#uczeniemaszynowe — Public Fediverse posts

Bunt pisarzy. Prawnicy chcą 320 milionów dolarów z ugody z twórcą AI, autorzy dostaną grosze

Historyczna ugoda o wartości 1,5 miliarda dolarów, którą firma Anthropic miała zapłacić za nielegalne wykorzystywanie książek do trenowania sztucznej inteligencji, utknęła w martwym punkcie.

Federalna sędzia wstrzymała ostateczne zatwierdzenie porozumienia. Powód? Poszkodowani pisarze zorientowali się, że reprezentujący ich prawnicy chcą zagarnąć nieproporcjonalnie dużą część tej kwoty, zostawiając samym twórcom zaledwie ułamek odszkodowania.

Prawnicze eldorado kosztem twórców

Główną osią sporu jest podział wynegocjowanych środków. Prawnicy prowadzący pozew zbiorowy zażądali dla siebie wynagrodzenia w wysokości ponad 320 milionów dolarów. Tymczasem szacuje się, że każdy z autorów, którego dzieła zostały wykorzystane bez licencji, otrzymałby zaledwie około 3000 dolarów rekompensaty.

Jeden z protestujących autorów, Pierce Story, wyliczył, że przy takiej strukturze podziału, prawnicy zarobiliby od 10 do 12 tysięcy dolarów za każdą godzinę swojej pracy. Twórcy argumentują, że ich reprezentanci poszli na łatwą ugodę wyłącznie po to, by zmaksymalizować własne zyski, zamiast walczyć o realne odszkodowania dla osób faktycznie poszkodowanych przez kradzież własności intelektualnej. Z dokumentów sądowych wynika, że gdyby kancelarie zadowoliły się kwotą 70 milionów dolarów (co nadal pokrywałoby ich najwyższe rynkowe stawki godzinowe), wypłaty dla poszczególnych pisarzy wzrosłyby o prawie jedną czwartą.

Brak ochrony na przyszłość

Kwestie finansowe to nie jedyny zarzut. Autorzy sprzeciwiający się ugodzie zwracają uwagę, że porozumienie nie nakłada na Anthropic żadnych rygorystycznych ograniczeń dotyczących przyszłego wykorzystania ich prac.

Zwrócono uwagę na całkowity brak przejrzystości: autorzy nie wiedzą, w jaki sposób firma weszła w posiadanie ich tekstów, przez co nie mają żadnej gwarancji, że fizyczne i cyfrowe kopie książek zostaną trwale usunięte z serwerów firmy. Część pisarzy żąda, aby przed zatwierdzeniem jakiejkolwiek ugody, Anthropic został zmuszony do skasowania wszystkich pirackich kopii, na których trenowano modele językowe.

Anna’s Archive kontra Spotify. 300 TB „muzycznej Arki Noego” czy największy akt cyfrowego piractwa? Raczej po prostu chaos

Sąd hamuje zapędy kancelarii

Amerykańska sędzia okręgowa Araceli Martinez-Olguin odmówiła rutynowego podpisania dokumentów i zażądała od prawników odniesienia się do obaw zgłaszanych przez ich własnych klientów. Z relacji części autorów wynika, że kancelarie próbowały wcześniej uciszać bunt, utrudniając pisarzom składanie oficjalnych sprzeciwów i błędnie informując sąd o niedotrzymaniu przez nich terminów procesowych.

Prawnicy mają czas do 21 maja na złożenie wyjaśnień. Jeśli struktura podziału środków nie zostanie zmieniona, porozumieniu grozi całkowity upadek i wieloletnie procesy apelacyjne.

Bunt pisarzy. Prawnicy chcą 320 milionów dolarów z ugody z twórcą AI, autorzy dostaną grosze

Historyczna ugoda o wartości 1,5 miliarda dolarów, którą firma Anthropic miała zapłacić za nielegalne wykorzystywanie książek do trenowania sztucznej inteligencji, utknęła w martwym punkcie.

Federalna sędzia wstrzymała ostateczne zatwierdzenie porozumienia. Powód? Poszkodowani pisarze zorientowali się, że reprezentujący ich prawnicy chcą zagarnąć nieproporcjonalnie dużą część tej kwoty, zostawiając samym twórcom zaledwie ułamek odszkodowania.

Prawnicze eldorado kosztem twórców

Główną osią sporu jest podział wynegocjowanych środków. Prawnicy prowadzący pozew zbiorowy zażądali dla siebie wynagrodzenia w wysokości ponad 320 milionów dolarów. Tymczasem szacuje się, że każdy z autorów, którego dzieła zostały wykorzystane bez licencji, otrzymałby zaledwie około 3000 dolarów rekompensaty.

Jeden z protestujących autorów, Pierce Story, wyliczył, że przy takiej strukturze podziału, prawnicy zarobiliby od 10 do 12 tysięcy dolarów za każdą godzinę swojej pracy. Twórcy argumentują, że ich reprezentanci poszli na łatwą ugodę wyłącznie po to, by zmaksymalizować własne zyski, zamiast walczyć o realne odszkodowania dla osób faktycznie poszkodowanych przez kradzież własności intelektualnej. Z dokumentów sądowych wynika, że gdyby kancelarie zadowoliły się kwotą 70 milionów dolarów (co nadal pokrywałoby ich najwyższe rynkowe stawki godzinowe), wypłaty dla poszczególnych pisarzy wzrosłyby o prawie jedną czwartą.

Brak ochrony na przyszłość

Kwestie finansowe to nie jedyny zarzut. Autorzy sprzeciwiający się ugodzie zwracają uwagę, że porozumienie nie nakłada na Anthropic żadnych rygorystycznych ograniczeń dotyczących przyszłego wykorzystania ich prac.

Zwrócono uwagę na całkowity brak przejrzystości: autorzy nie wiedzą, w jaki sposób firma weszła w posiadanie ich tekstów, przez co nie mają żadnej gwarancji, że fizyczne i cyfrowe kopie książek zostaną trwale usunięte z serwerów firmy. Część pisarzy żąda, aby przed zatwierdzeniem jakiejkolwiek ugody, Anthropic został zmuszony do skasowania wszystkich pirackich kopii, na których trenowano modele językowe.

Anna’s Archive kontra Spotify. 300 TB „muzycznej Arki Noego” czy największy akt cyfrowego piractwa? Raczej po prostu chaos

Sąd hamuje zapędy kancelarii

Amerykańska sędzia okręgowa Araceli Martinez-Olguin odmówiła rutynowego podpisania dokumentów i zażądała od prawników odniesienia się do obaw zgłaszanych przez ich własnych klientów. Z relacji części autorów wynika, że kancelarie próbowały wcześniej uciszać bunt, utrudniając pisarzom składanie oficjalnych sprzeciwów i błędnie informując sąd o niedotrzymaniu przez nich terminów procesowych.

Prawnicy mają czas do 21 maja na złożenie wyjaśnień. Jeśli struktura podziału środków nie zostanie zmieniona, porozumieniu grozi całkowity upadek i wieloletnie procesy apelacyjne.

Bunt pisarzy. Prawnicy chcą 320 milionów dolarów z ugody z twórcą AI, autorzy dostaną grosze

Historyczna ugoda o wartości 1,5 miliarda dolarów, którą firma Anthropic miała zapłacić za nielegalne wykorzystywanie książek do trenowania sztucznej inteligencji, utknęła w martwym punkcie.

Federalna sędzia wstrzymała ostateczne zatwierdzenie porozumienia. Powód? Poszkodowani pisarze zorientowali się, że reprezentujący ich prawnicy chcą zagarnąć nieproporcjonalnie dużą część tej kwoty, zostawiając samym twórcom zaledwie ułamek odszkodowania.

Prawnicze eldorado kosztem twórców

Główną osią sporu jest podział wynegocjowanych środków. Prawnicy prowadzący pozew zbiorowy zażądali dla siebie wynagrodzenia w wysokości ponad 320 milionów dolarów. Tymczasem szacuje się, że każdy z autorów, którego dzieła zostały wykorzystane bez licencji, otrzymałby zaledwie około 3000 dolarów rekompensaty.

Jeden z protestujących autorów, Pierce Story, wyliczył, że przy takiej strukturze podziału, prawnicy zarobiliby od 10 do 12 tysięcy dolarów za każdą godzinę swojej pracy. Twórcy argumentują, że ich reprezentanci poszli na łatwą ugodę wyłącznie po to, by zmaksymalizować własne zyski, zamiast walczyć o realne odszkodowania dla osób faktycznie poszkodowanych przez kradzież własności intelektualnej. Z dokumentów sądowych wynika, że gdyby kancelarie zadowoliły się kwotą 70 milionów dolarów (co nadal pokrywałoby ich najwyższe rynkowe stawki godzinowe), wypłaty dla poszczególnych pisarzy wzrosłyby o prawie jedną czwartą.

Brak ochrony na przyszłość

Kwestie finansowe to nie jedyny zarzut. Autorzy sprzeciwiający się ugodzie zwracają uwagę, że porozumienie nie nakłada na Anthropic żadnych rygorystycznych ograniczeń dotyczących przyszłego wykorzystania ich prac.

Zwrócono uwagę na całkowity brak przejrzystości: autorzy nie wiedzą, w jaki sposób firma weszła w posiadanie ich tekstów, przez co nie mają żadnej gwarancji, że fizyczne i cyfrowe kopie książek zostaną trwale usunięte z serwerów firmy. Część pisarzy żąda, aby przed zatwierdzeniem jakiejkolwiek ugody, Anthropic został zmuszony do skasowania wszystkich pirackich kopii, na których trenowano modele językowe.

Anna’s Archive kontra Spotify. 300 TB „muzycznej Arki Noego” czy największy akt cyfrowego piractwa? Raczej po prostu chaos

Sąd hamuje zapędy kancelarii

Amerykańska sędzia okręgowa Araceli Martinez-Olguin odmówiła rutynowego podpisania dokumentów i zażądała od prawników odniesienia się do obaw zgłaszanych przez ich własnych klientów. Z relacji części autorów wynika, że kancelarie próbowały wcześniej uciszać bunt, utrudniając pisarzom składanie oficjalnych sprzeciwów i błędnie informując sąd o niedotrzymaniu przez nich terminów procesowych.

Prawnicy mają czas do 21 maja na złożenie wyjaśnień. Jeśli struktura podziału środków nie zostanie zmieniona, porozumieniu grozi całkowity upadek i wieloletnie procesy apelacyjne.

Bunt pisarzy. Prawnicy chcą 320 milionów dolarów z ugody z twórcą AI, autorzy dostaną grosze

Historyczna ugoda o wartości 1,5 miliarda dolarów, którą firma Anthropic miała zapłacić za nielegalne wykorzystywanie książek do trenowania sztucznej inteligencji, utknęła w martwym punkcie.

Federalna sędzia wstrzymała ostateczne zatwierdzenie porozumienia. Powód? Poszkodowani pisarze zorientowali się, że reprezentujący ich prawnicy chcą zagarnąć nieproporcjonalnie dużą część tej kwoty, zostawiając samym twórcom zaledwie ułamek odszkodowania.

Prawnicze eldorado kosztem twórców

Główną osią sporu jest podział wynegocjowanych środków. Prawnicy prowadzący pozew zbiorowy zażądali dla siebie wynagrodzenia w wysokości ponad 320 milionów dolarów. Tymczasem szacuje się, że każdy z autorów, którego dzieła zostały wykorzystane bez licencji, otrzymałby zaledwie około 3000 dolarów rekompensaty.

Jeden z protestujących autorów, Pierce Story, wyliczył, że przy takiej strukturze podziału, prawnicy zarobiliby od 10 do 12 tysięcy dolarów za każdą godzinę swojej pracy. Twórcy argumentują, że ich reprezentanci poszli na łatwą ugodę wyłącznie po to, by zmaksymalizować własne zyski, zamiast walczyć o realne odszkodowania dla osób faktycznie poszkodowanych przez kradzież własności intelektualnej. Z dokumentów sądowych wynika, że gdyby kancelarie zadowoliły się kwotą 70 milionów dolarów (co nadal pokrywałoby ich najwyższe rynkowe stawki godzinowe), wypłaty dla poszczególnych pisarzy wzrosłyby o prawie jedną czwartą.

Brak ochrony na przyszłość

Kwestie finansowe to nie jedyny zarzut. Autorzy sprzeciwiający się ugodzie zwracają uwagę, że porozumienie nie nakłada na Anthropic żadnych rygorystycznych ograniczeń dotyczących przyszłego wykorzystania ich prac.

Zwrócono uwagę na całkowity brak przejrzystości: autorzy nie wiedzą, w jaki sposób firma weszła w posiadanie ich tekstów, przez co nie mają żadnej gwarancji, że fizyczne i cyfrowe kopie książek zostaną trwale usunięte z serwerów firmy. Część pisarzy żąda, aby przed zatwierdzeniem jakiejkolwiek ugody, Anthropic został zmuszony do skasowania wszystkich pirackich kopii, na których trenowano modele językowe.

Anna’s Archive kontra Spotify. 300 TB „muzycznej Arki Noego” czy największy akt cyfrowego piractwa? Raczej po prostu chaos

Sąd hamuje zapędy kancelarii

Amerykańska sędzia okręgowa Araceli Martinez-Olguin odmówiła rutynowego podpisania dokumentów i zażądała od prawników odniesienia się do obaw zgłaszanych przez ich własnych klientów. Z relacji części autorów wynika, że kancelarie próbowały wcześniej uciszać bunt, utrudniając pisarzom składanie oficjalnych sprzeciwów i błędnie informując sąd o niedotrzymaniu przez nich terminów procesowych.

Prawnicy mają czas do 21 maja na złożenie wyjaśnień. Jeśli struktura podziału środków nie zostanie zmieniona, porozumieniu grozi całkowity upadek i wieloletnie procesy apelacyjne.

Bunt pisarzy. Prawnicy chcą 320 milionów dolarów z ugody z twórcą AI, autorzy dostaną grosze

Historyczna ugoda o wartości 1,5 miliarda dolarów, którą firma Anthropic miała zapłacić za nielegalne wykorzystywanie książek do trenowania sztucznej inteligencji, utknęła w martwym punkcie.

Federalna sędzia wstrzymała ostateczne zatwierdzenie porozumienia. Powód? Poszkodowani pisarze zorientowali się, że reprezentujący ich prawnicy chcą zagarnąć nieproporcjonalnie dużą część tej kwoty, zostawiając samym twórcom zaledwie ułamek odszkodowania.

Prawnicze eldorado kosztem twórców

Główną osią sporu jest podział wynegocjowanych środków. Prawnicy prowadzący pozew zbiorowy zażądali dla siebie wynagrodzenia w wysokości ponad 320 milionów dolarów. Tymczasem szacuje się, że każdy z autorów, którego dzieła zostały wykorzystane bez licencji, otrzymałby zaledwie około 3000 dolarów rekompensaty.

Jeden z protestujących autorów, Pierce Story, wyliczył, że przy takiej strukturze podziału, prawnicy zarobiliby od 10 do 12 tysięcy dolarów za każdą godzinę swojej pracy. Twórcy argumentują, że ich reprezentanci poszli na łatwą ugodę wyłącznie po to, by zmaksymalizować własne zyski, zamiast walczyć o realne odszkodowania dla osób faktycznie poszkodowanych przez kradzież własności intelektualnej. Z dokumentów sądowych wynika, że gdyby kancelarie zadowoliły się kwotą 70 milionów dolarów (co nadal pokrywałoby ich najwyższe rynkowe stawki godzinowe), wypłaty dla poszczególnych pisarzy wzrosłyby o prawie jedną czwartą.

Brak ochrony na przyszłość

Kwestie finansowe to nie jedyny zarzut. Autorzy sprzeciwiający się ugodzie zwracają uwagę, że porozumienie nie nakłada na Anthropic żadnych rygorystycznych ograniczeń dotyczących przyszłego wykorzystania ich prac.

Zwrócono uwagę na całkowity brak przejrzystości: autorzy nie wiedzą, w jaki sposób firma weszła w posiadanie ich tekstów, przez co nie mają żadnej gwarancji, że fizyczne i cyfrowe kopie książek zostaną trwale usunięte z serwerów firmy. Część pisarzy żąda, aby przed zatwierdzeniem jakiejkolwiek ugody, Anthropic został zmuszony do skasowania wszystkich pirackich kopii, na których trenowano modele językowe.

Anna’s Archive kontra Spotify. 300 TB „muzycznej Arki Noego” czy największy akt cyfrowego piractwa? Raczej po prostu chaos

Sąd hamuje zapędy kancelarii

Amerykańska sędzia okręgowa Araceli Martinez-Olguin odmówiła rutynowego podpisania dokumentów i zażądała od prawników odniesienia się do obaw zgłaszanych przez ich własnych klientów. Z relacji części autorów wynika, że kancelarie próbowały wcześniej uciszać bunt, utrudniając pisarzom składanie oficjalnych sprzeciwów i błędnie informując sąd o niedotrzymaniu przez nich terminów procesowych.

Prawnicy mają czas do 21 maja na złożenie wyjaśnień. Jeśli struktura podziału środków nie zostanie zmieniona, porozumieniu grozi całkowity upadek i wieloletnie procesy apelacyjne.

Sztuczna inteligencja rezygnuje z dokładności, by być „miła”. Nowe badanie obnaża słabość empatycznego AI

Sztuczna inteligencja może być mniej dokładna, gdy za wszelką cenę próbuje być dla nas przyjazna.

Z najnowszych badań wynika, że modele nastawione na empatię częściej potwierdzają błędne przekonania użytkowników, rezygnując z chłodnej precyzji na rzecz wirtualnej relacji – zwłaszcza gdy w grę wchodzą ludzkie emocje.

Ciepły ton kosztem sprawdzonych faktów

Twórcy sztucznej inteligencji coraz częściej trenują swoje algorytmy tak, aby brzmiały jak nasi dobrzy znajomi. Badacze z Oxford University’s Internet Institute dowiedli jednak na łamach magazynu „Nature”, że ten trend ma swoją zauważalną cenę. Okazuje się, że modele celowo dostrojone do „cieplejszego” tonu częściej popełniają błędy, próbując uniknąć bezpośredniego konfliktu z użytkownikiem.

W testach weryfikujących m.in. wiedzę ogólną i odporność na dezinformację, ugrzecznione warianty AI myliły się średnio o 7,4 punktu procentowego częściej niż ich surowe, standardowe odpowiedniki. Choć maszyna oczywiście nie ma intencji „kłamania”, jej oprogramowanie staje przed dylematem, w którym podtrzymanie relacji z człowiekiem wygrywa z dostarczeniem precyzyjnej odpowiedzi.

