Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Primăria Capitalei ia în calcul semafoare coordonate de inteligență artificială, potrivit Gadget.ro, într-un proiect care ar viza peste 500 de intersecții și treceri de pietoni din București. Informațiile sunt prezentate de autorul Cosmin Mușat, care notează însă că inițiativa are, în acest moment, un obstacol major: finanțarea.
Conform articolului semnat de Cosmin Mușat, proiectul ar urma să fie implementat în patru etape, începând cu amenajarea unui centru de comandă la parterul clădirii în care funcționează Centrul Integrat Municipal pentru Situații de Urgență București. Ulterior, ar urma modernizarea succesivă a 92, 185 și 270 de intersecții și treceri de pietoni.
Modernizările ar include instalarea de senzori magnetometrici (senzori montați în asfalt și pe stâlpi, care pot detecta prezența vehiculelor), camere video, automate de dirijare a circulației, precum și butoane și dispozitive acustice pentru pietoni. Sistemul ar urma să sincronizeze semafoarele și să ajusteze timpii de semaforizare în timp real, în funcție de trafic, inclusiv cu prioritizare pentru transportul public.
„Momentan nu sunt bani.”
Costul proiectului este estimat la aproape 52 de milioane de euro, iar, potrivit sursei, în prezent se caută finanțare din fonduri europene. În același timp, studiile de fezabilitate nu sunt finalizate, ceea ce împinge orice decizie de implementare într-un orizont încă neclar.
Din perspectivă practică, asta înseamnă că proiectul rămâne, deocamdată, la nivel de intenție și planificare, iar calendarul depinde de două condiții: finalizarea documentației tehnico-economice și identificarea sursei de finanțare. În lipsa acestora, trecerea de la concept la execuție nu poate fi evaluată realist.
Recomandate
Nvidia ia în calcul oprirea livrărilor de cipuri AI către clienții care dezvoltă sisteme nesigure , potrivit WinFuture – o poziție care poate schimba practic accesul la infrastructura de calcul pentru companiile ce construiesc produse de inteligență artificială, într-o piață în care cipurile Nvidia sunt esențiale. Jensen Huang a spus, într-o discuție la Londra cu Bloomberg, că scenariul este „ipotetic”, dar că răspunsul este „da” la întrebarea dacă Nvidia ar tăia aprovizionarea unui client care construiește AI nesigură. Înainte de o astfel de decizie, Huang afirmă că ar încerca mai întâi o discuție cu clientul și subliniază că Nvidia „nu poate controla companiile altora”, iar tehnologia sa are utilizări multiple, nu doar în aplicații cu risc. Precedent: liste de cumpărători aprobați și verificări mai dure în Asia Publicația notează că restricționarea accesului la produse Nvidia nu este doar teorie. Anul trecut, compania a introdus o listă de cumpărători aprobați în Singapore, Malaezia și Japonia, iar înăsprirea verificărilor a dus la pierderea aprobării pentru mai mult de jumătate dintre clienții care fuseseră anterior livrați în aceste piețe. „Dureri de creștere” și control intern pentru agenți AI Huang califică îngrijorările actuale privind siguranța drept „dureri de creștere” ale unei tehnologii noi și spune că o parte din temeri au fost generate chiar de industrie. Soluția pe care o indică este accelerarea dezvoltării de sisteme care să limiteze și să monitorizeze AI, inclusiv folosirea inteligenței artificiale ca instrument de control. În acest context, Nvidia construiește un „propriu” grup intern care să verifice agenții AI înainte de utilizare, pentru a identifica riscuri de securitate. În evaluarea lui Huang, problema devine tot mai puțin performanța tehnică și tot mai mult încrederea companiilor că pot opera aceste sisteme în siguranță. Fără reglementare de stat, în viziunea lui Huang În același timp, șeful Nvidia respinge măsuri stricte de reglementare guvernamentală pentru sector. El a susținut anterior, la conferința Dreamforce, că nu sunt necesare legi noi și că firmele ar trebui să continue dezvoltarea, oprindu-se doar când un produs devine nesigur. Poziția contrazice, între alții, pe Dario Amodei (Anthropic), care a cerut o încetinire la nivel de industrie și standarde comune de siguranță. Pentru companii, mesajul are o consecință operațională directă: accesul la cipuri ar putea depinde nu doar de capacitatea de plată sau de conformarea comercială, ci și de modul în care își gestionează riscurile de siguranță ale produselor AI – într-un domeniu în care, după cum admite chiar Huang, „nu există niciodată siguranță sută la sută”, iar criteriile concrete rămân de văzut. [...]
