Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Ordinul executiv semnat de Trump cere acces timpuriu la modele AI avansate, dar pe bază voluntară, ceea ce poate crea un nou canal de cooperare (și presiune) între guvern și companiile care dezvoltă așa-numitele „modele de frontieră” – cele mai puternice sisteme de inteligență artificială, aflate în vârful capacităților actuale, potrivit Android Headlines.
Miza principală este una de reglementare și control al riscurilor: administrația vrea să vadă mai devreme ce urmează să fie lansat, pentru a evalua implicațiile înainte ca tehnologia să ajungă pe scară largă la utilizatori și în economie. În același timp, caracterul „voluntar” al solicitării limitează forța imediată a măsurii și lasă companiilor spațiu de negociere.
Din informațiile prezentate de publicație, ordinul executiv solicită companiilor de inteligență artificială să ofere guvernului acces timpuriu la modelele avansate, înainte de lansare sau de disponibilizarea lor pe scară mai largă. Ținta sunt „frontier models”, adică generațiile de vârf care pot avea impact major prin capacități crescute și prin riscuri asociate (de la utilizări abuzive la efecte sistemice).
Pentru dezvoltatori, un astfel de mecanism poate însemna:
Pentru piață, semnalul este că guvernul încearcă să mute discuția de la reacție după apariția problemelor la prevenție, prin implicare înainte ca modelele să fie puse în producție.
Caracterul voluntar ridică, însă, întrebări care nu sunt lămurite în materialul citat: ce stimulente sau consecințe ar exista pentru companiile care cooperează sau refuză, ce instituții ar gestiona accesul și în ce condiții ar fi protejate secretele comerciale și datele sensibile. În lipsa acestor detalii, impactul real va depinde de modul în care companiile răspund solicitării și de cum va fi aplicată în practică.
Recomandate
Donald Trump a semnat un ordin executiv care introduce un cadru voluntar de evaluare a modelelor avansate de inteligență artificială înainte de lansare , o schimbare de strategie la Casa Albă menită să reducă riscurile de securitate cibernetică fără a impune un control obligatoriu al administrației, potrivit Digi24 . Ordinul urmărește să protejeze sistemele informatice ale SUA în fața unor modele AI care pot detecta și exploata vulnerabilități „cu o viteză fără precedent”. Mecanismul propus permite companiilor să își trimită, opțional, modelele de ultimă generație pentru revizuire guvernamentală înainte de lansare, însă textul precizează explicit că decretul nu trebuie interpretat ca instituind un control prealabil obligatoriu. Ce se schimbă operațional: o revizuire „pe bază de voluntariat”, cu termen mai scurt Documentul reduce perioada de analiză voluntară la 30 de zile, de la 90 de zile în versiunea anterioară, pe care Trump a refuzat să o semneze în ultimul moment cu două săptămâni înainte. Președintele a motivat atunci amânarea prin faptul că „nu i-au plăcut anumite aspecte” și că nu a vrut să „compromită” avantajul Americii asupra Chinei. Platformă de coordonare la Trezorerie, cu NSA și CISA Ordinul creează și o „platformă de coordonare” condusă de Departamentul Trezoreriei , împreună cu Agenția Națională de Securitate (NSA) și Agenția pentru Securitatea Cibernetică (CISA). Rolul acesteia este să lucreze cu industria — tot voluntar — pentru detectarea și remedierea vulnerabilităților software. Miza de reglementare: securitatea cibernetică împinge administrația spre un compromis Episodul semnării scoate la iveală tensiuni interne între o tabără favorabilă reglementării, condusă de secretarul Trezoreriei, Scott Bessent, și o aripă ostilă oricărei forme de reglementare, care vede revizuirea guvernamentală drept un obstacol pentru inovație în competiția cu China. În același timp, ordinul este prezentat ca o schimbare prudentă față de poziția anterioară a administrației, care se opusese ferm reglementării AI. În ultimele luni, îngrijorările privind posibile atacuri asupra infrastructurii critice — inclusiv rețele electrice, bănci și agenții guvernamentale — au cântărit mai mult în balanță. Un element de context menționat este modelul Mythos al startup-ului Anthropic , cu acces limitat la parteneri care îl folosesc pentru consolidarea securității cibernetice, ceea ce ar fi contribuit la declanșarea proiectului. Context: asemănări cu abordarea Biden, după abrogarea ordinului din 2023 Abordarea voluntară este descrisă ca fiind similară, în principiu, cu ordinul executiv semnat de Joe Biden în 2023, bazat pe angajamente ale companiilor de a împărtăși rezultatele testelor de securitate cu administrația. Trump abrogase acel text la revenirea la Casa Albă, considerându-l prea restrictiv. [...]