Medyczne benchmarki i potakiwanie w smutku

To zjawisko widać wyraźnie w specjalistycznych benchmarkach. W popularnym teście MedQA, który sprawdza rzetelną wiedzę medyczną algorytmów, empatyczne modele notowały wzrost błędnych odpowiedzi o 8,6 punktu procentowego. Sytuacja pogarsza się jeszcze bardziej, gdy człowiek dzieli się z maszyną negatywnymi emocjami.

Jeśli użytkownik zasugeruje ewidentną bzdurę, a przy okazji wykaże w swoim zapytaniu smutek, „ciepłe” AI jest o 11 punktów procentowych bardziej skłonne do bezrefleksyjnego potwierdzenia tego błędnego przekonania. Model stara się dostosować do naszego nastroju, co w efekcie czyni z niego potakiwacza, wzmacniającego nasze własne pomyłki.

Systemowy problem największych na rynku

Ten kompromis między uprzejmością a dokładnością dotyczy największych technologicznych potęg na rynku. Testom poddano popularne modele o różnej architekturze – w tym GPT-4o czy systemy z rodziny Llama – i wszystkie wykazały podobną, systemową słabość.

Dla użytkowników to niezwykle ważna lekcja na przyszłość. Coraz chętniej traktujemy czatboty jak cyfrowych towarzyszy czy powierników, ale musimy pamiętać o jednym: zaprogramowana empatia algorytmów może czasami przysłonić im chłodne fakty. Jeśli szukamy absolutnej prawdy, być może powinniśmy zrezygnować z wirtualnych uprzejmości z maszyną.

Z darmowego słownika w trenera wymowy. Tłumacz Google kończy 20 lat i zyskuje rewelacyjną funkcję

Sztuczna inteligencja rezygnuje z dokładności, by być „miła”. Nowe badanie obnaża słabość empatycznego AI

Sztuczna inteligencja może być mniej dokładna, gdy za wszelką cenę próbuje być dla nas przyjazna.

Z najnowszych badań wynika, że modele nastawione na empatię częściej potwierdzają błędne przekonania użytkowników, rezygnując z chłodnej precyzji na rzecz wirtualnej relacji – zwłaszcza gdy w grę wchodzą ludzkie emocje.

Ciepły ton kosztem sprawdzonych faktów

Twórcy sztucznej inteligencji coraz częściej trenują swoje algorytmy tak, aby brzmiały jak nasi dobrzy znajomi. Badacze z Oxford University’s Internet Institute dowiedli jednak na łamach magazynu „Nature”, że ten trend ma swoją zauważalną cenę. Okazuje się, że modele celowo dostrojone do „cieplejszego” tonu częściej popełniają błędy, próbując uniknąć bezpośredniego konfliktu z użytkownikiem.

W testach weryfikujących m.in. wiedzę ogólną i odporność na dezinformację, ugrzecznione warianty AI myliły się średnio o 7,4 punktu procentowego częściej niż ich surowe, standardowe odpowiedniki. Choć maszyna oczywiście nie ma intencji „kłamania”, jej oprogramowanie staje przed dylematem, w którym podtrzymanie relacji z człowiekiem wygrywa z dostarczeniem precyzyjnej odpowiedzi.

Medyczne benchmarki i potakiwanie w smutku

To zjawisko widać wyraźnie w specjalistycznych benchmarkach. W popularnym teście MedQA, który sprawdza rzetelną wiedzę medyczną algorytmów, empatyczne modele notowały wzrost błędnych odpowiedzi o 8,6 punktu procentowego. Sytuacja pogarsza się jeszcze bardziej, gdy człowiek dzieli się z maszyną negatywnymi emocjami.

Jeśli użytkownik zasugeruje ewidentną bzdurę, a przy okazji wykaże w swoim zapytaniu smutek, „ciepłe” AI jest o 11 punktów procentowych bardziej skłonne do bezrefleksyjnego potwierdzenia tego błędnego przekonania. Model stara się dostosować do naszego nastroju, co w efekcie czyni z niego potakiwacza, wzmacniającego nasze własne pomyłki.

Systemowy problem największych na rynku

Ten kompromis między uprzejmością a dokładnością dotyczy największych technologicznych potęg na rynku. Testom poddano popularne modele o różnej architekturze – w tym GPT-4o czy systemy z rodziny Llama – i wszystkie wykazały podobną, systemową słabość.

Dla użytkowników to niezwykle ważna lekcja na przyszłość. Coraz chętniej traktujemy czatboty jak cyfrowych towarzyszy czy powierników, ale musimy pamiętać o jednym: zaprogramowana empatia algorytmów może czasami przysłonić im chłodne fakty. Jeśli szukamy absolutnej prawdy, być może powinniśmy zrezygnować z wirtualnych uprzejmości z maszyną.

Z darmowego słownika w trenera wymowy. Tłumacz Google kończy 20 lat i zyskuje rewelacyjną funkcję

Sztuczna inteligencja rezygnuje z dokładności, by być „miła”. Nowe badanie obnaża słabość empatycznego AI

Sztuczna inteligencja może być mniej dokładna, gdy za wszelką cenę próbuje być dla nas przyjazna.

Z najnowszych badań wynika, że modele nastawione na empatię częściej potwierdzają błędne przekonania użytkowników, rezygnując z chłodnej precyzji na rzecz wirtualnej relacji – zwłaszcza gdy w grę wchodzą ludzkie emocje.

Ciepły ton kosztem sprawdzonych faktów

Twórcy sztucznej inteligencji coraz częściej trenują swoje algorytmy tak, aby brzmiały jak nasi dobrzy znajomi. Badacze z Oxford University’s Internet Institute dowiedli jednak na łamach magazynu „Nature”, że ten trend ma swoją zauważalną cenę. Okazuje się, że modele celowo dostrojone do „cieplejszego” tonu częściej popełniają błędy, próbując uniknąć bezpośredniego konfliktu z użytkownikiem.

W testach weryfikujących m.in. wiedzę ogólną i odporność na dezinformację, ugrzecznione warianty AI myliły się średnio o 7,4 punktu procentowego częściej niż ich surowe, standardowe odpowiedniki. Choć maszyna oczywiście nie ma intencji „kłamania”, jej oprogramowanie staje przed dylematem, w którym podtrzymanie relacji z człowiekiem wygrywa z dostarczeniem precyzyjnej odpowiedzi.

Medyczne benchmarki i potakiwanie w smutku

To zjawisko widać wyraźnie w specjalistycznych benchmarkach. W popularnym teście MedQA, który sprawdza rzetelną wiedzę medyczną algorytmów, empatyczne modele notowały wzrost błędnych odpowiedzi o 8,6 punktu procentowego. Sytuacja pogarsza się jeszcze bardziej, gdy człowiek dzieli się z maszyną negatywnymi emocjami.

Jeśli użytkownik zasugeruje ewidentną bzdurę, a przy okazji wykaże w swoim zapytaniu smutek, „ciepłe” AI jest o 11 punktów procentowych bardziej skłonne do bezrefleksyjnego potwierdzenia tego błędnego przekonania. Model stara się dostosować do naszego nastroju, co w efekcie czyni z niego potakiwacza, wzmacniającego nasze własne pomyłki.

Systemowy problem największych na rynku

Ten kompromis między uprzejmością a dokładnością dotyczy największych technologicznych potęg na rynku. Testom poddano popularne modele o różnej architekturze – w tym GPT-4o czy systemy z rodziny Llama – i wszystkie wykazały podobną, systemową słabość.

Dla użytkowników to niezwykle ważna lekcja na przyszłość. Coraz chętniej traktujemy czatboty jak cyfrowych towarzyszy czy powierników, ale musimy pamiętać o jednym: zaprogramowana empatia algorytmów może czasami przysłonić im chłodne fakty. Jeśli szukamy absolutnej prawdy, być może powinniśmy zrezygnować z wirtualnych uprzejmości z maszyną.

Z darmowego słownika w trenera wymowy. Tłumacz Google kończy 20 lat i zyskuje rewelacyjną funkcję

Sztuczna inteligencja rezygnuje z dokładności, by być „miła”. Nowe badanie obnaża słabość empatycznego AI

Sztuczna inteligencja może być mniej dokładna, gdy za wszelką cenę próbuje być dla nas przyjazna.

Z najnowszych badań wynika, że modele nastawione na empatię częściej potwierdzają błędne przekonania użytkowników, rezygnując z chłodnej precyzji na rzecz wirtualnej relacji – zwłaszcza gdy w grę wchodzą ludzkie emocje.

Ciepły ton kosztem sprawdzonych faktów

Twórcy sztucznej inteligencji coraz częściej trenują swoje algorytmy tak, aby brzmiały jak nasi dobrzy znajomi. Badacze z Oxford University’s Internet Institute dowiedli jednak na łamach magazynu „Nature”, że ten trend ma swoją zauważalną cenę. Okazuje się, że modele celowo dostrojone do „cieplejszego” tonu częściej popełniają błędy, próbując uniknąć bezpośredniego konfliktu z użytkownikiem.

W testach weryfikujących m.in. wiedzę ogólną i odporność na dezinformację, ugrzecznione warianty AI myliły się średnio o 7,4 punktu procentowego częściej niż ich surowe, standardowe odpowiedniki. Choć maszyna oczywiście nie ma intencji „kłamania”, jej oprogramowanie staje przed dylematem, w którym podtrzymanie relacji z człowiekiem wygrywa z dostarczeniem precyzyjnej odpowiedzi.

Medyczne benchmarki i potakiwanie w smutku

To zjawisko widać wyraźnie w specjalistycznych benchmarkach. W popularnym teście MedQA, który sprawdza rzetelną wiedzę medyczną algorytmów, empatyczne modele notowały wzrost błędnych odpowiedzi o 8,6 punktu procentowego. Sytuacja pogarsza się jeszcze bardziej, gdy człowiek dzieli się z maszyną negatywnymi emocjami.

Jeśli użytkownik zasugeruje ewidentną bzdurę, a przy okazji wykaże w swoim zapytaniu smutek, „ciepłe” AI jest o 11 punktów procentowych bardziej skłonne do bezrefleksyjnego potwierdzenia tego błędnego przekonania. Model stara się dostosować do naszego nastroju, co w efekcie czyni z niego potakiwacza, wzmacniającego nasze własne pomyłki.

Systemowy problem największych na rynku

Ten kompromis między uprzejmością a dokładnością dotyczy największych technologicznych potęg na rynku. Testom poddano popularne modele o różnej architekturze – w tym GPT-4o czy systemy z rodziny Llama – i wszystkie wykazały podobną, systemową słabość.

Dla użytkowników to niezwykle ważna lekcja na przyszłość. Coraz chętniej traktujemy czatboty jak cyfrowych towarzyszy czy powierników, ale musimy pamiętać o jednym: zaprogramowana empatia algorytmów może czasami przysłonić im chłodne fakty. Jeśli szukamy absolutnej prawdy, być może powinniśmy zrezygnować z wirtualnych uprzejmości z maszyną.

Z darmowego słownika w trenera wymowy. Tłumacz Google kończy 20 lat i zyskuje rewelacyjną funkcję

Sztuczna inteligencja rezygnuje z dokładności, by być „miła”. Nowe badanie obnaża słabość empatycznego AI

Sztuczna inteligencja może być mniej dokładna, gdy za wszelką cenę próbuje być dla nas przyjazna.

Z najnowszych badań wynika, że modele nastawione na empatię częściej potwierdzają błędne przekonania użytkowników, rezygnując z chłodnej precyzji na rzecz wirtualnej relacji – zwłaszcza gdy w grę wchodzą ludzkie emocje.

Ciepły ton kosztem sprawdzonych faktów

Twórcy sztucznej inteligencji coraz częściej trenują swoje algorytmy tak, aby brzmiały jak nasi dobrzy znajomi. Badacze z Oxford University’s Internet Institute dowiedli jednak na łamach magazynu „Nature”, że ten trend ma swoją zauważalną cenę. Okazuje się, że modele celowo dostrojone do „cieplejszego” tonu częściej popełniają błędy, próbując uniknąć bezpośredniego konfliktu z użytkownikiem.

W testach weryfikujących m.in. wiedzę ogólną i odporność na dezinformację, ugrzecznione warianty AI myliły się średnio o 7,4 punktu procentowego częściej niż ich surowe, standardowe odpowiedniki. Choć maszyna oczywiście nie ma intencji „kłamania”, jej oprogramowanie staje przed dylematem, w którym podtrzymanie relacji z człowiekiem wygrywa z dostarczeniem precyzyjnej odpowiedzi.

Medyczne benchmarki i potakiwanie w smutku

To zjawisko widać wyraźnie w specjalistycznych benchmarkach. W popularnym teście MedQA, który sprawdza rzetelną wiedzę medyczną algorytmów, empatyczne modele notowały wzrost błędnych odpowiedzi o 8,6 punktu procentowego. Sytuacja pogarsza się jeszcze bardziej, gdy człowiek dzieli się z maszyną negatywnymi emocjami.

Jeśli użytkownik zasugeruje ewidentną bzdurę, a przy okazji wykaże w swoim zapytaniu smutek, „ciepłe” AI jest o 11 punktów procentowych bardziej skłonne do bezrefleksyjnego potwierdzenia tego błędnego przekonania. Model stara się dostosować do naszego nastroju, co w efekcie czyni z niego potakiwacza, wzmacniającego nasze własne pomyłki.

Systemowy problem największych na rynku

Ten kompromis między uprzejmością a dokładnością dotyczy największych technologicznych potęg na rynku. Testom poddano popularne modele o różnej architekturze – w tym GPT-4o czy systemy z rodziny Llama – i wszystkie wykazały podobną, systemową słabość.

Dla użytkowników to niezwykle ważna lekcja na przyszłość. Coraz chętniej traktujemy czatboty jak cyfrowych towarzyszy czy powierników, ale musimy pamiętać o jednym: zaprogramowana empatia algorytmów może czasami przysłonić im chłodne fakty. Jeśli szukamy absolutnej prawdy, być może powinniśmy zrezygnować z wirtualnych uprzejmości z maszyną.

Z darmowego słownika w trenera wymowy. Tłumacz Google kończy 20 lat i zyskuje rewelacyjną funkcję

Pierwsze pęknięcia w dominacji Big Tech. Twórcy AI zaczynają grać na własny rachunek

Przez ostatnie lata wydawało się, że wielkie korporacje mają całkowity monopol na rozwój sztucznej inteligencji. Choć giganci tacy jak Google czy Meta wciąż dysponują potężnym kapitałem i infrastrukturą, na rynku widać wyraźne pęknięcia.

Najlepsi badacze coraz chętniej opuszczają bezpieczne posady, by budować własne, zwinne start-upy. To jeszcze nie systemowa rewolucja, ale wyraźny sygnał – twórcy AI chcą zacząć grać na własnych zasadach.

Zmęczenie optymalizacją i odejście legendy

Źródłem tej narastającej rotacji elit jest paradoksalnie sam sukces wielkich firm technologicznych. Presja na szybką monetyzację usług i zadowalanie akcjonariuszy brutalnie zawęża przestrzeń na ryzykowne innowacje. Giganci skupiają się dziś głównie na mechanicznym powiększaniu obecnych modeli językowych (LLM), co dla wielu naukowców z ambicjami oznacza badawczą stagnację.

Symbolem tych napięć stało się głośne odejście Yanna LeCuna, uznawanego za jednego z „ojców chrzestnych” AI. Po kilkunastu latach pracy zrezygnował on ze stanowiska głównego badacza w firmie Meta, by rozwijać własny projekt – AMI Labs. LeCun od dawna krytykował dominujące modele językowe za brak głębokiego rozumienia świata, a jego nowy start-up ma się skupić na uczeniu maszyn poprzez obserwację fizycznej rzeczywistości, a nie tylko analizę suchego tekstu.

Odwrócony drenaż mózgów i gra o niezależność

Do niedawna standardem w Dolinie Krzemowej było kupowanie małych firm przez gigantów wyłącznie po to, by przejąć ich utalentowanych pracowników. Dziś coraz częściej mówi się o tzw. odwróconym drenażu mózgów. Ambitne start-upy potrafią „wyciągnąć” z korporacji wyspecjalizowane grupy badawcze, oferując im to, co najcenniejsze: całkowitą autonomię.

Co równie istotne, niezależne projekty nie narzekają już na brak sprzętu, który wcześniej rezerwowany był wyłącznie dla gigantów. Inwestorzy z funduszy Venture Capital bardzo chętnie finansują start-upy w modelu zapewniającym potężną moc obliczeniową, co w praktyce oznacza zagwarantowanie inżynierom szybkiego dostępu do tysięcy najnowszych układów firmy Nvidia.

Polska zyskuje na przetasowaniach w branży

Ten trend szukania badawczej wolności, choć na innej skali, widać już także nad Wisłą. Krajowe projekty potrafią skutecznie przyciągnąć wysokiej klasy ekspertów od AI z międzynarodowych korporacji. Dobrym przykładem jest przejście Markusa Wulfmeiera, wcześniej związanego z Google DeepMind, do warszawskiego start-upu Nomagic zajmującego się nowoczesną robotyką. To dowód na to, że rosnąca infrastruktura centrów danych i swoboda badawcza potrafią zachęcić inżynierów do powrotu z Londynu czy Doliny Krzemowej i budowania nowej jakości na lokalnym rynku.

Google wpycha AI do Gmaila na siłę. Wyłączenie Gemini to droga przez mękę i strata starych funkcji

Pierwsze pęknięcia w dominacji Big Tech. Twórcy AI zaczynają grać na własny rachunek

Przez ostatnie lata wydawało się, że wielkie korporacje mają całkowity monopol na rozwój sztucznej inteligencji. Choć giganci tacy jak Google czy Meta wciąż dysponują potężnym kapitałem i infrastrukturą, na rynku widać wyraźne pęknięcia.

Najlepsi badacze coraz chętniej opuszczają bezpieczne posady, by budować własne, zwinne start-upy. To jeszcze nie systemowa rewolucja, ale wyraźny sygnał – twórcy AI chcą zacząć grać na własnych zasadach.

Zmęczenie optymalizacją i odejście legendy

Źródłem tej narastającej rotacji elit jest paradoksalnie sam sukces wielkich firm technologicznych. Presja na szybką monetyzację usług i zadowalanie akcjonariuszy brutalnie zawęża przestrzeń na ryzykowne innowacje. Giganci skupiają się dziś głównie na mechanicznym powiększaniu obecnych modeli językowych (LLM), co dla wielu naukowców z ambicjami oznacza badawczą stagnację.

Symbolem tych napięć stało się głośne odejście Yanna LeCuna, uznawanego za jednego z „ojców chrzestnych” AI. Po kilkunastu latach pracy zrezygnował on ze stanowiska głównego badacza w firmie Meta, by rozwijać własny projekt – AMI Labs. LeCun od dawna krytykował dominujące modele językowe za brak głębokiego rozumienia świata, a jego nowy start-up ma się skupić na uczeniu maszyn poprzez obserwację fizycznej rzeczywistości, a nie tylko analizę suchego tekstu.