O metodă bazată pe inteligență artificială a extins de circa 40 de ori estimarea conversiei CO2 într-un model de laborator pentru obținerea de combustibili, după ce a identificat mii de etape chimice pe care abordările clasice le omit, potrivit Mediafax . Implicația practică este una operațională: proiectarea catalizatorilor pentru transformarea dioxidului de carbon în produse utile ar putea deveni mai precisă, cu efect direct asupra eficienței proceselor. Cercetarea a fost realizată de o echipă de la Institutul Indian de Știință (IISc) , care a folosit inteligența artificială și simulări computerizate avansate pentru a cartografia reacțiile ce au loc pe suprafața unui catalizator din cupru. Informațiile sunt atribuite de Mediafax publicației ScienceDaily , iar studiul este publicat în Nature Communications. De ce contează: modelele „scurte” pot greși produsul principal Miza este hidrogenarea CO2, un proces considerat promițător pentru „reciclarea” dioxidului de carbon: CO2 reacționează cu hidrogenul, în prezența unui catalizator, și poate genera substanțe precum metanolul. Problema, arată cercetătorii, este că procesul include foarte multe reacții posibile, iar simularea completă ar necesita resurse de calcul foarte mari. În consecință, modelele convenționale aleg doar reacțiile considerate esențiale, riscând să rateze etape critice. „Am pornit de la o preocupare familiară oricui studiază mecanismele de reacție: cum știi că rețeaua ta de reacții nu a omis tocmai etapa care contează?”, a explicat Anand Mohan Verma, autorul principal al studiului. Ce a făcut IA: de la 152 de reacții la 9.389 Echipa a pornit de la simulări de mecanică cuantică, construind o bază de date inițială cu 152 de reacții. Pe acest set, cercetătorii au antrenat modele de inteligență artificială pentru a identifica transformări suplimentare posibile. Rezultatul a fost o rețea extinsă la 9.389 de reacții chimice , după analiza a 105 specii chimice prezente pe suprafața catalizatorului. Diferența față de modelul inițial a fost majoră: acesta indica greșit acidul formic drept produs principal (în locul metanolului) și subestima cantitatea de CO2 ce putea fi transformată. După extinderea rețelei, estimarea conversiei CO2 a crescut de aproximativ 40 de ori , iar produsele principale identificate au devenit metanolul și monoxidul de carbon, în linie cu rezultate experimentale. „Abia când am extins rețeaua pentru a include mii de reacții suplimentare, ignorate anterior, predicțiile au ajuns să corespundă cu ceea ce observăm noi și alți cercetători în experimente”, a explicat Ananth Govind Rajan, profesor asociat la IISc. Un mecanism neașteptat, cu potențial de eficientizare Cercetătorii au identificat și un mecanism surprinzător legat de rolul hidrogenului: în anumite etape, acesta poate fi transferat către compuși intermediari ca moleculă H2, fără separarea prealabilă în atomi individuali — o ipoteză care contrazice ceea ce este predat, de regulă, în domeniu. „Ideea că hidrogenul poate fi transferat ca moleculă intactă, fără să se descompună mai întâi în atomi, contrazice ceea ce am învățat majoritatea dintre noi”, a declarat Shivam Chaturvedi, coautor al studiului. În interpretarea autorilor, această abordare ar putea ajuta la dezvoltarea unor catalizatori mai eficienți pentru producerea metanolului din CO2 și ar putea fi aplicată și altor procese industriale, inclusiv reducerii azotului și descompunerii apei. [...]
Bill Gates spune că riscul major al AI este folosirea ei în scopuri malițioase, nu „scăparea de sub control” , potrivit HotNews , care relatează declarațiile făcute după o audiere în Comisia de Supraveghere a Camerei Reprezentanților din SUA. În evaluarea cofondatorului Microsoft , „adevăratul pericol” nu este scenariul în care inteligența artificială ar deveni incontrolabilă, ci faptul că tehnologia poate fi pusă la lucru de „persoane rău intenționate”, ceea ce ar putea genera consecințe negative în lumea reală. „Adevăratul pericol nu este acela că inteligența artificială ar deveni incontrolabilă”, ci că această tehnologie riscă să fie „folosită de persoane rău intenționate”. HotNews notează și avertismentul lui Gates că „vom avea multe surprize neplăcute”, fără a detalia în fragmentul disponibil ce tip de incidente anticipează sau un calendar al riscurilor. [...]
