofondator Stripe). În contextul discuției, Altman a descris atât entuziasmul, cât și disconfortul pe care i l-a provocat capacitatea unor modele interne de a rezolva probleme tehnice dificile, cu efecte directe asupra carierelor unor specialiști. „Hold My Beer”, un indiciu despre cultura internă și miza tehnologică Altman a spus că unul dintre modelele folosite intern de OpenAI pentru a ataca probleme „deosebit de dificile” era cunoscut între angajați drept „Model Name-Hold My Beer”. El a relatat că modelul „dobora” pe rând unele dintre cele mai grele probleme de cercetare la care oameni lucraseră ani întregi. „Am avut această experiență colectivă: cele mai grele probleme de cercetare din cariera academică a oamenilor; modelul le doborâa una după alta.” (Sam Altman) Altman a adăugat că printre aceste probleme s-ar fi aflat și „multe dintre cele pe care le-am publicat”, referire care ar putea viza rezultatele făcute publice de OpenAI în zona matematicii. Publicația notează că OpenAI nu a răspuns imediat unei solicitări de clarificare. Context: tensiuni în matematică după publicarea unor rezultate asistate de AI Gizmodo plasează declarațiile în contextul reacțiilor din comunitatea matematică, după ce OpenAI a publicat „controversat” o soluție asistată de AI pentru problema Navier–Stokes, iar unii matematicieni au acuzat compania de plagiat. Ulterior, OpenAI ar fi publicat rezultate pentru „aproape 400” de probleme matematice vechi. În articol se avansează ideea că, pentru generațiile viitoare, seria de demonstrații din 2026 ar putea deveni un moment de cotitură pentru domeniu, comparabil cu impactul pe care l-a avut victoria lui Deep Blue asupra lui Garry Kasparov în șah. „Nu am făcut o treabă grozavă” în a justifica public costurile Dincolo de detaliul anecdotic al numelui intern, miza principală a discuției este recunoașterea explicită a unei dificultăți de comunicare și asumare a efectelor: Altman spune că OpenAI nu a explicat suficient de bine de ce consideră că dezavantajele potențiale ale tehnologiei sunt „worth it” (merită). „Nu cred că noi [OpenAI] am făcut o treabă grozavă în a le explica oamenilor de ce credem că toate dezavantajele potențiale ale acestei tehnologii merită.” (Sam Altman) În același registru, el a descris o stare amestecată — „excitat și fericit”, dar și cu „tristețe și melancolie” și senzația „că se termină ceva” — după ce a urmărit performanțele modelului intern. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă detalii tehnice despre modelul „Hold My Beer” (ce arhitectură are, ce capabilități exacte, ce nivel de autonomie) și nici nu confirmă explicit care rezultate publicate au fost obținute cu ajutorul lui. În lipsa unui răspuns de la OpenAI, legătura dintre modelul intern și setul de rezultate publicate rămâne, deocamdată, la nivel de sugestie din declarațiile lui Altman. [...]
Elon Musk susține că economisirea pe termen lung ar putea deveni irelevantă pe măsură ce inteligența artificială (IA) împinge economia spre „abundență”, dar mai mulți experți consultați de Business Insider recomandă, totuși, continuarea economisirii pentru pensie, potrivit Antena 3 . Miza practică pentru oameni și pentru piață este că astfel de mesaje pot influența comportamente financiare reale, într-un moment în care efectele IA asupra locurilor de muncă rămân incerte. Musk a scris pe platforma X că „economisirea banilor pentru viitorul îndepărtat este inutilă odată cu apariția abundenței aduse de superinteligență”, într-un răspuns către un utilizator care minimaliza importanța deciziilor financiare pe termen scurt, pe ideea că „cele mai multe dintre ele nu vor mai conta oricum peste câțiva ani”. Într-un podcast publicat în ianuarie, Musk a reluat ideea, spunând că oamenii nu ar mai trebui să își facă griji că trebuie să pună bani deoparte pentru pensie peste 10 sau 20 de ani, deoarece „nu va mai conta”, dacă predicțiile sale se adeveresc. De ce leagă Musk „abundența” de dispariția rolului banilor Argumentul miliardarului este că progresele în inteligența artificială, energie și robotică ar urma să ducă la o creștere masivă a productivității, până la un punct în care bunurile și serviciile nu ar mai fi insuficiente. Într-un asemenea scenariu, spune el, „oricine ar putea avea orice își dorește”. În viziunea lui Musk, efectele s-ar vedea inclusiv în: servicii medicale „mai bune decât cele de care beneficiază astăzi oricine”; acces generalizat la