Odwrócony drenaż mózgów i gra o niezależność

Do niedawna standardem w Dolinie Krzemowej było kupowanie małych firm przez gigantów wyłącznie po to, by przejąć ich utalentowanych pracowników. Dziś coraz częściej mówi się o tzw. odwróconym drenażu mózgów. Ambitne start-upy potrafią „wyciągnąć” z korporacji wyspecjalizowane grupy badawcze, oferując im to, co najcenniejsze: całkowitą autonomię.

Co równie istotne, niezależne projekty nie narzekają już na brak sprzętu, który wcześniej rezerwowany był wyłącznie dla gigantów. Inwestorzy z funduszy Venture Capital bardzo chętnie finansują start-upy w modelu zapewniającym potężną moc obliczeniową, co w praktyce oznacza zagwarantowanie inżynierom szybkiego dostępu do tysięcy najnowszych układów firmy Nvidia.

Polska zyskuje na przetasowaniach w branży

Ten trend szukania badawczej wolności, choć na innej skali, widać już także nad Wisłą. Krajowe projekty potrafią skutecznie przyciągnąć wysokiej klasy ekspertów od AI z międzynarodowych korporacji. Dobrym przykładem jest przejście Markusa Wulfmeiera, wcześniej związanego z Google DeepMind, do warszawskiego start-upu Nomagic zajmującego się nowoczesną robotyką. To dowód na to, że rosnąca infrastruktura centrów danych i swoboda badawcza potrafią zachęcić inżynierów do powrotu z Londynu czy Doliny Krzemowej i budowania nowej jakości na lokalnym rynku.

Google wpycha AI do Gmaila na siłę. Wyłączenie Gemini to droga przez mękę i strata starych funkcji

Pierwsze pęknięcia w dominacji Big Tech. Twórcy AI zaczynają grać na własny rachunek

Przez ostatnie lata wydawało się, że wielkie korporacje mają całkowity monopol na rozwój sztucznej inteligencji. Choć giganci tacy jak Google czy Meta wciąż dysponują potężnym kapitałem i infrastrukturą, na rynku widać wyraźne pęknięcia.

Najlepsi badacze coraz chętniej opuszczają bezpieczne posady, by budować własne, zwinne start-upy. To jeszcze nie systemowa rewolucja, ale wyraźny sygnał – twórcy AI chcą zacząć grać na własnych zasadach.

Zmęczenie optymalizacją i odejście legendy

Źródłem tej narastającej rotacji elit jest paradoksalnie sam sukces wielkich firm technologicznych. Presja na szybką monetyzację usług i zadowalanie akcjonariuszy brutalnie zawęża przestrzeń na ryzykowne innowacje. Giganci skupiają się dziś głównie na mechanicznym powiększaniu obecnych modeli językowych (LLM), co dla wielu naukowców z ambicjami oznacza badawczą stagnację.

Symbolem tych napięć stało się głośne odejście Yanna LeCuna, uznawanego za jednego z „ojców chrzestnych” AI. Po kilkunastu latach pracy zrezygnował on ze stanowiska głównego badacza w firmie Meta, by rozwijać własny projekt – AMI Labs. LeCun od dawna krytykował dominujące modele językowe za brak głębokiego rozumienia świata, a jego nowy start-up ma się skupić na uczeniu maszyn poprzez obserwację fizycznej rzeczywistości, a nie tylko analizę suchego tekstu.

Odwrócony drenaż mózgów i gra o niezależność

Do niedawna standardem w Dolinie Krzemowej było kupowanie małych firm przez gigantów wyłącznie po to, by przejąć ich utalentowanych pracowników. Dziś coraz częściej mówi się o tzw. odwróconym drenażu mózgów. Ambitne start-upy potrafią „wyciągnąć” z korporacji wyspecjalizowane grupy badawcze, oferując im to, co najcenniejsze: całkowitą autonomię.

Co równie istotne, niezależne projekty nie narzekają już na brak sprzętu, który wcześniej rezerwowany był wyłącznie dla gigantów. Inwestorzy z funduszy Venture Capital bardzo chętnie finansują start-upy w modelu zapewniającym potężną moc obliczeniową, co w praktyce oznacza zagwarantowanie inżynierom szybkiego dostępu do tysięcy najnowszych układów firmy Nvidia.

Polska zyskuje na przetasowaniach w branży

Ten trend szukania badawczej wolności, choć na innej skali, widać już także nad Wisłą. Krajowe projekty potrafią skutecznie przyciągnąć wysokiej klasy ekspertów od AI z międzynarodowych korporacji. Dobrym przykładem jest przejście Markusa Wulfmeiera, wcześniej związanego z Google DeepMind, do warszawskiego start-upu Nomagic zajmującego się nowoczesną robotyką. To dowód na to, że rosnąca infrastruktura centrów danych i swoboda badawcza potrafią zachęcić inżynierów do powrotu z Londynu czy Doliny Krzemowej i budowania nowej jakości na lokalnym rynku.

Google wpycha AI do Gmaila na siłę. Wyłączenie Gemini to droga przez mękę i strata starych funkcji

Pierwsze pęknięcia w dominacji Big Tech. Twórcy AI zaczynają grać na własny rachunek

Przez ostatnie lata wydawało się, że wielkie korporacje mają całkowity monopol na rozwój sztucznej inteligencji. Choć giganci tacy jak Google czy Meta wciąż dysponują potężnym kapitałem i infrastrukturą, na rynku widać wyraźne pęknięcia.

Najlepsi badacze coraz chętniej opuszczają bezpieczne posady, by budować własne, zwinne start-upy. To jeszcze nie systemowa rewolucja, ale wyraźny sygnał – twórcy AI chcą zacząć grać na własnych zasadach.

Zmęczenie optymalizacją i odejście legendy

Źródłem tej narastającej rotacji elit jest paradoksalnie sam sukces wielkich firm technologicznych. Presja na szybką monetyzację usług i zadowalanie akcjonariuszy brutalnie zawęża przestrzeń na ryzykowne innowacje. Giganci skupiają się dziś głównie na mechanicznym powiększaniu obecnych modeli językowych (LLM), co dla wielu naukowców z ambicjami oznacza badawczą stagnację.

Symbolem tych napięć stało się głośne odejście Yanna LeCuna, uznawanego za jednego z „ojców chrzestnych” AI. Po kilkunastu latach pracy zrezygnował on ze stanowiska głównego badacza w firmie Meta, by rozwijać własny projekt – AMI Labs. LeCun od dawna krytykował dominujące modele językowe za brak głębokiego rozumienia świata, a jego nowy start-up ma się skupić na uczeniu maszyn poprzez obserwację fizycznej rzeczywistości, a nie tylko analizę suchego tekstu.

Odwrócony drenaż mózgów i gra o niezależność

Do niedawna standardem w Dolinie Krzemowej było kupowanie małych firm przez gigantów wyłącznie po to, by przejąć ich utalentowanych pracowników. Dziś coraz częściej mówi się o tzw. odwróconym drenażu mózgów. Ambitne start-upy potrafią „wyciągnąć” z korporacji wyspecjalizowane grupy badawcze, oferując im to, co najcenniejsze: całkowitą autonomię.

Co równie istotne, niezależne projekty nie narzekają już na brak sprzętu, który wcześniej rezerwowany był wyłącznie dla gigantów. Inwestorzy z funduszy Venture Capital bardzo chętnie finansują start-upy w modelu zapewniającym potężną moc obliczeniową, co w praktyce oznacza zagwarantowanie inżynierom szybkiego dostępu do tysięcy najnowszych układów firmy Nvidia.

Polska zyskuje na przetasowaniach w branży

Ten trend szukania badawczej wolności, choć na innej skali, widać już także nad Wisłą. Krajowe projekty potrafią skutecznie przyciągnąć wysokiej klasy ekspertów od AI z międzynarodowych korporacji. Dobrym przykładem jest przejście Markusa Wulfmeiera, wcześniej związanego z Google DeepMind, do warszawskiego start-upu Nomagic zajmującego się nowoczesną robotyką. To dowód na to, że rosnąca infrastruktura centrów danych i swoboda badawcza potrafią zachęcić inżynierów do powrotu z Londynu czy Doliny Krzemowej i budowania nowej jakości na lokalnym rynku.

Google wpycha AI do Gmaila na siłę. Wyłączenie Gemini to droga przez mękę i strata starych funkcji

Pierwsze pęknięcia w dominacji Big Tech. Twórcy AI zaczynają grać na własny rachunek

Przez ostatnie lata wydawało się, że wielkie korporacje mają całkowity monopol na rozwój sztucznej inteligencji. Choć giganci tacy jak Google czy Meta wciąż dysponują potężnym kapitałem i infrastrukturą, na rynku widać wyraźne pęknięcia.

Najlepsi badacze coraz chętniej opuszczają bezpieczne posady, by budować własne, zwinne start-upy. To jeszcze nie systemowa rewolucja, ale wyraźny sygnał – twórcy AI chcą zacząć grać na własnych zasadach.

Zmęczenie optymalizacją i odejście legendy

Źródłem tej narastającej rotacji elit jest paradoksalnie sam sukces wielkich firm technologicznych. Presja na szybką monetyzację usług i zadowalanie akcjonariuszy brutalnie zawęża przestrzeń na ryzykowne innowacje. Giganci skupiają się dziś głównie na mechanicznym powiększaniu obecnych modeli językowych (LLM), co dla wielu naukowców z ambicjami oznacza badawczą stagnację.

Symbolem tych napięć stało się głośne odejście Yanna LeCuna, uznawanego za jednego z „ojców chrzestnych” AI. Po kilkunastu latach pracy zrezygnował on ze stanowiska głównego badacza w firmie Meta, by rozwijać własny projekt – AMI Labs. LeCun od dawna krytykował dominujące modele językowe za brak głębokiego rozumienia świata, a jego nowy start-up ma się skupić na uczeniu maszyn poprzez obserwację fizycznej rzeczywistości, a nie tylko analizę suchego tekstu.

Odwrócony drenaż mózgów i gra o niezależność

Do niedawna standardem w Dolinie Krzemowej było kupowanie małych firm przez gigantów wyłącznie po to, by przejąć ich utalentowanych pracowników. Dziś coraz częściej mówi się o tzw. odwróconym drenażu mózgów. Ambitne start-upy potrafią „wyciągnąć” z korporacji wyspecjalizowane grupy badawcze, oferując im to, co najcenniejsze: całkowitą autonomię.

Co równie istotne, niezależne projekty nie narzekają już na brak sprzętu, który wcześniej rezerwowany był wyłącznie dla gigantów. Inwestorzy z funduszy Venture Capital bardzo chętnie finansują start-upy w modelu zapewniającym potężną moc obliczeniową, co w praktyce oznacza zagwarantowanie inżynierom szybkiego dostępu do tysięcy najnowszych układów firmy Nvidia.

Polska zyskuje na przetasowaniach w branży

Ten trend szukania badawczej wolności, choć na innej skali, widać już także nad Wisłą. Krajowe projekty potrafią skutecznie przyciągnąć wysokiej klasy ekspertów od AI z międzynarodowych korporacji. Dobrym przykładem jest przejście Markusa Wulfmeiera, wcześniej związanego z Google DeepMind, do warszawskiego start-upu Nomagic zajmującego się nowoczesną robotyką. To dowód na to, że rosnąca infrastruktura centrów danych i swoboda badawcza potrafią zachęcić inżynierów do powrotu z Londynu czy Doliny Krzemowej i budowania nowej jakości na lokalnym rynku.

Google wpycha AI do Gmaila na siłę. Wyłączenie Gemini to droga przez mękę i strata starych funkcji

Spór o dane dla AI. Twórcy z YouTube pozywają Apple za rzekome naruszenie praw autorskich

Trzech popularnych twórców z YouTube’a wytoczyło ciężkie działa przeciwko firmie z Cupertino. Zarzucają oni Apple, że korporacja miała nielegalnie pobierać ich chronione prawem autorskim materiały wideo, omijając wewnętrzne mechanizmy platformy. Cel? Trenowanie własnych modeli sztucznej inteligencji.

Jak informuje serwis MacRumors (powołując się na dokumenty sądowe), do sądu federalnego w Kalifornii wpłynął pozew zbiorowy przeciwko twórcy iPhone’a. Za oskarżeniami stoją kanały h3h3 Productions, MrShortGameGolf oraz Golfholics. Sprawa rzuca światło na to, w jaki sposób technologiczni giganci pozyskują gigantyczne zbiory danych niezbędne do rozwoju nowoczesnych usług AI.

Kwestia kontroli odtwarzania treści

Główny zarzut twórców dotyczy naruszenia amerykańskiej ustawy o prawach autorskich (DMCA). Według pozwu, choć ich filmy są publicznie dostępne do oglądania na platformie, Apple miało omijać sposób, w jaki YouTube kontroluje odtwarzanie treści. Zamiast korzystać ze standardowego strumieniowania, systemy korporacji miały masowo pobierać pliki na własne serwery, by wykorzystać je w procesie uczenia maszynowego.

Twórcy twierdzą w pozwie, że sukces finansowy najnowszych, generatywnych produktów Apple nie byłby w ogóle możliwy bez ich autorskiego wkładu w postaci tysięcy godzin nagrań.

Problem całej Doliny Krzemowej

Warto jednak zaznaczyć, że Apple nie jest jedyną firmą, która znalazła się na celowniku wspomnianych youtuberów. Ci sami twórcy złożyli niemal identyczne pozwy przeciwko innym gigantom technologicznym, w tym firmom takim jak Meta, Nvidia, ByteDance oraz Snap.

Sprawa może być istotna dla całej branży, ponieważ dotyczy fundamentalnego pytania: czy publicznie dostępne treści można legalnie i bez dodatkowej zgody wykorzystywać do trenowania modeli AI. Branża sztucznej inteligencji mierzy się z coraz większym kryzysem prawnym – wcześniej podobne procesy wytoczono firmom OpenAI oraz Microsoft za wykorzystywanie artykułów prasowych. Apple nie skomentowało sprawy do momentu publikacji tego materiału.

Elon Musk zmusza bankierów do opłacania bota Grok

Spór o dane dla AI. Twórcy z YouTube pozywają Apple za rzekome naruszenie praw autorskich

Trzech popularnych twórców z YouTube’a wytoczyło ciężkie działa przeciwko firmie z Cupertino. Zarzucają oni Apple, że korporacja miała nielegalnie pobierać ich chronione prawem autorskim materiały wideo, omijając wewnętrzne mechanizmy platformy. Cel? Trenowanie własnych modeli sztucznej inteligencji.

Jak informuje serwis MacRumors (powołując się na dokumenty sądowe), do sądu federalnego w Kalifornii wpłynął pozew zbiorowy przeciwko twórcy iPhone’a. Za oskarżeniami stoją kanały h3h3 Productions, MrShortGameGolf oraz Golfholics. Sprawa rzuca światło na to, w jaki sposób technologiczni giganci pozyskują gigantyczne zbiory danych niezbędne do rozwoju nowoczesnych usług AI.

Kwestia kontroli odtwarzania treści

Główny zarzut twórców dotyczy naruszenia amerykańskiej ustawy o prawach autorskich (DMCA). Według pozwu, choć ich filmy są publicznie dostępne do oglądania na platformie, Apple miało omijać sposób, w jaki YouTube kontroluje odtwarzanie treści. Zamiast korzystać ze standardowego strumieniowania, systemy korporacji miały masowo pobierać pliki na własne serwery, by wykorzystać je w procesie uczenia maszynowego.

Twórcy twierdzą w pozwie, że sukces finansowy najnowszych, generatywnych produktów Apple nie byłby w ogóle możliwy bez ich autorskiego wkładu w postaci tysięcy godzin nagrań.

Problem całej Doliny Krzemowej

Warto jednak zaznaczyć, że Apple nie jest jedyną firmą, która znalazła się na celowniku wspomnianych youtuberów. Ci sami twórcy złożyli niemal identyczne pozwy przeciwko innym gigantom technologicznym, w tym firmom takim jak Meta, Nvidia, ByteDance oraz Snap.

Sprawa może być istotna dla całej branży, ponieważ dotyczy fundamentalnego pytania: czy publicznie dostępne treści można legalnie i bez dodatkowej zgody wykorzystywać do trenowania modeli AI. Branża sztucznej inteligencji mierzy się z coraz większym kryzysem prawnym – wcześniej podobne procesy wytoczono firmom OpenAI oraz Microsoft za wykorzystywanie artykułów prasowych. Apple nie skomentowało sprawy do momentu publikacji tego materiału.

Elon Musk zmusza bankierów do opłacania bota Grok

Spór o dane dla AI. Twórcy z YouTube pozywają Apple za rzekome naruszenie praw autorskich

Trzech popularnych twórców z YouTube’a wytoczyło ciężkie działa przeciwko firmie z Cupertino. Zarzucają oni Apple, że korporacja miała nielegalnie pobierać ich chronione prawem autorskim materiały wideo, omijając wewnętrzne mechanizmy platformy. Cel? Trenowanie własnych modeli sztucznej inteligencji.

Jak informuje serwis MacRumors (powołując się na dokumenty sądowe), do sądu federalnego w Kalifornii wpłynął pozew zbiorowy przeciwko twórcy iPhone’a. Za oskarżeniami stoją kanały h3h3 Productions, MrShortGameGolf oraz Golfholics. Sprawa rzuca światło na to, w jaki sposób technologiczni giganci pozyskują gigantyczne zbiory danych niezbędne do rozwoju nowoczesnych usług AI.

Kwestia kontroli odtwarzania treści

Główny zarzut twórców dotyczy naruszenia amerykańskiej ustawy o prawach autorskich (DMCA). Według pozwu, choć ich filmy są publicznie dostępne do oglądania na platformie, Apple miało omijać sposób, w jaki YouTube kontroluje odtwarzanie treści. Zamiast korzystać ze standardowego strumieniowania, systemy korporacji miały masowo pobierać pliki na własne serwery, by wykorzystać je w procesie uczenia maszynowego.

Twórcy twierdzą w pozwie, że sukces finansowy najnowszych, generatywnych produktów Apple nie byłby w ogóle możliwy bez ich autorskiego wkładu w postaci tysięcy godzin nagrań.

Problem całej Doliny Krzemowej

Warto jednak zaznaczyć, że Apple nie jest jedyną firmą, która znalazła się na celowniku wspomnianych youtuberów. Ci sami twórcy złożyli niemal identyczne pozwy przeciwko innym gigantom technologicznym, w tym firmom takim jak Meta, Nvidia, ByteDance oraz Snap.