Microsoft își mută centrul de greutate în AI către modele proprii, cu efect direct asupra costurilor din Azure , într-o încercare de a reduce dependența de furnizori externi precum OpenAI și Anthropic, potrivit Antena 3 . Compania a prezentat la conferința Build 2026 o familie de șapte modele dezvoltate intern, semnalând o schimbare operațională importantă pentru ecosistemul său de produse și pentru clienții care consumă AI prin Azure. Microsoft a anunțat modelele la Build, evenimentul anual organizat la San Francisco, iar mesajul central este că vrea să se bazeze „mai puțin” pe OpenAI și alte companii în care a investit masiv. În același timp, compania indică faptul că rularea modelelor proprii pe infrastructura Azure ar reduce costurile plătite până acum către furnizori externi și că economiile ar urma să ajungă și la dezvoltatori. Ce modele a prezentat Microsoft și unde le poziționează Lansarea principală este MAI-Thinking-1 , descris ca primul model de tip „reasoning” (raționament) al Microsoft, antrenat de la zero pe date „curate”, licențiate comercial, fără distilare din alte sisteme AI. Conform informațiilor din articol, modelul are: 35 de miliarde de parametri activi (indicator al dimensiunii modelului); fereastră de context de 256.000 de tokeni (cantitatea de text pe care o poate „ține minte” într-o sesiune); utilizare țintită pentru sarcini complexe, raționament pe mai mulți pași, texte lungi și generare de cod. Separat, Microsoft a lansat MAI-Code-1-Flash , un model specializat pe programare, care transformă descrieri în limbaj natural în cod pentru aplicații și site-uri. Acesta este deja integrat în GitHub Copilot și Visual Studio Code , ceea ce sugerează o direcție de implementare rapidă în instrumentele folosite de dezvoltatori. Miza operațională: costuri mai mici și control mai mare în Azure Șeful diviziei Microsoft AI, Mustafa Suleyman, a afirmat că, după ajustări făcute pentru firma de consultanță McKinsey, modelele companiei ar fi depășit GPT-5.5 la capitolul calitate și ar fi „de până la zece ori” mai eficiente din punct de vedere al costurilor, pe baza unor date publice de prețuri raportate la scară. Articolul nu detaliază metodologia completă a comparației, dincolo de referirea la date publice și la ajustarea pentru un client. În plus, Microsoft spune că, în evaluări „oarbe” realizate de Surge (partener independent de testare), MAI-Thinking-1 a fost preferat în fața lui Claude Sonnet 4.6 de la Anthropic și ar egala Claude Opus 4.6 la teste de coding. „Credem că a venit momentul ca fiecare companie să treacă de la simpla utilizare a unui model de vârf la participarea directă la acest nivel”, a declarat CEO-ul Satya Nadella în cadrul conferinței. Context: investițiile în OpenAI și Anthropic rămân, dar dependența se reduce Mișcarea vine într-un moment în care companiile în care Microsoft a investit se pregătesc pentru posibile listări la bursă, potrivit articolului. Antena 3 notează că Microsoft a investit 13 miliarde de dolari (aprox. 59,8 miliarde lei) în OpenAI și până la 5 miliarde de dolari (aprox. 23 miliarde lei) în Anthropic, iar modelele ambelor companii sunt în continuare disponibile prin Azure. În același timp, articolul menționează că Anthropic a depus confidențial actele pentru un IPO pe 1 iunie, după o rundă de finanțare care ar fi ridicat evaluarea companiei, iar OpenAI s-ar afla, la rândul său, în pregătiri pentru un proces similar de listare. Ce urmează să se vadă în piață Din informațiile prezentate, efectul imediat urmărit de Microsoft este reducerea costurilor și creșterea controlului asupra lanțului tehnologic (model AI + infrastructură Azure + integrare în produse precum Copilot și Visual Studio Code). Rămâne de văzut în ce măsură promisiunea de economii „care vor ajunge și la dezvoltatori” se va reflecta în prețuri și condiții comerciale concrete, detalii care nu apar în material. [...]
