Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Spotify introduce un sistem de verificare care ar putea schimba modul în care sunt descoperiți artiștii pe platformă, printr-o insignă menită să diferențieze muzicienii reali de conținutul generat cu inteligență artificială, potrivit The Guardian. Miza este una operațională: într-un catalog tot mai încărcat de piese sintetice, vizibilitatea în căutări și în paginile de artist devine dependentă de un semnal de „autenticitate” acordat de platformă.
Insigna „Verified by Spotify”, reprezentată de un bife verde, urmează să apară în următoarele săptămâni pe profilurile artiștilor și în rezultatele de căutare. Spotify spune că badge-ul indică faptul că un profil a fost revizuit și îndeplinește standardele interne ale companiei privind autenticitatea.
Spotify precizează că profilurile care reprezintă în principal muzică generată de AI sau „personaje” create cu AI nu vor fi eligibile pentru verificare.
Pentru a obține verificarea, artiștii trebuie să îndeplinească mai multe condiții, între care:
Spotify argumentează schimbarea prin nevoia de încredere într-un context în care conținutul sintetic se multiplică rapid:
„În era AI, este mai important ca niciodată să poți avea încredere în autenticitatea muzicii pe care o asculți.”
Compania mai susține că, la lansare, peste 99% dintre artiștii pe care utilizatorii îi caută activ vor fi verificați, ceea ce ar însemna „sute de mii” de muzicieni, din genuri și regiuni diferite.
Separat de badge, Spotify adaugă o secțiune nouă de informații pe toate paginile de artist – inclusiv pentru cei neverificați – cu date despre momente importante din carieră, tipare de lansare și istoricul concertelor. Compania compară această zonă cu etichetarea nutrițională a alimentelor: un rezumat rapid care ar ajuta utilizatorii să evalueze „istoricul” unui artist pe platformă.
Inițiativa vine pe fondul îngrijorărilor din industrie că muzica generată cu AI poate „inunda” cataloagele de streaming. În acest context, The Guardian notează că Deezer a comunicat recent că piesele sintetice reprezintă 44% din muzica nou încărcată zilnic pe serviciul său.
Totodată, marile case de discuri încearcă să limiteze fenomenul: Sony Music a spus că a cerut eliminarea a peste 135.000 de piese produse cu AI care imitau artiști aflați sub contract, pe diverse servicii de streaming.
Anunțul a venit după raportarea rezultatelor Spotify pentru primul trimestru din 2026, când compania a indicat că baza de abonați plătitori a ajuns la 293 de milioane. Într-un astfel de ecosistem, un mecanism de verificare poate influența direct descoperirea artiștilor și încrederea utilizatorilor în ceea ce consumă.
Recomandate

România trebuie să aplice din 2 august 2026 Regulamentul UE privind inteligența artificială , iar asta înseamnă desemnarea autorităților de supraveghere, stabilirea atribuțiilor și a regimului de sancțiuni, potrivit Economica . Miza pentru companii este una de reglementare: de la această dată, cadrul european devine aplicabil, iar România trebuie să aibă mecanisme funcționale de control și penalizare a încălcărilor. În acest context, printr-un Memorandum al Guvernului, ANCOM a fost propusă pentru rolul de autoritate națională de supraveghere a pieței și punct național unic de contact, alături de alte autorități cu atribuții sectoriale. Cine supraveghează aplicarea și pe ce zone Memorandumul menționat în materialul ANCOM conturează o arhitectură de supraveghere pe domenii, în special pentru sistemele de inteligență artificială „cu grad ridicat de risc”: ANCOM – propusă ca autoritate națională de supraveghere a pieței și punct național unic de contact; Autoritatea de Supraveghere Financiară (ASF) și Banca Națională a României (BNR) – pentru sistemele de AI cu grad ridicat de risc din serviciile financiare ; Autoritatea Națională de Supraveghere a Prelucrării Datelor cu Caracter Personal – pentru AI cu grad ridicat de risc din biometrie , utilizată în scopul aplicării legii, gestionării frontierelor și în zona justiției și democrației. Potrivit informațiilor, autoritățile desemnate lucrează împreună cu alte instituții sectoriale la cadrul legislativ național necesar aplicării regulamentului. Ce trebuie să conțină cadrul național: atribuții, cooperare, sancțiuni Actul normativ național aflat în lucru ar urma să stabilească, între altele: autoritățile de supraveghere a pieței și atribuțiile lor; mecanismele de cooperare între autorități; procedura de sancționare și regimul sancțiunilor pentru încălcarea