Sprawa może być istotna dla całej branży, ponieważ dotyczy fundamentalnego pytania: czy publicznie dostępne treści można legalnie i bez dodatkowej zgody wykorzystywać do trenowania modeli AI. Branża sztucznej inteligencji mierzy się z coraz większym kryzysem prawnym – wcześniej podobne procesy wytoczono firmom OpenAI oraz Microsoft za wykorzystywanie artykułów prasowych. Apple nie skomentowało sprawy do momentu publikacji tego materiału.

Elon Musk zmusza bankierów do opłacania bota Grok

Spór o dane dla AI. Twórcy z YouTube pozywają Apple za rzekome naruszenie praw autorskich

Trzech popularnych twórców z YouTube’a wytoczyło ciężkie działa przeciwko firmie z Cupertino. Zarzucają oni Apple, że korporacja miała nielegalnie pobierać ich chronione prawem autorskim materiały wideo, omijając wewnętrzne mechanizmy platformy. Cel? Trenowanie własnych modeli sztucznej inteligencji.

Jak informuje serwis MacRumors (powołując się na dokumenty sądowe), do sądu federalnego w Kalifornii wpłynął pozew zbiorowy przeciwko twórcy iPhone’a. Za oskarżeniami stoją kanały h3h3 Productions, MrShortGameGolf oraz Golfholics. Sprawa rzuca światło na to, w jaki sposób technologiczni giganci pozyskują gigantyczne zbiory danych niezbędne do rozwoju nowoczesnych usług AI.

Kwestia kontroli odtwarzania treści

Główny zarzut twórców dotyczy naruszenia amerykańskiej ustawy o prawach autorskich (DMCA). Według pozwu, choć ich filmy są publicznie dostępne do oglądania na platformie, Apple miało omijać sposób, w jaki YouTube kontroluje odtwarzanie treści. Zamiast korzystać ze standardowego strumieniowania, systemy korporacji miały masowo pobierać pliki na własne serwery, by wykorzystać je w procesie uczenia maszynowego.

Twórcy twierdzą w pozwie, że sukces finansowy najnowszych, generatywnych produktów Apple nie byłby w ogóle możliwy bez ich autorskiego wkładu w postaci tysięcy godzin nagrań.

Problem całej Doliny Krzemowej

Warto jednak zaznaczyć, że Apple nie jest jedyną firmą, która znalazła się na celowniku wspomnianych youtuberów. Ci sami twórcy złożyli niemal identyczne pozwy przeciwko innym gigantom technologicznym, w tym firmom takim jak Meta, Nvidia, ByteDance oraz Snap.

Sprawa może być istotna dla całej branży, ponieważ dotyczy fundamentalnego pytania: czy publicznie dostępne treści można legalnie i bez dodatkowej zgody wykorzystywać do trenowania modeli AI. Branża sztucznej inteligencji mierzy się z coraz większym kryzysem prawnym – wcześniej podobne procesy wytoczono firmom OpenAI oraz Microsoft za wykorzystywanie artykułów prasowych. Apple nie skomentowało sprawy do momentu publikacji tego materiału.

Elon Musk zmusza bankierów do opłacania bota Grok

Spór o dane dla AI. Twórcy z YouTube pozywają Apple za rzekome naruszenie praw autorskich

Trzech popularnych twórców z YouTube’a wytoczyło ciężkie działa przeciwko firmie z Cupertino. Zarzucają oni Apple, że korporacja miała nielegalnie pobierać ich chronione prawem autorskim materiały wideo, omijając wewnętrzne mechanizmy platformy. Cel? Trenowanie własnych modeli sztucznej inteligencji.

Jak informuje serwis MacRumors (powołując się na dokumenty sądowe), do sądu federalnego w Kalifornii wpłynął pozew zbiorowy przeciwko twórcy iPhone’a. Za oskarżeniami stoją kanały h3h3 Productions, MrShortGameGolf oraz Golfholics. Sprawa rzuca światło na to, w jaki sposób technologiczni giganci pozyskują gigantyczne zbiory danych niezbędne do rozwoju nowoczesnych usług AI.

Kwestia kontroli odtwarzania treści

Główny zarzut twórców dotyczy naruszenia amerykańskiej ustawy o prawach autorskich (DMCA). Według pozwu, choć ich filmy są publicznie dostępne do oglądania na platformie, Apple miało omijać sposób, w jaki YouTube kontroluje odtwarzanie treści. Zamiast korzystać ze standardowego strumieniowania, systemy korporacji miały masowo pobierać pliki na własne serwery, by wykorzystać je w procesie uczenia maszynowego.

Twórcy twierdzą w pozwie, że sukces finansowy najnowszych, generatywnych produktów Apple nie byłby w ogóle możliwy bez ich autorskiego wkładu w postaci tysięcy godzin nagrań.

Problem całej Doliny Krzemowej

Warto jednak zaznaczyć, że Apple nie jest jedyną firmą, która znalazła się na celowniku wspomnianych youtuberów. Ci sami twórcy złożyli niemal identyczne pozwy przeciwko innym gigantom technologicznym, w tym firmom takim jak Meta, Nvidia, ByteDance oraz Snap.

Sprawa może być istotna dla całej branży, ponieważ dotyczy fundamentalnego pytania: czy publicznie dostępne treści można legalnie i bez dodatkowej zgody wykorzystywać do trenowania modeli AI. Branża sztucznej inteligencji mierzy się z coraz większym kryzysem prawnym – wcześniej podobne procesy wytoczono firmom OpenAI oraz Microsoft za wykorzystywanie artykułów prasowych. Apple nie skomentowało sprawy do momentu publikacji tego materiału.

Elon Musk zmusza bankierów do opłacania bota Grok

https://www.europesays.com/pl/168283/ Alibaba prezentuje model AI Qwen-Image-Layered do dekompozycji obrazów na warstwy RGBA z pełną edytowalnością #AdobeFirefly #AlibabaCloud #DekompozycjaWarstwowa #EdycjaObrazówAI #GeneratywnaSztucznaInteligencja #inpainting #Nauka #NaukaITechnika #NaukaTechnika #PhotoshopAI #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PrzetwarzanieObrazów #QwenImageLayered #RGBAVAE #Science #ScienceAndTechnology #ScienceTechnology #Technika #Technology #UczenieMaszynowe #VLDMMDiT

https://www.europesays.com/pl/78312/ YouTube wprowadza AI Super Resolution, czyli automatyczne skalowanie starych filmów do HD i 4K dzięki sztucznej inteligencji #AIUpscaling #DeepLearning #google #Nauka #NaukaITechnika #NaukaTechnika #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PoprawaJakościWideo #Science #ScienceAndTechnology #ScienceTechnology #SkalowanieWideo #StreamingWideo #SuperResolution #SztucznaInteligencja #Technika #Technology #UczenieMaszynowe #youtube #YouTubeTV

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

Nvidia ma superkomputer wielkości książki. Elon Musk dostał przedpremierowy egzemplarz

Jensen Huang osobiście wręczył Elonowi Muskowi niewielkie pudełko. To NVIDIA DGX Spark, najmniejszy superkomputer świata. Huang umie w marketing, bo wręczył sprzęt jednemu z najpopularniejszych (z różnych przyczyn) ludzi na Ziemi, ale tym razem to nie Musk kradnie show, lecz właśnie małe pudełko, które otrzymał.

Nvidia oficjalnie wprowadza na rynek DGX Spark – urządzenie, które firma określa mianem pierwszego na świecie superkomputera AI mieszczącego się w dłoni. To sprzęt o ogromnej mocy, zamknięty w kompaktowej formie.

Urządzenie waży zaledwie 1,2 kg, a jego wymiary są tak nieduże, że urządzenie postawione na kartce papieru w formacie A5 (połowa A4) nie będzie wystawać poza nią. Mimo tak niewielkich rozmiarów, DGX Spark oferuje moc obliczeniową sięgającą 1 petaFLOPa. To wystarczająca wydajność, by lokalnie, na biurku, uruchamiać i trenować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, składające się nawet z 200 miliardów parametrów. Sprzęt został stworzony z myślą o programistach, naukowcach i twórcach, którzy do tej pory musieli polegać na zasobach chmurowych.

Moc centrum danych na biurku

Sercem miniaturowego superkomputera jest superukład Nvidia GB100 Grace Blackwell, który integruje procesor CPU i GPU. Wspiera go 128 GB zunifikowanej pamięci, co jest kluczowe przy pracy z dużymi zbiorami danych. Użytkownicy otrzymają też do 4 TB przestrzeni na szybkim dysku NVMe SSD.

Całość jest dostarczana z pełnym pakietem oprogramowania Nvidia AI, w tym bibliotekami i gotowymi modelami, wspierającymi m.in. dostosowywanie modeli generatywnych czy tworzenie chatbotów.

Historyczny gest w cieniu rakiet SpaceX

Symbolicznym rozpoczęciem nowej ery było osobiste przekazanie przez Jensena Huanga, szefa Nvidii, egzemplarza DGX Spark Elonowi Muskowi. Spotkanie odbyło się w bazie SpaceX w Teksasie, a Huang określił je jako historyczne – „najmniejszy superkomputer świata obok największej rakiety”.

To jednak nie tylko medialny gest. Sprzęt przedpremierowo otrzymali także pionierzy z kluczowych ośrodków badawczych i firm, takich jak Uniwersytet Stanowy Arizony, studio Refika Anadola czy firma Ollama.

DGX Spark został wyceniony na 4 tysiące dolarów, a jego sprzedaż rusza 15 października. To nie jest mała kwota, ale z drugiej strony to niewiele więcej niż gogle Apple Vision Pro. Przy nieporównywalnie większym potencjale obliczeniowym rozwiązania Nvidii.

Nvidia nawiązała współpracę z czołowymi producentami sprzętu, w tym Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo i MSI, którzy wkrótce wprowadzą do swojej oferty urządzenia oparte na nowej platformie. Co więcej, istnieje możliwość połączenia dwóch jednostek DGX Spark, by pracować na modelach o skali przekraczającej 400 miliardów parametrów, co pozwalałoby testować na biurku największe warianty np. modelu Llama (od Mety), które mają właśnie ok. 400 mld parametrów… Coś co jeszcze do niedawna wymagało mocy całej serwerowni zostało sprowadzone do imponująco niewielkiej objętości.

Sojusz gigantów ma zdefiniować przyszłość AI. NVIDIA wykłada 100 mld dolarów na infrastrukturę dla OpenAI

#AI #DGXSpark #ElonMusk #GB100GraceBlackwell #JensenHuang #news #nvidia #SpaceX #superkomputer #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Nvidia ma superkomputer wielkości książki. Elon Musk dostał przedpremierowy egzemplarz

Jensen Huang osobiście wręczył Elonowi Muskowi niewielkie pudełko. To NVIDIA DGX Spark, najmniejszy superkomputer świata. Huang umie w marketing, bo wręczył sprzęt jednemu z najpopularniejszych (z różnych przyczyn) ludzi na Ziemi, ale tym razem to nie Musk kradnie show, lecz właśnie małe pudełko, które otrzymał.

Nvidia oficjalnie wprowadza na rynek DGX Spark – urządzenie, które firma określa mianem pierwszego na świecie superkomputera AI mieszczącego się w dłoni. To sprzęt o ogromnej mocy, zamknięty w kompaktowej formie.

Urządzenie waży zaledwie 1,2 kg, a jego wymiary są tak nieduże, że urządzenie postawione na kartce papieru w formacie A5 (połowa A4) nie będzie wystawać poza nią. Mimo tak niewielkich rozmiarów, DGX Spark oferuje moc obliczeniową sięgającą 1 petaFLOPa. To wystarczająca wydajność, by lokalnie, na biurku, uruchamiać i trenować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, składające się nawet z 200 miliardów parametrów. Sprzęt został stworzony z myślą o programistach, naukowcach i twórcach, którzy do tej pory musieli polegać na zasobach chmurowych.

Moc centrum danych na biurku

Sercem miniaturowego superkomputera jest superukład Nvidia GB100 Grace Blackwell, który integruje procesor CPU i GPU. Wspiera go 128 GB zunifikowanej pamięci, co jest kluczowe przy pracy z dużymi zbiorami danych. Użytkownicy otrzymają też do 4 TB przestrzeni na szybkim dysku NVMe SSD.

Całość jest dostarczana z pełnym pakietem oprogramowania Nvidia AI, w tym bibliotekami i gotowymi modelami, wspierającymi m.in. dostosowywanie modeli generatywnych czy tworzenie chatbotów.

Historyczny gest w cieniu rakiet SpaceX

Symbolicznym rozpoczęciem nowej ery było osobiste przekazanie przez Jensena Huanga, szefa Nvidii, egzemplarza DGX Spark Elonowi Muskowi. Spotkanie odbyło się w bazie SpaceX w Teksasie, a Huang określił je jako historyczne – „najmniejszy superkomputer świata obok największej rakiety”.

To jednak nie tylko medialny gest. Sprzęt przedpremierowo otrzymali także pionierzy z kluczowych ośrodków badawczych i firm, takich jak Uniwersytet Stanowy Arizony, studio Refika Anadola czy firma Ollama.

DGX Spark został wyceniony na 4 tysiące dolarów, a jego sprzedaż rusza 15 października. To nie jest mała kwota, ale z drugiej strony to niewiele więcej niż gogle Apple Vision Pro. Przy nieporównywalnie większym potencjale obliczeniowym rozwiązania Nvidii.

Nvidia nawiązała współpracę z czołowymi producentami sprzętu, w tym Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo i MSI, którzy wkrótce wprowadzą do swojej oferty urządzenia oparte na nowej platformie. Co więcej, istnieje możliwość połączenia dwóch jednostek DGX Spark, by pracować na modelach o skali przekraczającej 400 miliardów parametrów, co pozwalałoby testować na biurku największe warianty np. modelu Llama (od Mety), które mają właśnie ok. 400 mld parametrów… Coś co jeszcze do niedawna wymagało mocy całej serwerowni zostało sprowadzone do imponująco niewielkiej objętości.

Sojusz gigantów ma zdefiniować przyszłość AI. NVIDIA wykłada 100 mld dolarów na infrastrukturę dla OpenAI

#AI #DGXSpark #ElonMusk #GB100GraceBlackwell #JensenHuang #news #nvidia #SpaceX #superkomputer #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Nvidia ma superkomputer wielkości książki. Elon Musk dostał przedpremierowy egzemplarz

Jensen Huang osobiście wręczył Elonowi Muskowi niewielkie pudełko. To NVIDIA DGX Spark, najmniejszy superkomputer świata. Huang umie w marketing, bo wręczył sprzęt jednemu z najpopularniejszych (z różnych przyczyn) ludzi na Ziemi, ale tym razem to nie Musk kradnie show, lecz właśnie małe pudełko, które otrzymał.

Nvidia oficjalnie wprowadza na rynek DGX Spark – urządzenie, które firma określa mianem pierwszego na świecie superkomputera AI mieszczącego się w dłoni. To sprzęt o ogromnej mocy, zamknięty w kompaktowej formie.

Urządzenie waży zaledwie 1,2 kg, a jego wymiary są tak nieduże, że urządzenie postawione na kartce papieru w formacie A5 (połowa A4) nie będzie wystawać poza nią. Mimo tak niewielkich rozmiarów, DGX Spark oferuje moc obliczeniową sięgającą 1 petaFLOPa. To wystarczająca wydajność, by lokalnie, na biurku, uruchamiać i trenować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, składające się nawet z 200 miliardów parametrów. Sprzęt został stworzony z myślą o programistach, naukowcach i twórcach, którzy do tej pory musieli polegać na zasobach chmurowych.

Moc centrum danych na biurku

Sercem miniaturowego superkomputera jest superukład Nvidia GB100 Grace Blackwell, który integruje procesor CPU i GPU. Wspiera go 128 GB zunifikowanej pamięci, co jest kluczowe przy pracy z dużymi zbiorami danych. Użytkownicy otrzymają też do 4 TB przestrzeni na szybkim dysku NVMe SSD.

Całość jest dostarczana z pełnym pakietem oprogramowania Nvidia AI, w tym bibliotekami i gotowymi modelami, wspierającymi m.in. dostosowywanie modeli generatywnych czy tworzenie chatbotów.

Historyczny gest w cieniu rakiet SpaceX

Symbolicznym rozpoczęciem nowej ery było osobiste przekazanie przez Jensena Huanga, szefa Nvidii, egzemplarza DGX Spark Elonowi Muskowi. Spotkanie odbyło się w bazie SpaceX w Teksasie, a Huang określił je jako historyczne – „najmniejszy superkomputer świata obok największej rakiety”.

To jednak nie tylko medialny gest. Sprzęt przedpremierowo otrzymali także pionierzy z kluczowych ośrodków badawczych i firm, takich jak Uniwersytet Stanowy Arizony, studio Refika Anadola czy firma Ollama.

DGX Spark został wyceniony na 4 tysiące dolarów, a jego sprzedaż rusza 15 października. To nie jest mała kwota, ale z drugiej strony to niewiele więcej niż gogle Apple Vision Pro. Przy nieporównywalnie większym potencjale obliczeniowym rozwiązania Nvidii.

Nvidia nawiązała współpracę z czołowymi producentami sprzętu, w tym Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo i MSI, którzy wkrótce wprowadzą do swojej oferty urządzenia oparte na nowej platformie. Co więcej, istnieje możliwość połączenia dwóch jednostek DGX Spark, by pracować na modelach o skali przekraczającej 400 miliardów parametrów, co pozwalałoby testować na biurku największe warianty np. modelu Llama (od Mety), które mają właśnie ok. 400 mld parametrów… Coś co jeszcze do niedawna wymagało mocy całej serwerowni zostało sprowadzone do imponująco niewielkiej objętości.

Sojusz gigantów ma zdefiniować przyszłość AI. NVIDIA wykłada 100 mld dolarów na infrastrukturę dla OpenAI

#AI #DGXSpark #ElonMusk #GB100GraceBlackwell #JensenHuang #news #nvidia #SpaceX #superkomputer #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Nvidia ma superkomputer wielkości książki. Elon Musk dostał przedpremierowy egzemplarz

Jensen Huang osobiście wręczył Elonowi Muskowi niewielkie pudełko. To NVIDIA DGX Spark, najmniejszy superkomputer świata. Huang umie w marketing, bo wręczył sprzęt jednemu z najpopularniejszych (z różnych przyczyn) ludzi na Ziemi, ale tym razem to nie Musk kradnie show, lecz właśnie małe pudełko, które otrzymał.

Nvidia oficjalnie wprowadza na rynek DGX Spark – urządzenie, które firma określa mianem pierwszego na świecie superkomputera AI mieszczącego się w dłoni. To sprzęt o ogromnej mocy, zamknięty w kompaktowej formie.