DeepSeek își consolidează evaluarea la aproape 60 mld. dolari prin prima rundă externă de finanțare, într-un moment în care competiția pentru capital și talente în inteligența artificială se intensifică în China, potrivit South China Morning Post . Start-up-ul ar finaliza o rundă de peste 50 miliarde yuani (7,4 miliarde dolari, aprox. 34 miliarde lei), la o evaluare „puțin sub” 60 miliarde dolari (aprox. 276 miliarde lei), de circa șase ori peste nivelul de 10 miliarde dolari din aprilie. Mutarea marchează o schimbare de strategie pentru DeepSeek, care ar fi respins anterior capitalul extern. Sursele citate de publicație indică faptul că firma urmărește să „fixeze” o evaluare oficială într-o piață hipercompetitivă și să își apere echipa, oferind un reper de evaluare a participațiilor (equity) pentru angajați, pe fondul tentativelor rivalilor de a atrage specialiști de top. Cine intră în rundă și ce sume sunt vehiculate Investitori orientați spre piață și giganți tech chinezi ar fi angajat circa 30 miliarde yuani, conform uneia dintre surse. Printre participanții așteptați: Tencent Holdings: 10 miliarde yuani NetEase: aprox. 3 miliarde yuani JD.com: aprox. 3 miliarde yuani Contemporary Amperex Technology Limited (CATL): aprox. 5 miliarde yuani Fonduri de venture capital: IDG Capital, Monolith, Loyal Valley Capital și Shixiang Tech (fără sume detaliate) Fondatorul și CEO-ul Liang Wenfeng ar urma să contribuie cu aproximativ 20 miliarde yuani din capital propriu, potrivit informațiilor din articol. Separat, fonduri susținute de stat ar avea și ele un rol, însă termenii finali – inclusiv vehiculele prin care ar veni banii – nu ar fi încă stabiliți, conform unei alte surse. Indicii că tranzacția a trecut de faza de discuții Deși termenii rămân „sub rezerva schimbării”, documente locale și înregistrări corporative sugerează că tranzacția a avansat. Publicația notează că, potrivit serviciului de registru corporativ QCC.com, mai multe vehicule investiționale (special purpose vehicles) legate de potențialii finanțatori au fost înființate la mijlocul și spre finalul lunii mai. Un exemplu menționat este entitatea Hangzhou Chengce Business Consultation, înființată pe 19 mai, care ar împărți adresa înregistrată a DeepSeek, cu Liang indicat drept „controlor efectiv”. Context: presiune pe costuri și integrare cu hardware local DeepSeek a atras atenția globală anul trecut cu modele open-source precum V3 și R1, susținând că poate dezvolta AI avansată la costuri mult mai mici decât rivali americani precum OpenAI și Anthropic. Compania continuă strategia de eficiență a costurilor cu modelul V4, despre care afirmă că egalează performanța unor modele americane „închise” (closed-source) în zone-cheie. În mai, DeepSeek a anunțat o reducere permanentă de 75% a prețului pentru V4 Pro și a indicat tarife de până la 0,0036 dolari per 1 milion de tokeni de intrare „în cache” și 0,87 dolari per 1 milion de tokeni de ieșire. Compania a mai spus că prețurile ar urma să scadă semnificativ în a doua jumătate a anului, pe măsură ce supernodurile Huawei Ascend 950PR „se livrează la scară”, deși platforma ar fi avut întreruperi intermitente de serviciu după lansarea V4. În paralel, V4 ar fi declanșat o cursă între producătorii chinezi de cipuri pentru optimizarea hardware-ului, iar Huawei ar fi anunțat adaptarea completă a V4 la platforma Ascend 950PR, alături de adaptări din partea Cambricon și MetaX. [...]