regulamentului. Calendar: ce intră în vigoare acum și ce se amână Conform calendarului indicat (art. 113), Regulamentul UE privind AI devine aplicabil din 2 august 2026 , cu excepții pentru anumite obligații legate de sistemele cu grad ridicat de risc, care se aplică ulterior: din 2 decembrie 2027 – pentru sistemele cu grad ridicat de risc enumerate în Anexa III ; din 2 august 2028 – pentru sistemele încadrate ca având grad ridicat de risc potrivit articolului 6 alineatul (1) și Anexei I . Separat, interdicțiile pentru sistemele de AI cu „risc inacceptabil” au intrat în vigoare la 2 februarie 2025 , însă Regulamentul „Omnibus” în domeniul digital introduce două noi categorii de practici interzise , aplicabile de la 2 decembrie 2026 : sisteme care pot genera sau modifica imagini/video/audio realiste cu părțile intime ori cu acte sexuale explicite ale unei persoane identificabile, fără consimțământ ; sisteme care pot genera sau modifica materiale ce constituie pornografie infantilă sau spectacole de pornografie infantilă. Obligații de transparență pentru conținut sintetic și deepfake Noile prevederi introduc obligații pentru furnizori și implementatori ai unor sisteme de AI, inclusiv pentru cele care: interacționează direct cu persoane fizice; generează conținut sintetic (audio, imagine, video, text); generează sau modifică conținut care constituie deepfake (conținut fals realist); generează sau modifică texte publicate pentru informarea publicului pe teme de interes public. ANCOM precizează și o excepție pentru sistemele deja introduse pe piață înainte de 2 august 2026, în ceea ce privește marcarea conținutului generat: „Excepţia o reprezintă sistemele de IA, inclusiv de sisteme de IA de uz general, care generează conţinut sintetic în format audio, imagine, video sau text, care au fost introduse pe piaţă înainte de 2 august 2026, în cazul cărora obligaţia furnizorilor de a marca conţinutul generat se aplică începând cu 2 decembrie 2026.” În același comunicat sunt definite și rolurile din lanț: „furnizorii” (cei care dezvoltă sau comandă dezvoltarea și introduc pe piață/pun în funcțiune sub propriul nume) și „implementatorii” (cei care utilizează sistemul, cu excepția utilizării personale, neprofesionale). Pentru mediul de afaceri, următorul pas practic este finalizarea cadrului legislativ național (inclusiv sancțiunile și procedurile), astfel încât aplicarea de la 2 august 2026 să nu rămână doar o obligație formală, ci una efectivă. [...]

Gemini Spark primește integrare directă cu Chrome , ceea ce îi permite să folosească (cu acordul utilizatorului) conturile autentificate și parolele salvate pentru a automatiza sarcini pe web , potrivit Google Blog . Funcția vizează „comisioane” online mai complexe — de la programarea unor vizionări pentru apartamente salvate până la căutarea opțiunilor de zbor și inițierea procesului de rezervare — dar păstrează utilizatorul în control pentru acțiuni sensibile, precum plățile. Integrarea cu Chrome extinde capabilitățile de navigare ale Spark prin acces la sesiunea de autentificare din browser, ceea ce poate reduce pașii manuali în fluxuri care, în mod normal, cer completări repetate și logări. Google precizează că aceste acțiuni se fac „cu permisiunea” utilizatorului și că, pentru operațiuni sensibile, sarcina este returnată utilizatorului pentru confirmare și finalizare. Securitate și limitări de lansare Google menționează că noua funcționalitate este construită cu protecții împotriva unor amenințări precum „prompt injection” (o tehnică prin care un atacator încearcă să manipuleze instrucțiunile unui model de inteligență artificială pentru a-l determina să execute acțiuni nedorite). În același timp, compania subliniază că utilizatorul rămâne „în buclă” pentru decizii critice, în special cele legate de plăți. Capabilitățile de „auto browse” prin Chrome sunt, în primă fază, în curs de lansare în SUA, cu planuri de extindere în alte regiuni ulterior. Google nu oferă un calendar pentru extinderea internațională. Extinderea accesului: peste 160 de țări, pentru abonații Google AI Pro Separat de integrarea cu Chrome, Google anunță extinderea accesului la Spark pentru abonații Google AI Pro în „peste 160 de țări” suplimentare, începând de astăzi. Miza operațională este creșterea bazei de utilizatori care pot folosi Spark pentru automatizarea sarcinilor zilnice, însă articolul nu detaliază ce piețe sunt incluse sau dacă există diferențe de funcționalitate între regiuni. Pentru lista țărilor, Google indică o pagină de suport. [...]