Urządzenie waży zaledwie 1,2 kg, a jego wymiary są tak nieduże, że urządzenie postawione na kartce papieru w formacie A5 (połowa A4) nie będzie wystawać poza nią. Mimo tak niewielkich rozmiarów, DGX Spark oferuje moc obliczeniową sięgającą 1 petaFLOPa. To wystarczająca wydajność, by lokalnie, na biurku, uruchamiać i trenować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, składające się nawet z 200 miliardów parametrów. Sprzęt został stworzony z myślą o programistach, naukowcach i twórcach, którzy do tej pory musieli polegać na zasobach chmurowych.

Moc centrum danych na biurku

Sercem miniaturowego superkomputera jest superukład Nvidia GB100 Grace Blackwell, który integruje procesor CPU i GPU. Wspiera go 128 GB zunifikowanej pamięci, co jest kluczowe przy pracy z dużymi zbiorami danych. Użytkownicy otrzymają też do 4 TB przestrzeni na szybkim dysku NVMe SSD.

Całość jest dostarczana z pełnym pakietem oprogramowania Nvidia AI, w tym bibliotekami i gotowymi modelami, wspierającymi m.in. dostosowywanie modeli generatywnych czy tworzenie chatbotów.

Historyczny gest w cieniu rakiet SpaceX

Symbolicznym rozpoczęciem nowej ery było osobiste przekazanie przez Jensena Huanga, szefa Nvidii, egzemplarza DGX Spark Elonowi Muskowi. Spotkanie odbyło się w bazie SpaceX w Teksasie, a Huang określił je jako historyczne – „najmniejszy superkomputer świata obok największej rakiety”.

To jednak nie tylko medialny gest. Sprzęt przedpremierowo otrzymali także pionierzy z kluczowych ośrodków badawczych i firm, takich jak Uniwersytet Stanowy Arizony, studio Refika Anadola czy firma Ollama.

DGX Spark został wyceniony na 4 tysiące dolarów, a jego sprzedaż rusza 15 października. To nie jest mała kwota, ale z drugiej strony to niewiele więcej niż gogle Apple Vision Pro. Przy nieporównywalnie większym potencjale obliczeniowym rozwiązania Nvidii.

Nvidia nawiązała współpracę z czołowymi producentami sprzętu, w tym Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo i MSI, którzy wkrótce wprowadzą do swojej oferty urządzenia oparte na nowej platformie. Co więcej, istnieje możliwość połączenia dwóch jednostek DGX Spark, by pracować na modelach o skali przekraczającej 400 miliardów parametrów, co pozwalałoby testować na biurku największe warianty np. modelu Llama (od Mety), które mają właśnie ok. 400 mld parametrów… Coś co jeszcze do niedawna wymagało mocy całej serwerowni zostało sprowadzone do imponująco niewielkiej objętości.

Sojusz gigantów ma zdefiniować przyszłość AI. NVIDIA wykłada 100 mld dolarów na infrastrukturę dla OpenAI

#AI #DGXSpark #ElonMusk #GB100GraceBlackwell #JensenHuang #news #nvidia #SpaceX #superkomputer #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Nvidia ma superkomputer wielkości książki. Elon Musk dostał przedpremierowy egzemplarz

Jensen Huang osobiście wręczył Elonowi Muskowi niewielkie pudełko. To NVIDIA DGX Spark, najmniejszy superkomputer świata. Huang umie w marketing, bo wręczył sprzęt jednemu z najpopularniejszych (z różnych przyczyn) ludzi na Ziemi, ale tym razem to nie Musk kradnie show, lecz właśnie małe pudełko, które otrzymał.

Nvidia oficjalnie wprowadza na rynek DGX Spark – urządzenie, które firma określa mianem pierwszego na świecie superkomputera AI mieszczącego się w dłoni. To sprzęt o ogromnej mocy, zamknięty w kompaktowej formie.

Urządzenie waży zaledwie 1,2 kg, a jego wymiary są tak nieduże, że urządzenie postawione na kartce papieru w formacie A5 (połowa A4) nie będzie wystawać poza nią. Mimo tak niewielkich rozmiarów, DGX Spark oferuje moc obliczeniową sięgającą 1 petaFLOPa. To wystarczająca wydajność, by lokalnie, na biurku, uruchamiać i trenować zaawansowane modele sztucznej inteligencji, składające się nawet z 200 miliardów parametrów. Sprzęt został stworzony z myślą o programistach, naukowcach i twórcach, którzy do tej pory musieli polegać na zasobach chmurowych.

Moc centrum danych na biurku

Sercem miniaturowego superkomputera jest superukład Nvidia GB100 Grace Blackwell, który integruje procesor CPU i GPU. Wspiera go 128 GB zunifikowanej pamięci, co jest kluczowe przy pracy z dużymi zbiorami danych. Użytkownicy otrzymają też do 4 TB przestrzeni na szybkim dysku NVMe SSD.

Całość jest dostarczana z pełnym pakietem oprogramowania Nvidia AI, w tym bibliotekami i gotowymi modelami, wspierającymi m.in. dostosowywanie modeli generatywnych czy tworzenie chatbotów.

Historyczny gest w cieniu rakiet SpaceX

Symbolicznym rozpoczęciem nowej ery było osobiste przekazanie przez Jensena Huanga, szefa Nvidii, egzemplarza DGX Spark Elonowi Muskowi. Spotkanie odbyło się w bazie SpaceX w Teksasie, a Huang określił je jako historyczne – „najmniejszy superkomputer świata obok największej rakiety”.

To jednak nie tylko medialny gest. Sprzęt przedpremierowo otrzymali także pionierzy z kluczowych ośrodków badawczych i firm, takich jak Uniwersytet Stanowy Arizony, studio Refika Anadola czy firma Ollama.

DGX Spark został wyceniony na 4 tysiące dolarów, a jego sprzedaż rusza 15 października. To nie jest mała kwota, ale z drugiej strony to niewiele więcej niż gogle Apple Vision Pro. Przy nieporównywalnie większym potencjale obliczeniowym rozwiązania Nvidii.

Nvidia nawiązała współpracę z czołowymi producentami sprzętu, w tym Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo i MSI, którzy wkrótce wprowadzą do swojej oferty urządzenia oparte na nowej platformie. Co więcej, istnieje możliwość połączenia dwóch jednostek DGX Spark, by pracować na modelach o skali przekraczającej 400 miliardów parametrów, co pozwalałoby testować na biurku największe warianty np. modelu Llama (od Mety), które mają właśnie ok. 400 mld parametrów… Coś co jeszcze do niedawna wymagało mocy całej serwerowni zostało sprowadzone do imponująco niewielkiej objętości.

Sojusz gigantów ma zdefiniować przyszłość AI. NVIDIA wykłada 100 mld dolarów na infrastrukturę dla OpenAI

#AI #DGXSpark #ElonMusk #GB100GraceBlackwell #JensenHuang #news #nvidia #SpaceX #superkomputer #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Sztuczna inteligencja kłamie, bo tak ją nauczono. OpenAI przyznaje się do fundamentalnego błędu

„Halucynacje” sztucznej inteligencji, czyli jej skłonność do zmyślania faktów i podawania fałszywych informacji, to jeden z największych problemów hamujących rozwój tej technologii.

Teraz badacze z OpenAI, twórcy ChataGPT, ogłosili, że prawdopodobnie znaleźli źródło tego problemu. Wnioski są zaskakujące: to nie wina samej technologii, ale fundamentalny błąd w sposobie, w jaki jest ona trenowana.

Kluczowy menedżer od projektu Siri odchodzi z Apple. To on stał za opóźnioną sztuczną inteligencją

W najnowszej publikacji naukowcy z OpenAI wyjaśniają, że duże modele językowe (LLM) zachowują się jak dobrzy uczniowie na teście. Systemy oceniające, które stosuje się w procesie ich trenowania, nagradzają udzielenie jakiejkolwiek odpowiedzi. Zgadnięcie, nawet jeśli odpowiedź jest błędna, jest statystycznie bardziej opłacalne niż przyznanie się do niewiedzy. Model AI, który odpowie „nie wiem”, zawsze zostanie oceniony negatywnie, podczas gdy odpowiedź zmyślona ma przynajmniej szansę okazać się trafna.

W ten sposób, poprzez tę presję statystyczną, modele językowe są od samego początku zachęcane do zgadywania i konfabulowania, zamiast do sygnalizowania niepewności. Mamy tu do czynienia z poważnym błędem strukturalnym w metodologii treningu, który popełniła zarówno OpenAI, jak i cała branża podążająca jej śladem.

Na szczęście, wraz z diagnozą pojawia się propozycja rozwiązania. OpenAI sugeruje, że istnieje proste wyjście z tej sytuacji. Kluczem ma być zmiana systemu oceniania. Nowa metoda miałaby znacznie surowiej karać za podawanie błędnych odpowiedzi z dużą pewnością siebie, a jednocześnie nagradzać (np. częścią punktów) za uczciwe przyznanie się do braku wiedzy lub wyrażenie niepewności. Jeśli główne systemy rankingowe przestaną nagradzać szczęśliwe strzały, modele wreszcie nauczą się nie zgadywać.

Czy ta zmiana faktycznie powstrzyma falę dezinformacji generowanej przez AI? Czas pokaże. Firma przyznaje, że halucynacje pozostają fundamentalnym wyzwaniem dla wszystkich dużych modeli językowych, ale jednocześnie zapewnia, że ciężko pracuje, aby je dalej redukować. Dla użytkowników oznacza to nadzieję, że w przyszłości rozmowy z AI będą wreszcie oparte na faktach, a nie na kreatywnej fikcji.

Poufne wyznania pacjentów trafiają do ChatGPT. Niektórzy terapeuci używają AI w tajemnicy

#AI #dezinformacja #dużeModeleJęzykowe #GPT #halucynacjeAI #LLM #news #OpenAI #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Sztuczna inteligencja kłamie, bo tak ją nauczono. OpenAI przyznaje się do fundamentalnego błędu

„Halucynacje” sztucznej inteligencji, czyli jej skłonność do zmyślania faktów i podawania fałszywych informacji, to jeden z największych problemów hamujących rozwój tej technologii.

Teraz badacze z OpenAI, twórcy ChataGPT, ogłosili, że prawdopodobnie znaleźli źródło tego problemu. Wnioski są zaskakujące: to nie wina samej technologii, ale fundamentalny błąd w sposobie, w jaki jest ona trenowana.

Kluczowy menedżer od projektu Siri odchodzi z Apple. To on stał za opóźnioną sztuczną inteligencją

W najnowszej publikacji naukowcy z OpenAI wyjaśniają, że duże modele językowe (LLM) zachowują się jak dobrzy uczniowie na teście. Systemy oceniające, które stosuje się w procesie ich trenowania, nagradzają udzielenie jakiejkolwiek odpowiedzi. Zgadnięcie, nawet jeśli odpowiedź jest błędna, jest statystycznie bardziej opłacalne niż przyznanie się do niewiedzy. Model AI, który odpowie „nie wiem”, zawsze zostanie oceniony negatywnie, podczas gdy odpowiedź zmyślona ma przynajmniej szansę okazać się trafna.

W ten sposób, poprzez tę presję statystyczną, modele językowe są od samego początku zachęcane do zgadywania i konfabulowania, zamiast do sygnalizowania niepewności. Mamy tu do czynienia z poważnym błędem strukturalnym w metodologii treningu, który popełniła zarówno OpenAI, jak i cała branża podążająca jej śladem.

Na szczęście, wraz z diagnozą pojawia się propozycja rozwiązania. OpenAI sugeruje, że istnieje proste wyjście z tej sytuacji. Kluczem ma być zmiana systemu oceniania. Nowa metoda miałaby znacznie surowiej karać za podawanie błędnych odpowiedzi z dużą pewnością siebie, a jednocześnie nagradzać (np. częścią punktów) za uczciwe przyznanie się do braku wiedzy lub wyrażenie niepewności. Jeśli główne systemy rankingowe przestaną nagradzać szczęśliwe strzały, modele wreszcie nauczą się nie zgadywać.

Czy ta zmiana faktycznie powstrzyma falę dezinformacji generowanej przez AI? Czas pokaże. Firma przyznaje, że halucynacje pozostają fundamentalnym wyzwaniem dla wszystkich dużych modeli językowych, ale jednocześnie zapewnia, że ciężko pracuje, aby je dalej redukować. Dla użytkowników oznacza to nadzieję, że w przyszłości rozmowy z AI będą wreszcie oparte na faktach, a nie na kreatywnej fikcji.

Poufne wyznania pacjentów trafiają do ChatGPT. Niektórzy terapeuci używają AI w tajemnicy

#AI #dezinformacja #dużeModeleJęzykowe #GPT #halucynacjeAI #LLM #news #OpenAI #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Sztuczna inteligencja kłamie, bo tak ją nauczono. OpenAI przyznaje się do fundamentalnego błędu

„Halucynacje” sztucznej inteligencji, czyli jej skłonność do zmyślania faktów i podawania fałszywych informacji, to jeden z największych problemów hamujących rozwój tej technologii.

Teraz badacze z OpenAI, twórcy ChataGPT, ogłosili, że prawdopodobnie znaleźli źródło tego problemu. Wnioski są zaskakujące: to nie wina samej technologii, ale fundamentalny błąd w sposobie, w jaki jest ona trenowana.

Kluczowy menedżer od projektu Siri odchodzi z Apple. To on stał za opóźnioną sztuczną inteligencją

W najnowszej publikacji naukowcy z OpenAI wyjaśniają, że duże modele językowe (LLM) zachowują się jak dobrzy uczniowie na teście. Systemy oceniające, które stosuje się w procesie ich trenowania, nagradzają udzielenie jakiejkolwiek odpowiedzi. Zgadnięcie, nawet jeśli odpowiedź jest błędna, jest statystycznie bardziej opłacalne niż przyznanie się do niewiedzy. Model AI, który odpowie „nie wiem”, zawsze zostanie oceniony negatywnie, podczas gdy odpowiedź zmyślona ma przynajmniej szansę okazać się trafna.

W ten sposób, poprzez tę presję statystyczną, modele językowe są od samego początku zachęcane do zgadywania i konfabulowania, zamiast do sygnalizowania niepewności. Mamy tu do czynienia z poważnym błędem strukturalnym w metodologii treningu, który popełniła zarówno OpenAI, jak i cała branża podążająca jej śladem.

Na szczęście, wraz z diagnozą pojawia się propozycja rozwiązania. OpenAI sugeruje, że istnieje proste wyjście z tej sytuacji. Kluczem ma być zmiana systemu oceniania. Nowa metoda miałaby znacznie surowiej karać za podawanie błędnych odpowiedzi z dużą pewnością siebie, a jednocześnie nagradzać (np. częścią punktów) za uczciwe przyznanie się do braku wiedzy lub wyrażenie niepewności. Jeśli główne systemy rankingowe przestaną nagradzać szczęśliwe strzały, modele wreszcie nauczą się nie zgadywać.

Czy ta zmiana faktycznie powstrzyma falę dezinformacji generowanej przez AI? Czas pokaże. Firma przyznaje, że halucynacje pozostają fundamentalnym wyzwaniem dla wszystkich dużych modeli językowych, ale jednocześnie zapewnia, że ciężko pracuje, aby je dalej redukować. Dla użytkowników oznacza to nadzieję, że w przyszłości rozmowy z AI będą wreszcie oparte na faktach, a nie na kreatywnej fikcji.

Poufne wyznania pacjentów trafiają do ChatGPT. Niektórzy terapeuci używają AI w tajemnicy

#AI #dezinformacja #dużeModeleJęzykowe #GPT #halucynacjeAI #LLM #news #OpenAI #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Sztuczna inteligencja kłamie, bo tak ją nauczono. OpenAI przyznaje się do fundamentalnego błędu

„Halucynacje” sztucznej inteligencji, czyli jej skłonność do zmyślania faktów i podawania fałszywych informacji, to jeden z największych problemów hamujących rozwój tej technologii.

Teraz badacze z OpenAI, twórcy ChataGPT, ogłosili, że prawdopodobnie znaleźli źródło tego problemu. Wnioski są zaskakujące: to nie wina samej technologii, ale fundamentalny błąd w sposobie, w jaki jest ona trenowana.

Kluczowy menedżer od projektu Siri odchodzi z Apple. To on stał za opóźnioną sztuczną inteligencją

W najnowszej publikacji naukowcy z OpenAI wyjaśniają, że duże modele językowe (LLM) zachowują się jak dobrzy uczniowie na teście. Systemy oceniające, które stosuje się w procesie ich trenowania, nagradzają udzielenie jakiejkolwiek odpowiedzi. Zgadnięcie, nawet jeśli odpowiedź jest błędna, jest statystycznie bardziej opłacalne niż przyznanie się do niewiedzy. Model AI, który odpowie „nie wiem”, zawsze zostanie oceniony negatywnie, podczas gdy odpowiedź zmyślona ma przynajmniej szansę okazać się trafna.

W ten sposób, poprzez tę presję statystyczną, modele językowe są od samego początku zachęcane do zgadywania i konfabulowania, zamiast do sygnalizowania niepewności. Mamy tu do czynienia z poważnym błędem strukturalnym w metodologii treningu, który popełniła zarówno OpenAI, jak i cała branża podążająca jej śladem.

Na szczęście, wraz z diagnozą pojawia się propozycja rozwiązania. OpenAI sugeruje, że istnieje proste wyjście z tej sytuacji. Kluczem ma być zmiana systemu oceniania. Nowa metoda miałaby znacznie surowiej karać za podawanie błędnych odpowiedzi z dużą pewnością siebie, a jednocześnie nagradzać (np. częścią punktów) za uczciwe przyznanie się do braku wiedzy lub wyrażenie niepewności. Jeśli główne systemy rankingowe przestaną nagradzać szczęśliwe strzały, modele wreszcie nauczą się nie zgadywać.

Czy ta zmiana faktycznie powstrzyma falę dezinformacji generowanej przez AI? Czas pokaże. Firma przyznaje, że halucynacje pozostają fundamentalnym wyzwaniem dla wszystkich dużych modeli językowych, ale jednocześnie zapewnia, że ciężko pracuje, aby je dalej redukować. Dla użytkowników oznacza to nadzieję, że w przyszłości rozmowy z AI będą wreszcie oparte na faktach, a nie na kreatywnej fikcji.

Poufne wyznania pacjentów trafiają do ChatGPT. Niektórzy terapeuci używają AI w tajemnicy

#AI #dezinformacja #dużeModeleJęzykowe #GPT #halucynacjeAI #LLM #news #OpenAI #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

Sztuczna inteligencja kłamie, bo tak ją nauczono. OpenAI przyznaje się do fundamentalnego błędu

„Halucynacje” sztucznej inteligencji, czyli jej skłonność do zmyślania faktów i podawania fałszywych informacji, to jeden z największych problemów hamujących rozwój tej technologii.