Google testează un comutator în Search Console care le permite proprietarilor de site-uri să iasă din rezultatele generate de AI , o schimbare cu impact direct asupra traficului și măsurării performanței pentru publisheri și branduri, potrivit Google . Miza este una operațională: pe măsură ce funcțiile de căutare cu inteligență artificială generativă (precum AI Overviews și AI Mode) capătă amploare, administratorii de site-uri primesc un instrument explicit prin care pot decide dacă își lasă conținutul să fie folosit pentru a „ancora” (a fundamenta) răspunsurile AI din Search. De ce contează: opțiunea de „opt-out” vine cu pierderea traficului din AI Noul control, introdus ca un „toggle” (comutator) în Search Console, le permite proprietarilor de site-uri să aleagă dacă site-ul lor: apare în funcțiile de căutare generativă (AI Overviews, AI Mode sau AI Overviews în Discover); contribuie la fundamentarea răspunsurilor generate de AI. Google precizează că site-urile care aleg să se retragă („opt out”) nu vor primi trafic sau afișări (impressions) din funcțiile generative AI . În același timp, compania spune că această setare nu va fi folosită ca semnal de clasare pentru rezultatele de căutare din afara acestor funcții AI. Context: utilizare mare pentru AI Overviews și AI Mode, schimbare de comportament în căutare Google susține că funcțiile sale de căutare cu AI generativă cresc satisfacția utilizatorilor și frecvența căutărilor. Compania indică: AI Overviews : peste 2,5 miliarde de utilizatori activi lunar; AI Mode : peste un miliard de utilizatori lunar. În paralel, Google afirmă că utilizatorii adresează „tipuri complet noi de întrebări”, ceea ce ar crea oportunități noi pentru branduri, publisheri și creatori să ajungă la public. Ce se schimbă în măsurare: noi informații în Search Console despre apariția în răspunsurile AI Pe lângă comutator, Google începe să introducă și noi informații (insights) în Search Console despre felul în care paginile apar în funcțiile generative AI. Conform companiei, acestea includ: metrici de tip impressions ; informații despre ce pagini apar în răspunsuri AI ; în ce țări apar respectivele pagini în aceste răspunsuri. Google spune că va adăuga „metrici suplimentare” în timp, în funcție de feedbackul primit de la proprietarii de site-uri. Unde și când: test inițial în Marea Britanie, extindere globală ulterior Funcțiile sunt lansate inițial către un subset de proprietari de site-uri din Marea Britanie , pentru testare, urmând ca apoi să fie extinse global. Google menționează și că discută cu autorități de reglementare, inclusiv cu Competition and Markets Authority din Regatul Unit, în contextul evoluției preferințelor utilizatorilor și al impactului asupra ecosistemului web. [...]
Google ar fi început să plătească dezvoltatori din Play Store pentru acces la codul aplicațiilor , într-un program „confidențial” care ar alimenta antrenarea modelelor sale de inteligență artificială și, implicit, ar putea schimba regulile economice ale relației dintre platformă și ecosistemul de dezvoltatori, potrivit 9to5Google . Informația provine dintr-un material 404 Media , care susține că Google derulează un „confidential content offer pilot” prin care încearcă să cumpere cod de aplicații Android de la dezvoltatori prezenți în Google Play, cu scopul de a-și antrena modelele AI. În e-mailurile trimise către dezvoltatori, Google ar prezenta inițiativa ca pe o oportunitate de „a genera venituri suplimentare” din aplicațiile lor. Ce cumpără Google și cum își justifică programul Potrivit relatării, Google le-ar cere dezvoltatorilor „cod de calitate, din lumea reală”, inclusiv: codul aflat în producție, care „alimentează” aplicația curentă; arhive cu prototipuri și proiecte secundare care nu mai sunt folosite. În e-mail, compania ar spune că acest cod este utilizat „pentru a ajuta la îmbunătățirea instrumentelor și produselor Google pentru dezvoltatori”. Mesajul ar include un link către o pagină despre „parteneriate pentru a îmbunătăți produsele AI” (pagina Google: Google AI ), însă e-mailul „aparent nu menționează AI deloc”, notează sursa citată de publicație. De ce contează: codul aplicațiilor, un activ „privat” care devine monetizabil Miza operațională și economică este că Google ar trata explicit codul aplicațiilor ca pe un activ cu valoare separată de distribuția prin Play Store, oferind bani pentru acces la el. Spre deosebire de conținutul public de pe internet, folosit frecvent la antrenarea modelelor AI fără plăți directe către autori, codul aplicațiilor Android este, în mod obișnuit, privat și nu este publicat integral online. În acest context, plata pentru cod ar putea deveni un precedent important: dacă programul se extinde, dezvoltatorii ar putea avea o nouă sursă de venit, iar Google ar obține date de antrenare mai relevante pentru instrumente de programare și produse dedicate dezvoltării de aplicații. Ce știm și ce rămâne neclar Din informațiile prezentate nu reiese: câți dezvoltatori au fost contactați sau au acceptat; ce sume sunt oferite; ce condiții de confidențialitate și ce drepturi de utilizare asupra codului ar primi Google. Programul este descris ca „pilot” și „confidențial”, ceea ce sugerează că amploarea și forma finală pot suferi modificări. Pentru moment, relatarea indică mai ales direcția: Google ar încerca să își îmbunătățească produsele pentru dezvoltatori folosind cod real, obținut prin acorduri plătite. [...]