Amazon își restrânge portofoliul intern de modele Nova pentru a concentra bugetul și puterea de calcul pe un singur „foundation model” competitiv , potrivit The Next Web . Mișcarea are un impact operațional direct: majoritatea produselor Nova intră în regim de întreținere („keep the lights on”), rămânând suportate pentru clienții existenți, dar fără a mai fi o prioritate de dezvoltare. Publicația notează, citând o informație apărută inițial în Business Insider, că Amazon a început să deprecieze (să scoată treptat din uz) o parte importantă din linia Nova, inclusiv modelele de vârf Premier și Omni, generatorul video Reel și generatorul de imagini Canvas. În interior, unii angajați ar descrie situația drept „KTLO”, adică menținerea funcționării fără investiții semnificative în evoluție. Pariul se mută pe „Frontier Model Research” și un debut așteptat la re:Invent Resursele se reorientează către un efort numit Frontier Model Research (FMR), condus de Pieter Abbeel , intrat în Amazon odată cu achiziția din 2024 a startup-ului de robotică Covariant. Un nou model „fanion” este așteptat să fie prezentat la conferința Amazon re:Invent din această toamnă, potrivit Reuters, iar acesta ar putea păstra numele Nova. Schimbarea de direcție este pusă în contextul reorganizării conducerii: după ce, sub fostul șef AI Rohit Prasad, compania a împărțit efortul între modele de text, imagine și video, Peter DeSantis (care a preluat grupul consolidat în decembrie) ar fi concentrat talentul și capacitatea de calcul pe mai puține pariuri „frontier” (modele de vârf). Prasad a plecat la finalul lui 2025, iar fondatorul AGI Lab, David Luan, a plecat în februarie, mai arată articolul. Ce rămâne din Nova și ce se închide Nova nu dispare complet. Amazon ar păstra în portofoliu: Nova 2 Lite Nova 2 Sonic serviciul de personalizare Nova Forge instrumentul de agenți Nova Act În paralel, site-ul AGI din San Francisco – un grup de cercetare de 80 de persoane – a fost închis, potrivit GeekWire. De ce contează: Amazon își joacă diferențiatorul pe infrastructură, nu pe „brandul” de model The Next Web subliniază că Amazon nu a reușit să transforme Nova într-un nume „de masă” comparabil cu OpenAI, Anthropic sau Google, iar sistemele sale s-au dovedit costisitoare de rulat raportat la valoarea livrată. Presiunea a crescut și din partea rivalilor mai ieftini, într-un context mai larg de orientare către modele cu cost redus. În schimb, Amazon își consolidează avantajul tradițional: infrastructura. AWS găzduiește o parte importantă din industrie, cu angajamente de capacitate de calcul de 138 miliarde dolari (aprox. 621 miliarde lei) din partea OpenAI și peste 100 miliarde dolari (aprox. 450 miliarde lei) din partea Anthropic, iar cipurile proprii Trainium au devenit o afacere de ordinul miliardelor de dolari, pe care Jeff Bezos o numește un al patrulea pilon al companiei. Un purtător de cuvânt al Amazon respinge ideea unei retrageri, afirmând că modelele AI rămân printre cele mai importante priorități și că portofoliul este ajustat continuu în funcție de nevoile clienților. Miza imediată se mută la re:Invent: dacă Amazon poate trece de la rolul de „gazdă” și furnizor de cipuri pentru modelele altora la construirea unui model de vârf pe care dezvoltatorii să îl aleagă în mod activ în fața Claude, Gemini sau GPT. [...]