bunuri și servicii, fără constrângeri de raritate; educație complet accesibilă, inclusiv posibilitatea de a învăța gratuit „orice îți dorești, despre absolut orice”. Musk a mai avansat și o perspectivă în care dezvoltarea roboticii și a călătoriilor spațiale ar duce la o economie „pe mai multe planete”, moment în care „banii vor deveni irelevanți”, iar „monedele convenționale nu vor mai conta”. Ce spun experții: economisirea rămâne recomandarea de bază Antena 3 notează că Business Insider a discutat cu șapte experți în finanțe personale și inteligență artificială, iar concluzia lor comună a fost că oamenii ar trebui să continue să economisească pentru pensie, tocmai pentru că previziunile lui Musk s-ar putea să nu se materializeze. În același context, Musk admite că tranziția către un astfel de viitor nu ar fi lipsită de probleme și anticipează o perioadă dificilă, în care IA ar putea elimina un număr mare de locuri de muncă. Printre soluțiile menționate de el se află plăți din partea statului pentru toți cetățenii, ca mecanism de compensare a pierderilor generate de automatizare. Context: și Bill Gates vorbește despre o economie a „abundenței”, dar avertizează asupra tranziției În articol este menționat și Bill Gates, care ar fi spus într-un podcast că IA va aduce o „abundență reală”, iar roboții ar putea construi locuințe, cultiva alimente și efectua operații chirurgicale. Gates avertizează însă că următoarele două decenii ar putea fi printre cele mai agitate perioade din istorie și că se poate ajunge la un punct în care munca oamenilor nu va mai fi necesară pentru producerea majorității bunurilor și serviciilor. Pentru public, diferența dintre promisiunea „abundenței” și realitatea unei tranziții cu șocuri pe piața muncii rămâne esențială: până când astfel de scenarii devin certe, recomandarea experților rămâne să nu fie abandonate economiile pe termen lung. [...]
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. [...]
Anthropic renunță la interviurile clasice de programare , pe motiv că modelul său de inteligență artificială Claude rezolvă deja mai bine astfel de sarcini, iar testele nu mai spun nimic relevant despre candidați, potrivit TechRadar . Schimbarea indică o repoziționare operațională în recrutare: accentul se mută de la „scrie cod sub presiune” la „construiește eficient cu ajutorul IA”. Managerul de inginerie Felix Rieseberg, care are și rol de hiring manager la Anthropic, spune că a „îngropat” luna aceasta interviul tradițional de coding. Argumentul său este că, într-un moment în care Claude demonstrează o înțelegere superioară a programării, a pune candidații să rezolve probleme de codare nu mai relevă nimic „semnificativ” despre ei. De ce se schimbă interviurile: „IA codează mai bine decât oamenii” Rieseberg susține că testele de tip „provocare React” și-au pierdut utilitatea, făcând o paralelă: nu ar mai avea sens să ceri o astfel de probă, la fel cum nu mai are sens să „chestionez oamenii despre assembly”, în condițiile în care Claude ar fi mai bun la ambele. În locul probelor standardizate, el descrie o direcție în care candidații ar putea fi evaluați mai degrabă prin rezultate obținute cu IA: idei „radicale” și prototipuri construite rapid (de exemplu, într-un weekend) cu ajutorul instrumentelor de inteligență artificială, plus impactul concret al acestora. Ce caută acum Anthropic la juniori: impact și prototipuri, nu exerciții Mesajul pentru inginerii juniori, în logica lui Rieseberg, este să se concentreze pe a produce impact și pe a înțelege compania și oamenii din organizație, nu pe a „bifa” un test de programare. În paralel, managerul spune că nu renunță la recrutare, dar caută o metodă nouă de evaluare pentru candidații care „construiesc bine cu IA”. În practică, el afirmă că scanează CV-uri și portofolii pentru prototipuri care arată „gust” (judecată de produs), empatie și gândire bazată pe principii. Ce urmează: o perioadă de tranziție în evaluarea candidaților Rieseberg admite că nu a ajuns încă la o formulă completă pentru a intervieva oamenii în acest nou context, dar sugerează că nu este singurul manager care încearcă să definească interviul potrivit pentru era în care IA scrie cod. Pentru piața muncii din software, semnalul este că „interviul de coding” ar putea fi înlocuit treptat, cel puțin în unele companii, de evaluări centrate pe portofoliu, prototipare și capacitatea de a folosi IA în mod productiv. [...]