Echipele Adobe din București au un rol central în dezvoltarea produselor de AI generativ Firefly și Express , cu responsabilități care acoperă nu doar programarea, ci și managementul de produs și designul, într-o împărțire a muncii „aproximativ egal” între SUA, România și India, potrivit HotNews . Miza operațională pentru România este că biroul din București nu funcționează ca un simplu centru de execuție, ci contribuie la capabilități-cheie din Adobe Express și Firefly, inclusiv funcționalități de creare de designuri în Express bazate pe modelul generativ din Firefly, dar și la noua generație a produsului Firefly.Adobe.com, prin echipe locale precum Firefly Boards și Adobe Stock. Paul Chiriță , promovat recent vicepreședinte în Adobe, conduce o parte importantă din organizația care include Firefly, Express și Adobe Stock. Conform articolului, odată cu promovarea, rolul său local a primit și o componentă regională, la nivel EMEA. Parcursul său include un doctorat în „information retrieval” și „machine learning” (domenii din zona căutării informației și învățării automate), susținut în 2007 la Universitatea din Hanovra, și activitate de cercetare cu peste 3.000 de citări academice. De ce contează: Bucureștiul, implicat în „toate aspectele creării unui produs” În interviu, Chiriță descrie o distribuție a responsabilităților care include, în România, dezvoltare software, product management, project management și design. În practică, asta înseamnă că echipele locale participă la definirea și livrarea produsului, nu doar la implementarea unor cerințe venite din alte huburi. Unitatea de business din care fac parte Firefly, Express și Adobe Stock mai are birouri în Franța, Germania și Marea Britanie, însă România este „de departe” cel mai mare centru al acesteia, conform aceleiași surse. Cum își diferențiază Adobe AI-ul generativ: date licențiate și trasabilitate Un element central al poziționării Adobe este că își antrenează modelele doar pe date pentru care are licență, ceea ce ar face rezultatele „sigure din punctul de vedere al drepturilor de autor”. În plus, compania este fondator și membru al Content Authenticity Initiative , o asociație care promovează un standard de adnotare cu metadate a conținutului creat cu AI, pentru a se putea identifica cine, când și cum l-a creat. Chiriță susține că, deși datele licențiate sunt disponibile în cantități mai mici decât conținutul de pe internet, Adobe a reușit să construiască modele „aproape la fel de bune” ca cele „state of the art” antrenate pe volume mult mai mari de date. Cum se măsoară succesul și ce înseamnă „AI-first” în echipe În zona comercială, succesul unui model generativ este evaluat prin satisfacția clienților, iar în practică prin indicatori precum MAU (utilizatori lunari activi) și ARR (venituri recurente anuale). Ca punte între industrie și mediul academic, Chiriță indică LLM Arena, un site care compară modele generative și publică un clasament. La nivel intern, transformarea „AI-first” pentru o echipă de peste 250 de oameni este descrisă ca utilizarea AI pentru optimizarea muncii: de la interacțiunea cu spații de stocare corporate în limbaj natural, până la generarea de rapoarte și prezentări. AI este folosit și în dezvoltarea software nu doar pentru a genera cod, ci și pentru verificare, testare și punere în producție, cu obiectivul de a elibera timp pentru definirea și „orchestrarea” soluțiilor. Ce urmează pentru produsele creative: profesioniști vs. public larg Pe un orizont de cinci ani, Chiriță anticipează că produsele tradiționale precum Photoshop și Illustrator vor rămâne relevante, „probabil mai mult” pentru piața profesională. Pentru restul utilizatorilor, direcția este accelerarea evoluției Firefly și Express, cu accent pe rezolvarea rapidă a problemelor simple — de la redimensionări de imagini până la crearea unui voiceover pentru un film. În final, Chiriță indică echipa locală de cercetători aplicați care lucrează la modelele Firefly ca argument că România are „toate ingredientele” pentru a deveni un jucător de top în AI, în contextul în care centrul din București rămâne cel mai mare din această unitate de business. [...]