Google își asumă să refacă 120% din apa folosită în centrele de date din SUA până în 2030 , pe fondul criticilor tot mai puternice legate de consumul de apă al infrastructurii pentru inteligență artificială, potrivit 9to5Google . Miza este operațională și de acceptanță locală: centrele de date pentru AI consumă apă în special pentru răcirea echipamentelor, iar compania spune că, deși impactul asupra consumului de apă din SUA este „mic”, vrea să „protejeze resursele locale de apă în toate aspectele operațiunilor” sale. Ce promite Google: cinci angajamente pentru centrele de date Într-o postare despre extinderea programelor de „ water stewardship ” (administrarea responsabilă a apei), Google enumeră cinci angajamente pentru centrele de date din SUA: refacerea (replenishment) unei cantități de apă mai mari decât cea consumată la amplasamentele sale; sprijinirea utilităților locale pentru modernizarea infrastructurii de apă și apă uzată; folosirea soluțiilor de răcire cu aer în zonele în care bazinele hidrografice sunt considerate „la risc”; raportarea „transparentă” a consumului anual de apă; orientarea către surse alternative și apă recuperată (de exemplu, ape uzate tratate) pentru a reduce presiunea pe apa dulce. 120% până în 2030 și investiții în infrastructură Într-un document asociat, compania afirmă că va reface 120% din apa utilizată la centrele de date până în 2030. Google susține că în 2025 a refăcut peste 7 miliarde de galoane de apă (aprox. 26,5 miliarde litri) și că are în derulare 165 de proiecte de administrare a apei în 97 de bazine hidrografice; odată implementate complet, acestea ar urma să refacă anual peste 19 miliarde de galoane (aprox. 72 miliarde litri) până în 2030, „mai mult decât dublul” consumului din 2024. Separat, Google spune că a angajat până acum peste 500 milioane de dolari (aprox. 2,3 miliarde lei) pentru dezvoltarea infrastructurii de apă, apă uzată și reutilizare a apei, inclusiv proiecte de creștere a disponibilului local de apă și de detectare a pierderilor din rețele (conducte cu scurgeri). Cum se traduce în practică: răcire cu aer și reutilizarea apei Compania afirmă că evaluează bazinele hidrografice înainte de a construi noi centre de date și că ia în calcul răcirea cu apă doar dacă resursele locale sunt „sănătoase și reziliente”; dacă sursa este la risc, ar alege răcire cu aer sau apă reciclată. Un exemplu invocat este Douglas County, Georgia , unde Google spune că a făcut un parteneriat cu autoritatea locală de apă și canalizare pentru a reutiliza ape uzate tratate la răcirea campusului său de centre de date. Ce urmează Google mai anunță un angajament de 17 milioane de dolari (aprox. 78 milioane lei) pentru noi proiecte de administrare a apei în Georgia, Iowa, Michigan, Minnesota, Missouri, Nebraska și Texas, pe lângă proiectele deja existente. Rămâne de urmărit în ce măsură aceste măsuri vor reduce tensiunile cu comunitățile locale, pe măsură ce cererea de capacitate pentru AI împinge la extinderea accelerată a centrelor de date. [...]