OpenAI taie agresiv costurile de utilizare pentru două modele, într-o mișcare cu impact direct asupra bugetelor de AI ale companiilor. Potrivit Neowin , OpenAI reduce prețurile pentru GPT-5.6 Luna cu 80% și pentru Terra cu 20%, pe fondul competiției tot mai dure cu modele dezvoltate în China. Reducerea de preț este relevantă în primul rând economic: pentru firmele care rulează aplicații bazate pe modele mari de limbaj, costul per utilizare (sau per volum de procesare) este adesea principalul factor care decide ce model ajunge în producție. O ieftinire de 80% la un model poate schimba rapid calculele de rentabilitate și poate accelera migrarea sau extinderea unor proiecte. Ce se schimbă: două reduceri, două niveluri de presiune pe piață Conform informațiilor din sursă, OpenAI aplică: o reducere de 80% pentru GPT-5.6 Luna ; o reducere de 20% pentru Terra . Neowin le plasează explicit în contextul concurenței cu „modelele chinezești”, ceea ce sugerează o strategie de apărare a cotei de piață prin preț, nu doar prin performanță. De ce contează pentru companii: costul devine armă competitivă În practică, astfel de ajustări pot avea câteva efecte imediate în piață: scăderea costului total pentru produse care folosesc AI la scară (asistenți, suport clienți, analiză de documente); presiune pe furnizorii alternativi (inclusiv cei din China) să răspundă cu reduceri sau pachete mai avantajoase; recalibrarea achizițiilor : echipele de produs și IT pot reevalua ce model folosesc, dacă diferența de preț depășește diferențele de calitate percepute. Sursa nu oferă detalii suplimentare despre noile tarife efective sau despre momentul exact al aplicării lor, dincolo de anunțul reducerilor procentuale. [...]

OpenAI reduce puternic costurile pentru GPT‑5.6 Luna și Terra, schimbare care poate coborî semnificativ factura companiilor pentru aplicații AI la volum mare , potrivit OpenAI , care anunță și un nou „Fast mode” în API pentru GPT‑5.6 Sol, orientat spre viteză. Începând de astăzi, GPT‑5.6 Luna (modelul „cel mai rapid și cel mai accesibil” din familie) va costa cu 80% mai puțin, iar GPT‑5.6 Terra (model „echilibrat” pentru lucru de zi cu zi) cu 20% mai puțin. Reducerile se reflectă și în modul în care consumul este contabilizat în abonamentele plătite atunci când modelele sunt folosite prin Codex și ChatGPT Work, ceea ce înseamnă că aceeași utilizare „mănâncă” mai puține credite, fără schimbarea prețurilor abonamentelor sau a bugetelor de cotă. Ce se schimbă în prețurile API și de când OpenAI publică și noile tarife pentru API, cu aplicare de la 30 iulie: GPT‑5.6 Terra : 2 dolari (aprox. 9 lei) per milion de tokeni de intrare și 12 dolari (aprox. 55 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Luna : 0,20 dolari (aprox. 1 leu) per milion de tokeni de intrare și 1,20 dolari (aprox. 6 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Sol : prețurile rămân neschimbate Compania mai precizează că modificările de preț „încep să fie implementate” și în AWS „mai târziu astăzi”. De ce contează pentru companii: optimizarea cost–viteză pe același flux Unghiul economic al anunțului este legat de posibilitatea de a împărți un flux de lucru pe etape, folosind modele diferite în funcție de costul erorii, urgență și volum. OpenAI dă exemplul unui flux de programare în care Sol ar putea fi folosit pentru a reduce incertitudinea și a defini planul, iar Luna pentru implementare, scriere și rulare de teste și evaluarea rezultatelor, adică pentru pași „bine specificați” unde costul per execuție contează mai mult. În acest context, OpenAI susține că Luna oferă performanță comparabilă cu modele „de clasă frontieră” de acum un an la „aproximativ 6 cenți pe dolar per sarcină” și la „aproape de nouă ori viteza”, iar pe sarcini profesionale (măsurate prin Agents’ Last Exam) ar depăși Fable 5 la un cost estimat per sarcină cu „aproape 99%” mai mic. „Fast mode” în API: viteză mai mare, la preț dublu Pe partea operațională, OpenAI introduce Fast mode în API, care înlocuiește oferta „Priority Processing”. Pentru GPT‑5.6 Sol, Fast mode ar livra „până la 2,5×” viteza procesării Standard, la de două ori prețul , fără schimbări de „inteligență” (adică de calitate a răspunsurilor, în termenii companiei). Migrarea este descrisă ca fiind compatibilă înapoi: cererile marcate anterior ca „priority” vor folosi automat Fast mode. Disponibilitate în produse și cine are acces Terra și Luna rămân disponibile în ChatGPT Work, Codex și API. În ChatGPT Work și Codex, utilizatorii Free și Go pot accesa Terra, iar utilizatorii Plus, Pro, Business și Enterprise pot alege între Terra și Luna. Pentru detalii complete de tarifare, OpenAI trimite la pagina de prețuri: View complete API pricing details . [...]