Teraz badacze z OpenAI, twórcy ChataGPT, ogłosili, że prawdopodobnie znaleźli źródło tego problemu. Wnioski są zaskakujące: to nie wina samej technologii, ale fundamentalny błąd w sposobie, w jaki jest ona trenowana.

Kluczowy menedżer od projektu Siri odchodzi z Apple. To on stał za opóźnioną sztuczną inteligencją

W najnowszej publikacji naukowcy z OpenAI wyjaśniają, że duże modele językowe (LLM) zachowują się jak dobrzy uczniowie na teście. Systemy oceniające, które stosuje się w procesie ich trenowania, nagradzają udzielenie jakiejkolwiek odpowiedzi. Zgadnięcie, nawet jeśli odpowiedź jest błędna, jest statystycznie bardziej opłacalne niż przyznanie się do niewiedzy. Model AI, który odpowie „nie wiem”, zawsze zostanie oceniony negatywnie, podczas gdy odpowiedź zmyślona ma przynajmniej szansę okazać się trafna.

W ten sposób, poprzez tę presję statystyczną, modele językowe są od samego początku zachęcane do zgadywania i konfabulowania, zamiast do sygnalizowania niepewności. Mamy tu do czynienia z poważnym błędem strukturalnym w metodologii treningu, który popełniła zarówno OpenAI, jak i cała branża podążająca jej śladem.

Na szczęście, wraz z diagnozą pojawia się propozycja rozwiązania. OpenAI sugeruje, że istnieje proste wyjście z tej sytuacji. Kluczem ma być zmiana systemu oceniania. Nowa metoda miałaby znacznie surowiej karać za podawanie błędnych odpowiedzi z dużą pewnością siebie, a jednocześnie nagradzać (np. częścią punktów) za uczciwe przyznanie się do braku wiedzy lub wyrażenie niepewności. Jeśli główne systemy rankingowe przestaną nagradzać szczęśliwe strzały, modele wreszcie nauczą się nie zgadywać.

Czy ta zmiana faktycznie powstrzyma falę dezinformacji generowanej przez AI? Czas pokaże. Firma przyznaje, że halucynacje pozostają fundamentalnym wyzwaniem dla wszystkich dużych modeli językowych, ale jednocześnie zapewnia, że ciężko pracuje, aby je dalej redukować. Dla użytkowników oznacza to nadzieję, że w przyszłości rozmowy z AI będą wreszcie oparte na faktach, a nie na kreatywnej fikcji.

Poufne wyznania pacjentów trafiają do ChatGPT. Niektórzy terapeuci używają AI w tajemnicy

#AI #dezinformacja #dużeModeleJęzykowe #GPT #halucynacjeAI #LLM #news #OpenAI #sztucznaInteligencja #technologia #uczenieMaszynowe

🆕Google Translate wzbogacony o model Gemini
➡️https://rootblog.pl/google-translate-wzbogacony-o-model-gemini/

#ai #Gemini #GoogleTranslate #nowoci #SztucznaInteligencja #tumaczenia #UczenieMaszynowe

🆕Google Translate wzbogacony o model Gemini
➡️https://rootblog.pl/google-translate-wzbogacony-o-model-gemini/

#ai #Gemini #GoogleTranslate #nowoci #SztucznaInteligencja #tumaczenia #UczenieMaszynowe

🆕Google Translate wzbogacony o model Gemini
➡️https://rootblog.pl/google-translate-wzbogacony-o-model-gemini/

#ai #Gemini #GoogleTranslate #nowoci #SztucznaInteligencja #tumaczenia #UczenieMaszynowe

🆕Google Translate wzbogacony o model Gemini
➡️https://rootblog.pl/google-translate-wzbogacony-o-model-gemini/

#ai #Gemini #GoogleTranslate #nowoci #SztucznaInteligencja #tumaczenia #UczenieMaszynowe

GPT-5 – co warto wiedzieć o najnowszej sztucznej inteligencji od OpenAI

Premiera GPT-5 od OpenAI to znacznie więcej niż tylko prezentacja kolejnego, większego modelu językowego. Wczytałem się w dość techniczną oficjalną informację opublikowaną przez OpenAI (link podaję na końcu, miło mi będzie, gdy przeczytacie co napisałem).

Zatem czym jest właściwie GPT-5? To nie tylko większy, nowszy model AI. To przede wszystkim demonstracja nowego, inteligentnego podejścia do samej architektury sztucznej inteligencji, gdzie kluczem do sukcesu nie jest już tylko surowa moc, ale wydajność, precyzja i zdolność do dynamicznego zarządzania własnymi zasobami. Analiza techniczna nowości pokazuje, że największe przełomy dokonały się w obszarach, które były dotąd największymi bolączkami AI.

Nowa architektura hybrydowa – inteligentny dyspozytor w sercu modelu

Największą innowacją w GPT-5 jest jego hybrydowa, zunifikowana architektura, która w czasie rzeczywistym żongluje dostępnymi zasobami. Zamiast jednego, monolitycznego modelu, który z równą mocą próbuje odpowiedzieć na proste pytanie o pogodę i rozwiązać złożony problem programistyczny, GPT-5 działa jak inteligentny system z trzema kluczowymi elementami:

• Model podstawowy: zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, obsługuje większość prostych i standardowych zapytań.
• Model głębokiego rozumowania („GPT-5 thinking”): znacznie potężniejszy, ale i bardziej zasobożerny moduł, aktywowany do zadań wymagających zaawansowanej logiki, wieloetapowej analizy czy kreatywności.
• Router czasu rzeczywistego (real-time router, tak nazywa to rozwiązanie samo OpenAI): to „mózg” całej operacji. Jest to mechanizm, który na bieżąco analizuje zapytanie użytkownika i decyduje, czy do jego obsługi wystarczy szybki model podstawowy, czy też należy zaangażować potężniejszy model „thinking”. Co istotne, router jest nieustannie trenowany na podstawie realnych sygnałów od użytkowników – analizuje m.in. wskaźniki satysfakcji z odpowiedzi, poprawność merytoryczną oraz to, kiedy użytkownicy sami decydują się na przełączenie modelu, co pozwala mu z czasem stawać się coraz bardziej precyzyjnym dyspozytorem.

Mierzalna wojna z halucynacjami – dane mówią same za siebie

OpenAI po raz pierwszy przedstawiło tak konkretne dane dotyczące redukcji tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych informacji. Firma przyznaje, że to jeden z kluczowych priorytetów, a postęp w tej dziedzinie jest mierzalny i znaczący. Czym konkretnie chwali się OpenAI?

Jak się okazuje, w porównaniu do swojego poprzednika, GPT-4o, nowy model GPT-5 (z włączonym wyszukiwaniem w sieci) generuje odpowiedzi, które są o około 45% mniej narażone na zawieranie błędów faktograficznych. Super wynik, ale nie rezygnujemy z czerwonej lampki w głowie. Mniej o 45% to nie kompletna likwidacja halucynacji AI. Trzeba być świadomym, że nawet GPT-5 może w pewnych scenariuszach nagiąć fakty. Innymi słowy, wciąż nie powinniśmy ślepo brać na wiarę jego wyników.

Bardzo ciekawie wygląda porównanie przy zadaniach wymagających głębokiej analizy. Gdy GPT-5 korzysta z modelu „thinking”, jego odpowiedzi są aż o 80% mniej podatne na błędy faktograficzne w zestawieniu z modelem OpenAI o3. Jednak ponownie zwracam uwagę, 80 procent to nie 100 procent. Być może stuprocentowej pewności nie zyskamy nigdy, bo halucynacje stanowią inherentny mechanizm wbudowany w każdą sieć neuronową, także tą, którą każdy z nas ma pod sklepieniem własnej czaszki.

Niemniej tak duży skok w precyzji i wiarygodności to efekt nie tylko lepszego wytrenowania, ale właśnie nowej architektury, która pozwala dedykować większą moc obliczeniową do weryfikacji i analizy faktów w złożonych zagadnieniach.

Nowa filozofia bezpieczeństwa: „bezpieczne uzupełnienia”

Kolejnym fundamentalnym filarem GPT-5 jest całkowicie nowe podejście do kwestii bezpieczeństwa, które OpenAI nazywa „bezpiecznymi uzupełnieniami” (safe completions). Jego celem jest maksymalizacja użyteczności modelu przy jednoczesnym, bezkompromisowym zachowaniu bezpieczeństwa. W praktyce oznacza to, że GPT-5 jest znacznie bardziej odporny na próby złamania jego zabezpieczeń (tzw. jailbreaking) i wymuszenia generowania treści niebezpiecznych, nieetycznych lub szkodliwych. Model jest teraz znacznie mniej skłonny do kłamania lub celowego zniekształcania informacji, nawet pod presją manipulacyjnych zapytań.

Zamiast kategorycznej odmowy, która często frustrowała użytkowników, GPT-5 potrafi reagować w bardziej inteligentny sposób. Jeśli bezpośrednia odpowiedź na pytanie mogłaby być szkodliwa, model może odpowiedzieć na nie częściowo lub na wyższym, bardziej ogólnym poziomie. Jest też w stanie wyjaśnić użytkownikowi, dlaczego nie może udzielić wprost odpowiedzi na potencjalnie niebezpieczne zapytanie, a następnie zaoferować bezpieczne i konstruktywne alternatywy. To podejście ma na celu edukowanie użytkowników i kierowanie konwersacji na bezpieczniejsze tory, zamiast nagłego jej ucinania.

Wydajność i nowe zdolności – mniej znaczy więcej

Kolejnym technicznym „mięsem” jakie udało mi się odnaleźć w oficjalnej dokumentacji OpenAI jest skok w wydajności nowego modelu. GPT-5 (w trybie „thinking”) realizuje zadania wymagające zaawansowanych zdolności, zużywając przy tym od 50% do 80% mniej tzw. tokenów wyjściowych niż model o3 (czyli ten z serii rozumujących, przypominam, że GPT-4/4.1 nie są modelami typu reasoning (rozumującymi). W praktyce oznacza to, że odpowiedzi są nie tylko generowane szybciej i mniejszym kosztem obliczeniowym, ale są też bardziej zwięzłe i precyzyjne.

Ta zwiększona efektywność pozwala modelowi lepiej radzić sobie w takich dziedzinach jak rozumowanie wizualne, „agentowe” pisanie kodu (gdzie model samodzielnie planuje, tworzy i debuguje kod) oraz rozwiązywanie problemów naukowych na poziomie akademickim. Zdolność do bardziej skondensowanego, ale trafnego generowania danych otwiera drogę do bardziej skomplikowanych i wiarygodnych zastosowań w biznesie i nauce.

Hierarchia dostępu – techniczna strategia dla rynku

Zresztą sam sposób udostępnienia GPT-5 również zdradza techniczną strategię OpenAI. Stworzenie lżejszej wersji „GPT-5 mini” dla darmowych użytkowników po wyczerpaniu limitów to sprytny sposób na zarządzanie ogromnym obciążeniem serwerów przy jednoczesnym zachowaniu dostępności usługi.

Z kolei zapowiedź GPT-5 Pro dla klientów biznesowych i z sektora edukacji sugeruje istnienie jeszcze potężniejszej, być może wolniejszej, ale i najdokładniejszej wersji modelu, przeznaczonej do najbardziej krytycznych zastosowań profesjonalnych.

Podsumowując, GPT-5 to nie tylko ewolucja, ale przemyślana rewolucja w architekturze. OpenAI stawia na inteligentne zarządzanie zasobami, mierzalną poprawę jakości i skalowalną wydajność, co w ostatecznym rozrachunku może okazać się znacznie ważniejsze niż sam przyrost liczby parametrów modelu.

OpenAI ogłasza GPT-5!

#API #architekturaAI #bezpieczeństwoAI #ChatGPT #GPT5 #GPT5Thinking #halucynacjeAI #LLM #modelJęzykowy #news #OpenAI #routing #sztucznaInteligencja #tokenizacja #uczenieMaszynowe

GPT-5 – co warto wiedzieć o najnowszej sztucznej inteligencji od OpenAI

Premiera GPT-5 od OpenAI to znacznie więcej niż tylko prezentacja kolejnego, większego modelu językowego. Wczytałem się w dość techniczną oficjalną informację opublikowaną przez OpenAI (link podaję na końcu, miło mi będzie, gdy przeczytacie co napisałem).

Zatem czym jest właściwie GPT-5? To nie tylko większy, nowszy model AI. To przede wszystkim demonstracja nowego, inteligentnego podejścia do samej architektury sztucznej inteligencji, gdzie kluczem do sukcesu nie jest już tylko surowa moc, ale wydajność, precyzja i zdolność do dynamicznego zarządzania własnymi zasobami. Analiza techniczna nowości pokazuje, że największe przełomy dokonały się w obszarach, które były dotąd największymi bolączkami AI.

Nowa architektura hybrydowa – inteligentny dyspozytor w sercu modelu

Największą innowacją w GPT-5 jest jego hybrydowa, zunifikowana architektura, która w czasie rzeczywistym żongluje dostępnymi zasobami. Zamiast jednego, monolitycznego modelu, który z równą mocą próbuje odpowiedzieć na proste pytanie o pogodę i rozwiązać złożony problem programistyczny, GPT-5 działa jak inteligentny system z trzema kluczowymi elementami:

• Model podstawowy: zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, obsługuje większość prostych i standardowych zapytań.
• Model głębokiego rozumowania („GPT-5 thinking”): znacznie potężniejszy, ale i bardziej zasobożerny moduł, aktywowany do zadań wymagających zaawansowanej logiki, wieloetapowej analizy czy kreatywności.
• Router czasu rzeczywistego (real-time router, tak nazywa to rozwiązanie samo OpenAI): to „mózg” całej operacji. Jest to mechanizm, który na bieżąco analizuje zapytanie użytkownika i decyduje, czy do jego obsługi wystarczy szybki model podstawowy, czy też należy zaangażować potężniejszy model „thinking”. Co istotne, router jest nieustannie trenowany na podstawie realnych sygnałów od użytkowników – analizuje m.in. wskaźniki satysfakcji z odpowiedzi, poprawność merytoryczną oraz to, kiedy użytkownicy sami decydują się na przełączenie modelu, co pozwala mu z czasem stawać się coraz bardziej precyzyjnym dyspozytorem.

Mierzalna wojna z halucynacjami – dane mówią same za siebie

OpenAI po raz pierwszy przedstawiło tak konkretne dane dotyczące redukcji tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych informacji. Firma przyznaje, że to jeden z kluczowych priorytetów, a postęp w tej dziedzinie jest mierzalny i znaczący. Czym konkretnie chwali się OpenAI?

Jak się okazuje, w porównaniu do swojego poprzednika, GPT-4o, nowy model GPT-5 (z włączonym wyszukiwaniem w sieci) generuje odpowiedzi, które są o około 45% mniej narażone na zawieranie błędów faktograficznych. Super wynik, ale nie rezygnujemy z czerwonej lampki w głowie. Mniej o 45% to nie kompletna likwidacja halucynacji AI. Trzeba być świadomym, że nawet GPT-5 może w pewnych scenariuszach nagiąć fakty. Innymi słowy, wciąż nie powinniśmy ślepo brać na wiarę jego wyników.

Bardzo ciekawie wygląda porównanie przy zadaniach wymagających głębokiej analizy. Gdy GPT-5 korzysta z modelu „thinking”, jego odpowiedzi są aż o 80% mniej podatne na błędy faktograficzne w zestawieniu z modelem OpenAI o3. Jednak ponownie zwracam uwagę, 80 procent to nie 100 procent. Być może stuprocentowej pewności nie zyskamy nigdy, bo halucynacje stanowią inherentny mechanizm wbudowany w każdą sieć neuronową, także tą, którą każdy z nas ma pod sklepieniem własnej czaszki.

Niemniej tak duży skok w precyzji i wiarygodności to efekt nie tylko lepszego wytrenowania, ale właśnie nowej architektury, która pozwala dedykować większą moc obliczeniową do weryfikacji i analizy faktów w złożonych zagadnieniach.

Nowa filozofia bezpieczeństwa: „bezpieczne uzupełnienia”

Kolejnym fundamentalnym filarem GPT-5 jest całkowicie nowe podejście do kwestii bezpieczeństwa, które OpenAI nazywa „bezpiecznymi uzupełnieniami” (safe completions). Jego celem jest maksymalizacja użyteczności modelu przy jednoczesnym, bezkompromisowym zachowaniu bezpieczeństwa. W praktyce oznacza to, że GPT-5 jest znacznie bardziej odporny na próby złamania jego zabezpieczeń (tzw. jailbreaking) i wymuszenia generowania treści niebezpiecznych, nieetycznych lub szkodliwych. Model jest teraz znacznie mniej skłonny do kłamania lub celowego zniekształcania informacji, nawet pod presją manipulacyjnych zapytań.

Zamiast kategorycznej odmowy, która często frustrowała użytkowników, GPT-5 potrafi reagować w bardziej inteligentny sposób. Jeśli bezpośrednia odpowiedź na pytanie mogłaby być szkodliwa, model może odpowiedzieć na nie częściowo lub na wyższym, bardziej ogólnym poziomie. Jest też w stanie wyjaśnić użytkownikowi, dlaczego nie może udzielić wprost odpowiedzi na potencjalnie niebezpieczne zapytanie, a następnie zaoferować bezpieczne i konstruktywne alternatywy. To podejście ma na celu edukowanie użytkowników i kierowanie konwersacji na bezpieczniejsze tory, zamiast nagłego jej ucinania.

Wydajność i nowe zdolności – mniej znaczy więcej

Kolejnym technicznym „mięsem” jakie udało mi się odnaleźć w oficjalnej dokumentacji OpenAI jest skok w wydajności nowego modelu. GPT-5 (w trybie „thinking”) realizuje zadania wymagające zaawansowanych zdolności, zużywając przy tym od 50% do 80% mniej tzw. tokenów wyjściowych niż model o3 (czyli ten z serii rozumujących, przypominam, że GPT-4/4.1 nie są modelami typu reasoning (rozumującymi). W praktyce oznacza to, że odpowiedzi są nie tylko generowane szybciej i mniejszym kosztem obliczeniowym, ale są też bardziej zwięzłe i precyzyjne.

Ta zwiększona efektywność pozwala modelowi lepiej radzić sobie w takich dziedzinach jak rozumowanie wizualne, „agentowe” pisanie kodu (gdzie model samodzielnie planuje, tworzy i debuguje kod) oraz rozwiązywanie problemów naukowych na poziomie akademickim. Zdolność do bardziej skondensowanego, ale trafnego generowania danych otwiera drogę do bardziej skomplikowanych i wiarygodnych zastosowań w biznesie i nauce.