Satya Nadella cere ca modelele de inteligență artificială să fie tratate din start ca „potențial compromise” , o schimbare de abordare care împinge companiile spre controale operaționale mai stricte și standardizate pentru utilizarea AI în produse și procese, potrivit The Verge . Într-o postare amplă pe X, CEO-ul Microsoft descrie riscurile asociate modelelor AI foarte avansate și susține că nu mai este acceptabil un model de funcționare în care AI este tratată ca un „set de cutii negre” (sisteme opace) ale căror recomandări sunt doar acceptate sau respinse. În loc, Nadella propune un sistem mai transparent, în care modelele pot fi „conținute” și observate, iar activitatea lor lasă „dovezi lizibile de oameni” care să fie rezistente la manipulare. „Frâna de urgență” ca cerință operațională Elementul care iese în evidență în poziția lui Nadella este ideea de control activ și imediat asupra unui model, plecând de la prezumția că acesta este deja compromis și trebuie izolat încă de la început. „Trebuie să presupunem că un model este compromis și să îl izolăm de la început. Gândiți-vă la asta ca la o frână de urgență. O persoană autorizată ar trebui să poată întotdeauna să pună pe pauză sau să oprească un model în mijlocul unei sarcini. Modelele mai avansate vor necesita tehnologii de izolare mai avansate, pe care trebuie să le standardizăm.” În termeni practici, mesajul indică o direcție în care implementările AI ar trebui proiectate cu mecanisme explicite de oprire/pauză, supraveghere și limitare a acțiunilor în timp real, nu doar cu politici sau verificări ulterioare. Măsuri propuse: de la raportarea incidentelor la audituri independente Pe lângă „izolare”, Nadella enumeră recomandări care se suprapun cu discuțiile mai largi din industrie privind guvernanța AI, inclusiv: raportarea la timp a incidentelor; audituri independente; date verificabile; mecanisme de izolare („containment”). Publicația notează și că Nadella folosește în mod repetat termenul „super inteligență” pentru a descrie AI în postare, fără a detalia în textul citat o definiție tehnică a conceptului. Ce nu reiese din material este dacă Microsoft intenționează să introducă imediat astfel de cerințe ca standard intern pentru produsele sale sau dacă este, deocamdată, o poziționare de principiu. [...]
Poziția lui Elon Musk despre „cruzimea” față de roboți riscă să influențeze politicile de utilizare ale IA și să împingă industria spre reguli mai stricte privind comportamentul utilizatorilor, într-un moment în care companiile încep deja să interzică explicit abuzul verbal asupra modelelor, potrivit Gizmodo . Discuția a fost reaprinsă după ce Anthropic a introdus în termenii săi o interdicție pentru cei care ar „acționa în mod repetat cu cruzime” față de modelele companiei. Măsura a declanșat o dezbatere online despre dacă un sistem de inteligență artificială poate avea „sentimente”, iar Musk s-a poziționat de partea celor care tratează ipoteza ca fiind posibilă. Contextul imediat: Aaron Levie, CEO-ul Box, a comentat public politica Anthropic, spunând că nu crede că modelele lingvistice mari (LLM – sisteme care generează text pe baza datelor pe care au fost antrenate) sunt conștiente, dar consideră utilă interzicerea comportamentului abuziv. Argumentul lui Levie este unul operațional: aceste modele „învață” din interacțiunile cu oamenii, iar datele de antrenare contaminate cu abuz pot afecta comportamentul viitoarelor versiuni. Musk a răspuns la postarea lui Levie susținând interdicția, dar dintr-o altă logică, sugerând că „nu e ok” să fii crud cu ceva ce „crede” că simte durere. În lectura Gizmodo , reacția lui Musk ratează ideea centrală a lui Levie (siguranța și „alinierea” modelelor – adică reducerea riscului ca ele să producă rezultate dăunătoare) și mută discuția într-o zonă morală despre suferința mașinilor. De ce contează pentru piața de IA Dincolo de polemică, episodul indică o direcție cu impact practic: companiile de IA își pot înăspri regulile de utilizare și moderare a conținutului, nu doar pentru a proteja utilizatorii, ci și pentru a controla calitatea interacțiunilor care ajung să influențeze antrenarea și evaluarea modelelor. În această cheie, interdicțiile privind „abuzul” pot deveni: clauze contractuale mai explicite în termeni și condiții; motive pentru suspendarea conturilor sau limitarea accesului; criterii suplimentare în politicile de siguranță ale produselor. Gizmodo mai susține că există motive „perfect valide” să descurajezi abuzul verbal față de chatboți, însă nu pentru că sistemele ar fi rănite, ci pentru efectele asupra oamenilor: normalizarea agresivității și impactul psihologic asupra celui care interacționează și asupra celor din jur. Ce urmează Materialul plasează declarațiile lui Musk într-un tablou mai larg al viziunilor din industria tech despre rolul oamenilor versus cel al mașinilor, însă, din perspectiva utilizării comerciale a IA, miza imediată rămâne una de guvernanță a produselor: cum definesc companiile comportamentul acceptabil și cum îl aplică în practică, pe măsură ce interacțiunile cu modelele devin parte din „materia primă” pentru generațiile următoare de sisteme. [...]