Google DeepMind deschide accesul dezvoltatorilor la Gemini Robotics ER 2 , un model de „raționament întrupat” gândit ca un „creier” de nivel înalt pentru roboți, care urmărește fluxuri video continue, orchestrează sarcini în mai mulți pași și poate coordona mai mulți roboți în același spațiu, potrivit Google Blog . Miza practică este reducerea blocajelor operaționale din robotică (pauze de tip „oprește-te și gândește”) și creșterea fiabilității în execuție, inclusiv prin latență sub-secundă pentru scenarii sensibile la timp. Ce se schimbă operațional: video continuu, autocorecție și colaborare între roboți Google descrie Gemini Robotics ER 2 ca un model care poate conversa cu oamenii, înțelege mediul fizic și planifica sarcini în mai mulți pași, apoi „predă” execuția motorie către un model de tip VLA (vision-language-action – modele care leagă percepția vizuală și limbajul de comenzi de acțiune). În plus, modelul poate apela nativ instrumente precum Google Search sau funcții definite de utilizator. Upgrade-ul față de versiunea anterioară (Gemini Robotics ER 1.6) este legat de utilizarea fluxurilor video continue: robotul își poate urmări progresul, se poate adapta când apar erori și știe când să treacă la pasul următor. O noutate separată este „multi-robot collaboration”, adică posibilitatea ca roboți diferiți să lucreze împreună în spații comune pentru fluxuri de lucru pe care un singur robot nu le-ar putea duce la capăt. Acces pentru dezvoltatori: API, AI Studio și preview pentru companii Modelul este disponibil public dezvoltatorilor prin: Gemini API Google AI Studio Pentru zona enterprise, Google spune că ER 2 este disponibil în „private preview” pe Gemini Enterprise Agent Platform . Compania publică și exemple de configurare și „prompting” (instrucțiuni pentru model) în notebook-uri, inclusiv pe GitHub . De ce contează latența: integrare cu Gemini Live API și demo pe Spot În robotică, viteza de execuție influențează direct siguranța și utilitatea. Google afirmă că ER 2 se integrează în Gemini Live API , printr-un endpoint de streaming bidirecțional optimizat pentru sarcini sensibile la latență, pentru a evita pauzele vizibile în orchestration. Ca exemplu, Google a construit un demo cu robotul Spot de la Boston Dynamics , în care ER 2 orchestrează Spot APIs (navigație și mișcarea manipulatorului) pentru a aduce obiecte la comandă în limbaj natural. Există și un set de exemple suplimentare pe GitHub . Măsurători publicate: progres în timp și „moment finding” Google susține că ER 2 aduce un salt în „înțelegerea video” și urmărirea progresului, pentru a verifica dacă sarcini precum strângerea unui bec sau legarea unui sac de gunoi sunt finalizate corect înainte de a trece mai departe. În evaluările descrise: la „progress classification” (încadrarea fiecărui cadru video într-un nivel de progres 0–20%, 20–40%, 40–60%, 60–80%, 80–100%), modelul atinge 57,4% acuratețe ; la „moment finding” (identificarea exactă a cadrului în care are loc un eveniment critic, de exemplu când trebuie oprit turnatul cafelei), Google indică 91,3% acuratețe și 0,96 secunde distanță medie absolută; compania afirmă și 4x viteză de execuție și „o fracțiune” din costul de calcul față de categorii mai mari de modele, fără a detalia baza de comparație. Siguranță: oprire lângă oameni și un nou benchmark Google afirmă că ER 2 este „cel mai sigur” model al său în această categorie, cu îmbunătățiri pe benchmark-uri de „Safety Instruction Following” și „Human Proximity”. Un exemplu menționat este oprirea unui robot umanoid când o persoană este în apropiere și reluarea autonomă a activității doar după eliberarea zonei. Compania anunță și introducerea unui benchmark care evaluează capacitatea unui model de bază de a acționa ca orchestrator VLA „sigur”, inclusiv prin impunerea constrângerilor de siguranță, monitorizarea mediului, evaluarea fezabilității fizice și solicitarea de clarificări umane. Ce urmează Google spune că intenționează să împingă aceste modele către sarcini și mai complexe, cu obiectivul de a accelera dezvoltarea roboților „utili” și de a sprijini comunitatea de robotică. Pentru detalii tehnice, compania trimite la pagina de model: Gemini Robotics ER 2 și la contextul versiunii anterioare: Gemini Robotics ER 1.6 . [...]