Hierarchia dostępu – techniczna strategia dla rynku

Zresztą sam sposób udostępnienia GPT-5 również zdradza techniczną strategię OpenAI. Stworzenie lżejszej wersji „GPT-5 mini” dla darmowych użytkowników po wyczerpaniu limitów to sprytny sposób na zarządzanie ogromnym obciążeniem serwerów przy jednoczesnym zachowaniu dostępności usługi.

Z kolei zapowiedź GPT-5 Pro dla klientów biznesowych i z sektora edukacji sugeruje istnienie jeszcze potężniejszej, być może wolniejszej, ale i najdokładniejszej wersji modelu, przeznaczonej do najbardziej krytycznych zastosowań profesjonalnych.

Podsumowując, GPT-5 to nie tylko ewolucja, ale przemyślana rewolucja w architekturze. OpenAI stawia na inteligentne zarządzanie zasobami, mierzalną poprawę jakości i skalowalną wydajność, co w ostatecznym rozrachunku może okazać się znacznie ważniejsze niż sam przyrost liczby parametrów modelu.

OpenAI ogłasza GPT-5!

#API #architekturaAI #bezpieczeństwoAI #ChatGPT #GPT5 #GPT5Thinking #halucynacjeAI #LLM #modelJęzykowy #news #OpenAI #routing #sztucznaInteligencja #tokenizacja #uczenieMaszynowe

GPT-5 – co warto wiedzieć o najnowszej sztucznej inteligencji od OpenAI

Premiera GPT-5 od OpenAI to znacznie więcej niż tylko prezentacja kolejnego, większego modelu językowego. Wczytałem się w dość techniczną oficjalną informację opublikowaną przez OpenAI (link podaję na końcu, miło mi będzie, gdy przeczytacie co napisałem).

Zatem czym jest właściwie GPT-5? To nie tylko większy, nowszy model AI. To przede wszystkim demonstracja nowego, inteligentnego podejścia do samej architektury sztucznej inteligencji, gdzie kluczem do sukcesu nie jest już tylko surowa moc, ale wydajność, precyzja i zdolność do dynamicznego zarządzania własnymi zasobami. Analiza techniczna nowości pokazuje, że największe przełomy dokonały się w obszarach, które były dotąd największymi bolączkami AI.

Nowa architektura hybrydowa – inteligentny dyspozytor w sercu modelu

Największą innowacją w GPT-5 jest jego hybrydowa, zunifikowana architektura, która w czasie rzeczywistym żongluje dostępnymi zasobami. Zamiast jednego, monolitycznego modelu, który z równą mocą próbuje odpowiedzieć na proste pytanie o pogodę i rozwiązać złożony problem programistyczny, GPT-5 działa jak inteligentny system z trzema kluczowymi elementami:

• Model podstawowy: zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, obsługuje większość prostych i standardowych zapytań.
• Model głębokiego rozumowania („GPT-5 thinking”): znacznie potężniejszy, ale i bardziej zasobożerny moduł, aktywowany do zadań wymagających zaawansowanej logiki, wieloetapowej analizy czy kreatywności.
• Router czasu rzeczywistego (real-time router, tak nazywa to rozwiązanie samo OpenAI): to „mózg” całej operacji. Jest to mechanizm, który na bieżąco analizuje zapytanie użytkownika i decyduje, czy do jego obsługi wystarczy szybki model podstawowy, czy też należy zaangażować potężniejszy model „thinking”. Co istotne, router jest nieustannie trenowany na podstawie realnych sygnałów od użytkowników – analizuje m.in. wskaźniki satysfakcji z odpowiedzi, poprawność merytoryczną oraz to, kiedy użytkownicy sami decydują się na przełączenie modelu, co pozwala mu z czasem stawać się coraz bardziej precyzyjnym dyspozytorem.

Mierzalna wojna z halucynacjami – dane mówią same za siebie

OpenAI po raz pierwszy przedstawiło tak konkretne dane dotyczące redukcji tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych informacji. Firma przyznaje, że to jeden z kluczowych priorytetów, a postęp w tej dziedzinie jest mierzalny i znaczący. Czym konkretnie chwali się OpenAI?

Jak się okazuje, w porównaniu do swojego poprzednika, GPT-4o, nowy model GPT-5 (z włączonym wyszukiwaniem w sieci) generuje odpowiedzi, które są o około 45% mniej narażone na zawieranie błędów faktograficznych. Super wynik, ale nie rezygnujemy z czerwonej lampki w głowie. Mniej o 45% to nie kompletna likwidacja halucynacji AI. Trzeba być świadomym, że nawet GPT-5 może w pewnych scenariuszach nagiąć fakty. Innymi słowy, wciąż nie powinniśmy ślepo brać na wiarę jego wyników.

Bardzo ciekawie wygląda porównanie przy zadaniach wymagających głębokiej analizy. Gdy GPT-5 korzysta z modelu „thinking”, jego odpowiedzi są aż o 80% mniej podatne na błędy faktograficzne w zestawieniu z modelem OpenAI o3. Jednak ponownie zwracam uwagę, 80 procent to nie 100 procent. Być może stuprocentowej pewności nie zyskamy nigdy, bo halucynacje stanowią inherentny mechanizm wbudowany w każdą sieć neuronową, także tą, którą każdy z nas ma pod sklepieniem własnej czaszki.

Niemniej tak duży skok w precyzji i wiarygodności to efekt nie tylko lepszego wytrenowania, ale właśnie nowej architektury, która pozwala dedykować większą moc obliczeniową do weryfikacji i analizy faktów w złożonych zagadnieniach.

Nowa filozofia bezpieczeństwa: „bezpieczne uzupełnienia”

Kolejnym fundamentalnym filarem GPT-5 jest całkowicie nowe podejście do kwestii bezpieczeństwa, które OpenAI nazywa „bezpiecznymi uzupełnieniami” (safe completions). Jego celem jest maksymalizacja użyteczności modelu przy jednoczesnym, bezkompromisowym zachowaniu bezpieczeństwa. W praktyce oznacza to, że GPT-5 jest znacznie bardziej odporny na próby złamania jego zabezpieczeń (tzw. jailbreaking) i wymuszenia generowania treści niebezpiecznych, nieetycznych lub szkodliwych. Model jest teraz znacznie mniej skłonny do kłamania lub celowego zniekształcania informacji, nawet pod presją manipulacyjnych zapytań.

Zamiast kategorycznej odmowy, która często frustrowała użytkowników, GPT-5 potrafi reagować w bardziej inteligentny sposób. Jeśli bezpośrednia odpowiedź na pytanie mogłaby być szkodliwa, model może odpowiedzieć na nie częściowo lub na wyższym, bardziej ogólnym poziomie. Jest też w stanie wyjaśnić użytkownikowi, dlaczego nie może udzielić wprost odpowiedzi na potencjalnie niebezpieczne zapytanie, a następnie zaoferować bezpieczne i konstruktywne alternatywy. To podejście ma na celu edukowanie użytkowników i kierowanie konwersacji na bezpieczniejsze tory, zamiast nagłego jej ucinania.

Wydajność i nowe zdolności – mniej znaczy więcej

Kolejnym technicznym „mięsem” jakie udało mi się odnaleźć w oficjalnej dokumentacji OpenAI jest skok w wydajności nowego modelu. GPT-5 (w trybie „thinking”) realizuje zadania wymagające zaawansowanych zdolności, zużywając przy tym od 50% do 80% mniej tzw. tokenów wyjściowych niż model o3 (czyli ten z serii rozumujących, przypominam, że GPT-4/4.1 nie są modelami typu reasoning (rozumującymi). W praktyce oznacza to, że odpowiedzi są nie tylko generowane szybciej i mniejszym kosztem obliczeniowym, ale są też bardziej zwięzłe i precyzyjne.

Ta zwiększona efektywność pozwala modelowi lepiej radzić sobie w takich dziedzinach jak rozumowanie wizualne, „agentowe” pisanie kodu (gdzie model samodzielnie planuje, tworzy i debuguje kod) oraz rozwiązywanie problemów naukowych na poziomie akademickim. Zdolność do bardziej skondensowanego, ale trafnego generowania danych otwiera drogę do bardziej skomplikowanych i wiarygodnych zastosowań w biznesie i nauce.

Hierarchia dostępu – techniczna strategia dla rynku

Zresztą sam sposób udostępnienia GPT-5 również zdradza techniczną strategię OpenAI. Stworzenie lżejszej wersji „GPT-5 mini” dla darmowych użytkowników po wyczerpaniu limitów to sprytny sposób na zarządzanie ogromnym obciążeniem serwerów przy jednoczesnym zachowaniu dostępności usługi.

Z kolei zapowiedź GPT-5 Pro dla klientów biznesowych i z sektora edukacji sugeruje istnienie jeszcze potężniejszej, być może wolniejszej, ale i najdokładniejszej wersji modelu, przeznaczonej do najbardziej krytycznych zastosowań profesjonalnych.

Podsumowując, GPT-5 to nie tylko ewolucja, ale przemyślana rewolucja w architekturze. OpenAI stawia na inteligentne zarządzanie zasobami, mierzalną poprawę jakości i skalowalną wydajność, co w ostatecznym rozrachunku może okazać się znacznie ważniejsze niż sam przyrost liczby parametrów modelu.

OpenAI ogłasza GPT-5!

#API #architekturaAI #bezpieczeństwoAI #ChatGPT #GPT5 #GPT5Thinking #halucynacjeAI #LLM #modelJęzykowy #news #OpenAI #routing #sztucznaInteligencja #tokenizacja #uczenieMaszynowe

GPT-5 – co warto wiedzieć o najnowszej sztucznej inteligencji od OpenAI

Premiera GPT-5 od OpenAI to znacznie więcej niż tylko prezentacja kolejnego, większego modelu językowego. Wczytałem się w dość techniczną oficjalną informację opublikowaną przez OpenAI (link podaję na końcu, miło mi będzie, gdy przeczytacie co napisałem).

Zatem czym jest właściwie GPT-5? To nie tylko większy, nowszy model AI. To przede wszystkim demonstracja nowego, inteligentnego podejścia do samej architektury sztucznej inteligencji, gdzie kluczem do sukcesu nie jest już tylko surowa moc, ale wydajność, precyzja i zdolność do dynamicznego zarządzania własnymi zasobami. Analiza techniczna nowości pokazuje, że największe przełomy dokonały się w obszarach, które były dotąd największymi bolączkami AI.

Nowa architektura hybrydowa – inteligentny dyspozytor w sercu modelu

Największą innowacją w GPT-5 jest jego hybrydowa, zunifikowana architektura, która w czasie rzeczywistym żongluje dostępnymi zasobami. Zamiast jednego, monolitycznego modelu, który z równą mocą próbuje odpowiedzieć na proste pytanie o pogodę i rozwiązać złożony problem programistyczny, GPT-5 działa jak inteligentny system z trzema kluczowymi elementami:

• Model podstawowy: zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, obsługuje większość prostych i standardowych zapytań.
• Model głębokiego rozumowania („GPT-5 thinking”): znacznie potężniejszy, ale i bardziej zasobożerny moduł, aktywowany do zadań wymagających zaawansowanej logiki, wieloetapowej analizy czy kreatywności.
• Router czasu rzeczywistego (real-time router, tak nazywa to rozwiązanie samo OpenAI): to „mózg” całej operacji. Jest to mechanizm, który na bieżąco analizuje zapytanie użytkownika i decyduje, czy do jego obsługi wystarczy szybki model podstawowy, czy też należy zaangażować potężniejszy model „thinking”. Co istotne, router jest nieustannie trenowany na podstawie realnych sygnałów od użytkowników – analizuje m.in. wskaźniki satysfakcji z odpowiedzi, poprawność merytoryczną oraz to, kiedy użytkownicy sami decydują się na przełączenie modelu, co pozwala mu z czasem stawać się coraz bardziej precyzyjnym dyspozytorem.

Mierzalna wojna z halucynacjami – dane mówią same za siebie

OpenAI po raz pierwszy przedstawiło tak konkretne dane dotyczące redukcji tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych informacji. Firma przyznaje, że to jeden z kluczowych priorytetów, a postęp w tej dziedzinie jest mierzalny i znaczący. Czym konkretnie chwali się OpenAI?

Jak się okazuje, w porównaniu do swojego poprzednika, GPT-4o, nowy model GPT-5 (z włączonym wyszukiwaniem w sieci) generuje odpowiedzi, które są o około 45% mniej narażone na zawieranie błędów faktograficznych. Super wynik, ale nie rezygnujemy z czerwonej lampki w głowie. Mniej o 45% to nie kompletna likwidacja halucynacji AI. Trzeba być świadomym, że nawet GPT-5 może w pewnych scenariuszach nagiąć fakty. Innymi słowy, wciąż nie powinniśmy ślepo brać na wiarę jego wyników.

Bardzo ciekawie wygląda porównanie przy zadaniach wymagających głębokiej analizy. Gdy GPT-5 korzysta z modelu „thinking”, jego odpowiedzi są aż o 80% mniej podatne na błędy faktograficzne w zestawieniu z modelem OpenAI o3. Jednak ponownie zwracam uwagę, 80 procent to nie 100 procent. Być może stuprocentowej pewności nie zyskamy nigdy, bo halucynacje stanowią inherentny mechanizm wbudowany w każdą sieć neuronową, także tą, którą każdy z nas ma pod sklepieniem własnej czaszki.

Niemniej tak duży skok w precyzji i wiarygodności to efekt nie tylko lepszego wytrenowania, ale właśnie nowej architektury, która pozwala dedykować większą moc obliczeniową do weryfikacji i analizy faktów w złożonych zagadnieniach.

Nowa filozofia bezpieczeństwa: „bezpieczne uzupełnienia”

Kolejnym fundamentalnym filarem GPT-5 jest całkowicie nowe podejście do kwestii bezpieczeństwa, które OpenAI nazywa „bezpiecznymi uzupełnieniami” (safe completions). Jego celem jest maksymalizacja użyteczności modelu przy jednoczesnym, bezkompromisowym zachowaniu bezpieczeństwa. W praktyce oznacza to, że GPT-5 jest znacznie bardziej odporny na próby złamania jego zabezpieczeń (tzw. jailbreaking) i wymuszenia generowania treści niebezpiecznych, nieetycznych lub szkodliwych. Model jest teraz znacznie mniej skłonny do kłamania lub celowego zniekształcania informacji, nawet pod presją manipulacyjnych zapytań.

Zamiast kategorycznej odmowy, która często frustrowała użytkowników, GPT-5 potrafi reagować w bardziej inteligentny sposób. Jeśli bezpośrednia odpowiedź na pytanie mogłaby być szkodliwa, model może odpowiedzieć na nie częściowo lub na wyższym, bardziej ogólnym poziomie. Jest też w stanie wyjaśnić użytkownikowi, dlaczego nie może udzielić wprost odpowiedzi na potencjalnie niebezpieczne zapytanie, a następnie zaoferować bezpieczne i konstruktywne alternatywy. To podejście ma na celu edukowanie użytkowników i kierowanie konwersacji na bezpieczniejsze tory, zamiast nagłego jej ucinania.

Wydajność i nowe zdolności – mniej znaczy więcej

Kolejnym technicznym „mięsem” jakie udało mi się odnaleźć w oficjalnej dokumentacji OpenAI jest skok w wydajności nowego modelu. GPT-5 (w trybie „thinking”) realizuje zadania wymagające zaawansowanych zdolności, zużywając przy tym od 50% do 80% mniej tzw. tokenów wyjściowych niż model o3 (czyli ten z serii rozumujących, przypominam, że GPT-4/4.1 nie są modelami typu reasoning (rozumującymi). W praktyce oznacza to, że odpowiedzi są nie tylko generowane szybciej i mniejszym kosztem obliczeniowym, ale są też bardziej zwięzłe i precyzyjne.

Ta zwiększona efektywność pozwala modelowi lepiej radzić sobie w takich dziedzinach jak rozumowanie wizualne, „agentowe” pisanie kodu (gdzie model samodzielnie planuje, tworzy i debuguje kod) oraz rozwiązywanie problemów naukowych na poziomie akademickim. Zdolność do bardziej skondensowanego, ale trafnego generowania danych otwiera drogę do bardziej skomplikowanych i wiarygodnych zastosowań w biznesie i nauce.

Hierarchia dostępu – techniczna strategia dla rynku

Zresztą sam sposób udostępnienia GPT-5 również zdradza techniczną strategię OpenAI. Stworzenie lżejszej wersji „GPT-5 mini” dla darmowych użytkowników po wyczerpaniu limitów to sprytny sposób na zarządzanie ogromnym obciążeniem serwerów przy jednoczesnym zachowaniu dostępności usługi.

Z kolei zapowiedź GPT-5 Pro dla klientów biznesowych i z sektora edukacji sugeruje istnienie jeszcze potężniejszej, być może wolniejszej, ale i najdokładniejszej wersji modelu, przeznaczonej do najbardziej krytycznych zastosowań profesjonalnych.

Podsumowując, GPT-5 to nie tylko ewolucja, ale przemyślana rewolucja w architekturze. OpenAI stawia na inteligentne zarządzanie zasobami, mierzalną poprawę jakości i skalowalną wydajność, co w ostatecznym rozrachunku może okazać się znacznie ważniejsze niż sam przyrost liczby parametrów modelu.

OpenAI ogłasza GPT-5!

#API #architekturaAI #bezpieczeństwoAI #ChatGPT #GPT5 #GPT5Thinking #halucynacjeAI #LLM #modelJęzykowy #news #OpenAI #routing #sztucznaInteligencja #tokenizacja #uczenieMaszynowe

GPT-5 – co warto wiedzieć o najnowszej sztucznej inteligencji od OpenAI

Premiera GPT-5 od OpenAI to znacznie więcej niż tylko prezentacja kolejnego, większego modelu językowego. Wczytałem się w dość techniczną oficjalną informację opublikowaną przez OpenAI (link podaję na końcu, miło mi będzie, gdy przeczytacie co napisałem).

Zatem czym jest właściwie GPT-5? To nie tylko większy, nowszy model AI. To przede wszystkim demonstracja nowego, inteligentnego podejścia do samej architektury sztucznej inteligencji, gdzie kluczem do sukcesu nie jest już tylko surowa moc, ale wydajność, precyzja i zdolność do dynamicznego zarządzania własnymi zasobami. Analiza techniczna nowości pokazuje, że największe przełomy dokonały się w obszarach, które były dotąd największymi bolączkami AI.

Nowa architektura hybrydowa – inteligentny dyspozytor w sercu modelu

Największą innowacją w GPT-5 jest jego hybrydowa, zunifikowana architektura, która w czasie rzeczywistym żongluje dostępnymi zasobami. Zamiast jednego, monolitycznego modelu, który z równą mocą próbuje odpowiedzieć na proste pytanie o pogodę i rozwiązać złożony problem programistyczny, GPT-5 działa jak inteligentny system z trzema kluczowymi elementami:

• Model podstawowy: zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, obsługuje większość prostych i standardowych zapytań.
• Model głębokiego rozumowania („GPT-5 thinking”): znacznie potężniejszy, ale i bardziej zasobożerny moduł, aktywowany do zadań wymagających zaawansowanej logiki, wieloetapowej analizy czy kreatywności.
• Router czasu rzeczywistego (real-time router, tak nazywa to rozwiązanie samo OpenAI): to „mózg” całej operacji. Jest to mechanizm, który na bieżąco analizuje zapytanie użytkownika i decyduje, czy do jego obsługi wystarczy szybki model podstawowy, czy też należy zaangażować potężniejszy model „thinking”. Co istotne, router jest nieustannie trenowany na podstawie realnych sygnałów od użytkowników – analizuje m.in. wskaźniki satysfakcji z odpowiedzi, poprawność merytoryczną oraz to, kiedy użytkownicy sami decydują się na przełączenie modelu, co pozwala mu z czasem stawać się coraz bardziej precyzyjnym dyspozytorem.

Mierzalna wojna z halucynacjami – dane mówią same za siebie

OpenAI po raz pierwszy przedstawiło tak konkretne dane dotyczące redukcji tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych informacji. Firma przyznaje, że to jeden z kluczowych priorytetów, a postęp w tej dziedzinie jest mierzalny i znaczący. Czym konkretnie chwali się OpenAI?

Jak się okazuje, w porównaniu do swojego poprzednika, GPT-4o, nowy model GPT-5 (z włączonym wyszukiwaniem w sieci) generuje odpowiedzi, które są o około 45% mniej narażone na zawieranie błędów faktograficznych. Super wynik, ale nie rezygnujemy z czerwonej lampki w głowie. Mniej o 45% to nie kompletna likwidacja halucynacji AI. Trzeba być świadomym, że nawet GPT-5 może w pewnych scenariuszach nagiąć fakty. Innymi słowy, wciąż nie powinniśmy ślepo brać na wiarę jego wyników.

Bardzo ciekawie wygląda porównanie przy zadaniach wymagających głębokiej analizy. Gdy GPT-5 korzysta z modelu „thinking”, jego odpowiedzi są aż o 80% mniej podatne na błędy faktograficzne w zestawieniu z modelem OpenAI o3. Jednak ponownie zwracam uwagę, 80 procent to nie 100 procent. Być może stuprocentowej pewności nie zyskamy nigdy, bo halucynacje stanowią inherentny mechanizm wbudowany w każdą sieć neuronową, także tą, którą każdy z nas ma pod sklepieniem własnej czaszki.

Niemniej tak duży skok w precyzji i wiarygodności to efekt nie tylko lepszego wytrenowania, ale właśnie nowej architektury, która pozwala dedykować większą moc obliczeniową do weryfikacji i analizy faktów w złożonych zagadnieniach.

Nowa filozofia bezpieczeństwa: „bezpieczne uzupełnienia”

Kolejnym fundamentalnym filarem GPT-5 jest całkowicie nowe podejście do kwestii bezpieczeństwa, które OpenAI nazywa „bezpiecznymi uzupełnieniami” (safe completions). Jego celem jest maksymalizacja użyteczności modelu przy jednoczesnym, bezkompromisowym zachowaniu bezpieczeństwa. W praktyce oznacza to, że GPT-5 jest znacznie bardziej odporny na próby złamania jego zabezpieczeń (tzw. jailbreaking) i wymuszenia generowania treści niebezpiecznych, nieetycznych lub szkodliwych. Model jest teraz znacznie mniej skłonny do kłamania lub celowego zniekształcania informacji, nawet pod presją manipulacyjnych zapytań.

Zamiast kategorycznej odmowy, która często frustrowała użytkowników, GPT-5 potrafi reagować w bardziej inteligentny sposób. Jeśli bezpośrednia odpowiedź na pytanie mogłaby być szkodliwa, model może odpowiedzieć na nie częściowo lub na wyższym, bardziej ogólnym poziomie. Jest też w stanie wyjaśnić użytkownikowi, dlaczego nie może udzielić wprost odpowiedzi na potencjalnie niebezpieczne zapytanie, a następnie zaoferować bezpieczne i konstruktywne alternatywy. To podejście ma na celu edukowanie użytkowników i kierowanie konwersacji na bezpieczniejsze tory, zamiast nagłego jej ucinania.

Wydajność i nowe zdolności – mniej znaczy więcej

Kolejnym technicznym „mięsem” jakie udało mi się odnaleźć w oficjalnej dokumentacji OpenAI jest skok w wydajności nowego modelu. GPT-5 (w trybie „thinking”) realizuje zadania wymagające zaawansowanych zdolności, zużywając przy tym od 50% do 80% mniej tzw. tokenów wyjściowych niż model o3 (czyli ten z serii rozumujących, przypominam, że GPT-4/4.1 nie są modelami typu reasoning (rozumującymi). W praktyce oznacza to, że odpowiedzi są nie tylko generowane szybciej i mniejszym kosztem obliczeniowym, ale są też bardziej zwięzłe i precyzyjne.

Ta zwiększona efektywność pozwala modelowi lepiej radzić sobie w takich dziedzinach jak rozumowanie wizualne, „agentowe” pisanie kodu (gdzie model samodzielnie planuje, tworzy i debuguje kod) oraz rozwiązywanie problemów naukowych na poziomie akademickim. Zdolność do bardziej skondensowanego, ale trafnego generowania danych otwiera drogę do bardziej skomplikowanych i wiarygodnych zastosowań w biznesie i nauce.

Hierarchia dostępu – techniczna strategia dla rynku

Zresztą sam sposób udostępnienia GPT-5 również zdradza techniczną strategię OpenAI. Stworzenie lżejszej wersji „GPT-5 mini” dla darmowych użytkowników po wyczerpaniu limitów to sprytny sposób na zarządzanie ogromnym obciążeniem serwerów przy jednoczesnym zachowaniu dostępności usługi.

Z kolei zapowiedź GPT-5 Pro dla klientów biznesowych i z sektora edukacji sugeruje istnienie jeszcze potężniejszej, być może wolniejszej, ale i najdokładniejszej wersji modelu, przeznaczonej do najbardziej krytycznych zastosowań profesjonalnych.

Podsumowując, GPT-5 to nie tylko ewolucja, ale przemyślana rewolucja w architekturze. OpenAI stawia na inteligentne zarządzanie zasobami, mierzalną poprawę jakości i skalowalną wydajność, co w ostatecznym rozrachunku może okazać się znacznie ważniejsze niż sam przyrost liczby parametrów modelu.

OpenAI ogłasza GPT-5!

#API #architekturaAI #bezpieczeństwoAI #ChatGPT #GPT5 #GPT5Thinking #halucynacjeAI #LLM #modelJęzykowy #news #OpenAI #routing #sztucznaInteligencja #tokenizacja #uczenieMaszynowe

A2A – nadchodzi nowy standard komunikacji dla AI. Google chce, by agenci „rozmawiali” ze sobą

Wraz z rosnącą liczbą wyspecjalizowanych agentów AI, zdolnych do wykonywania złożonych zadań, pojawia się nowe, fundamentalne wyzwanie: jak sprawić, by mogli oni efektywnie ze sobą współpracować?

W odpowiedzi na ten problem w branży technologicznej coraz głośniej mówi się o potrzebie stworzenia uniwersalnego protokołu komunikacji Agent-to-Agent (A2A), który mógłby zrewolucjonizować sposób, w jaki systemy sztucznej inteligencji współdziałają ze sobą i z otaczającym nas światem.

Obecnie większość interakcji z AI odbywa się na linii człowiek-maszyna. Wydajemy polecenia, a model językowy je wykonuje. Jednak przyszłość należy do systemów, w których wiele autonomicznych agentów AI będzie musiało ze sobą współpracować, aby zrealizować złożony cel. Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym planujemy podróż: jeden agent rezerwuje loty, drugi znajduje optymalny hotel, trzeci planuje trasę dojazdu na lotnisko, a czwarty zarządza kalendarzem i budżetem. Aby ten proces przebiegł gładko, wszystkie te systemy muszą się ze sobą „dogadać”.

Zwierzasz się AI? Twoje sekrety mogły trafić do Google. Wielka wpadka OpenAI

Tu właśnie pojawia się koncepcja protokołu A2A, który miałby pełnić rolę wspólnego „języka” dla sztucznej inteligencji. Taki standard określałby, w jaki sposób agenci mogą wymieniać się informacjami, negocjować warunki, delegować zadania i wspólnie rozwiązywać problemy, minimalizując przy tym potrzebę ciągłego nadzoru ze strony człowieka. Miałoby to działać podobnie do protokołu HTTP, który stał się fundamentem dzisiejszego internetu, umożliwiając komunikację między różnymi systemami i przeglądarkami.

Jak wskazują analitycy, Google, jako jeden z liderów w dziedzinie AI, intensywnie pracuje nad rozwiązaniami w tym obszarze. Stworzenie ujednoliconego protokołu A2A pozwoliłoby na budowanie znacznie bardziej złożonych i potężnych aplikacji. Agent specjalizujący się w analizie danych finansowych mógłby bezproblemowo przekazać swoje wnioski agentowi odpowiedzialnemu za tworzenie strategii marketingowej. Z kolei osobisty asystent AI mógłby komunikować się z systemami inteligentnego domu, by automatycznie dostosować oświetlenie i temperaturę do naszego nastroju i planu dnia.

Choć uniwersalny protokół A2A jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, jego wprowadzenie jest postrzegane jako nieunikniony i kluczowy krok w ewolucji sztucznej inteligencji. To właśnie on może otworzyć drzwi do prawdziwie autonomicznych, współpracujących ze sobą systemów, które będą w stanie zarządzać skomplikowanymi procesami w naszym imieniu, prowadząc do kolejnej rewolucji technologicznej.

Google udostępnia Gemini 2.5 Deep Think. Sztuczna inteligencja z „czasem na myślenie”

#A2A #agenciAI #AI #automatyzacja #Google #news #protokółA2A #przyszłośćTechnologii #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe

A2A – nadchodzi nowy standard komunikacji dla AI. Google chce, by agenci „rozmawiali” ze sobą

Wraz z rosnącą liczbą wyspecjalizowanych agentów AI, zdolnych do wykonywania złożonych zadań, pojawia się nowe, fundamentalne wyzwanie: jak sprawić, by mogli oni efektywnie ze sobą współpracować?

W odpowiedzi na ten problem w branży technologicznej coraz głośniej mówi się o potrzebie stworzenia uniwersalnego protokołu komunikacji Agent-to-Agent (A2A), który mógłby zrewolucjonizować sposób, w jaki systemy sztucznej inteligencji współdziałają ze sobą i z otaczającym nas światem.

Obecnie większość interakcji z AI odbywa się na linii człowiek-maszyna. Wydajemy polecenia, a model językowy je wykonuje. Jednak przyszłość należy do systemów, w których wiele autonomicznych agentów AI będzie musiało ze sobą współpracować, aby zrealizować złożony cel. Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym planujemy podróż: jeden agent rezerwuje loty, drugi znajduje optymalny hotel, trzeci planuje trasę dojazdu na lotnisko, a czwarty zarządza kalendarzem i budżetem. Aby ten proces przebiegł gładko, wszystkie te systemy muszą się ze sobą „dogadać”.

Zwierzasz się AI? Twoje sekrety mogły trafić do Google. Wielka wpadka OpenAI

Tu właśnie pojawia się koncepcja protokołu A2A, który miałby pełnić rolę wspólnego „języka” dla sztucznej inteligencji. Taki standard określałby, w jaki sposób agenci mogą wymieniać się informacjami, negocjować warunki, delegować zadania i wspólnie rozwiązywać problemy, minimalizując przy tym potrzebę ciągłego nadzoru ze strony człowieka. Miałoby to działać podobnie do protokołu HTTP, który stał się fundamentem dzisiejszego internetu, umożliwiając komunikację między różnymi systemami i przeglądarkami.

Jak wskazują analitycy, Google, jako jeden z liderów w dziedzinie AI, intensywnie pracuje nad rozwiązaniami w tym obszarze. Stworzenie ujednoliconego protokołu A2A pozwoliłoby na budowanie znacznie bardziej złożonych i potężnych aplikacji. Agent specjalizujący się w analizie danych finansowych mógłby bezproblemowo przekazać swoje wnioski agentowi odpowiedzialnemu za tworzenie strategii marketingowej. Z kolei osobisty asystent AI mógłby komunikować się z systemami inteligentnego domu, by automatycznie dostosować oświetlenie i temperaturę do naszego nastroju i planu dnia.

Choć uniwersalny protokół A2A jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, jego wprowadzenie jest postrzegane jako nieunikniony i kluczowy krok w ewolucji sztucznej inteligencji. To właśnie on może otworzyć drzwi do prawdziwie autonomicznych, współpracujących ze sobą systemów, które będą w stanie zarządzać skomplikowanymi procesami w naszym imieniu, prowadząc do kolejnej rewolucji technologicznej.

Google udostępnia Gemini 2.5 Deep Think. Sztuczna inteligencja z „czasem na myślenie”

#A2A #agenciAI #AI #automatyzacja #Google #news #protokółA2A #przyszłośćTechnologii #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe

A2A – nadchodzi nowy standard komunikacji dla AI. Google chce, by agenci „rozmawiali” ze sobą

Wraz z rosnącą liczbą wyspecjalizowanych agentów AI, zdolnych do wykonywania złożonych zadań, pojawia się nowe, fundamentalne wyzwanie: jak sprawić, by mogli oni efektywnie ze sobą współpracować?

W odpowiedzi na ten problem w branży technologicznej coraz głośniej mówi się o potrzebie stworzenia uniwersalnego protokołu komunikacji Agent-to-Agent (A2A), który mógłby zrewolucjonizować sposób, w jaki systemy sztucznej inteligencji współdziałają ze sobą i z otaczającym nas światem.

Obecnie większość interakcji z AI odbywa się na linii człowiek-maszyna. Wydajemy polecenia, a model językowy je wykonuje. Jednak przyszłość należy do systemów, w których wiele autonomicznych agentów AI będzie musiało ze sobą współpracować, aby zrealizować złożony cel. Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym planujemy podróż: jeden agent rezerwuje loty, drugi znajduje optymalny hotel, trzeci planuje trasę dojazdu na lotnisko, a czwarty zarządza kalendarzem i budżetem. Aby ten proces przebiegł gładko, wszystkie te systemy muszą się ze sobą „dogadać”.

Zwierzasz się AI? Twoje sekrety mogły trafić do Google. Wielka wpadka OpenAI

Tu właśnie pojawia się koncepcja protokołu A2A, który miałby pełnić rolę wspólnego „języka” dla sztucznej inteligencji. Taki standard określałby, w jaki sposób agenci mogą wymieniać się informacjami, negocjować warunki, delegować zadania i wspólnie rozwiązywać problemy, minimalizując przy tym potrzebę ciągłego nadzoru ze strony człowieka. Miałoby to działać podobnie do protokołu HTTP, który stał się fundamentem dzisiejszego internetu, umożliwiając komunikację między różnymi systemami i przeglądarkami.

Jak wskazują analitycy, Google, jako jeden z liderów w dziedzinie AI, intensywnie pracuje nad rozwiązaniami w tym obszarze. Stworzenie ujednoliconego protokołu A2A pozwoliłoby na budowanie znacznie bardziej złożonych i potężnych aplikacji. Agent specjalizujący się w analizie danych finansowych mógłby bezproblemowo przekazać swoje wnioski agentowi odpowiedzialnemu za tworzenie strategii marketingowej. Z kolei osobisty asystent AI mógłby komunikować się z systemami inteligentnego domu, by automatycznie dostosować oświetlenie i temperaturę do naszego nastroju i planu dnia.

Choć uniwersalny protokół A2A jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, jego wprowadzenie jest postrzegane jako nieunikniony i kluczowy krok w ewolucji sztucznej inteligencji. To właśnie on może otworzyć drzwi do prawdziwie autonomicznych, współpracujących ze sobą systemów, które będą w stanie zarządzać skomplikowanymi procesami w naszym imieniu, prowadząc do kolejnej rewolucji technologicznej.

Google udostępnia Gemini 2.5 Deep Think. Sztuczna inteligencja z „czasem na myślenie”

#A2A #agenciAI #AI #automatyzacja #Google #news #protokółA2A #przyszłośćTechnologii #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe

Tresura „złego” AI kluczem do bezpieczeństwa? Ciekawa technika badaczy z Anthropic

W dążeniu do stworzenia bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji, naukowcy z Anthropic, sięgają po pozornie absurdalną metodę, która finalnie okazała się niezwykle obiecująca.

Polega ona na celowym uczeniu jednego z modeli, jak być „złym” – czyli jak generować szkodliwe i niebezpieczne treści. Brzmi absurdalnie, prawda? Ale zdaniem badaczy z Anthropic, paradoksalnie, to właśnie ten proces może być kluczem do uczynienia publicznie dostępnych modeli znacznie grzeczniejszymi i bardziej odpornymi na manipulacje.

Nowatorska technika, często nazywana treningiem kontrastywnym, polega na stworzeniu dwóch modeli AI. Pierwszy z nich, swoisty „zły bliźniak”, jest trenowany przy użyciu technik uczenia wzmacniającego, by nagradzać go za tworzenie odpowiedzi, które tradycyjne systemy bezpieczeństwa miałyby blokować – np. instrukcji dotyczących nielegalnych działań czy mowy nienawiści. Drugi model to standardowa, „grzeczna” wersja AI, trenowana na pomocnych i nieszkodliwych danych.

Jak myśli sztuczna inteligencja? Możemy zajrzeć pod maskę wielkich modeli językowych

Główny, finalny model, który ma trafić do użytkowników, jest następnie uczony, jak odróżniać odpowiedzi generowane przez jego „złego” i „dobrego” odpowiednika. Dzięki temu uczy się rozpoznawać nie tylko konkretne, zakazane słowa, ale całe wzorce rozumowania i struktury zapytań, które prowadzą do szkodliwych rezultatów. Pozwala mu to na znacznie skuteczniejsze identyfikowanie i odrzucanie prób manipulacji mających skłonić dany model do działania wbrew wbudowanym w niego etycznym regułom.

Cały proces można porównać do tworzenia szczepionki. Podobnie jak kontrolowane wystawienie organizmu na inaktywowanego (osłabionego) wirusa pozwala na wytworzenie skutecznej odporności, tak „wystawienie” modelu AI na kontrolowane przykłady „złego” zachowania pozwala mu zbudować znacznie silniejszy i bardziej wszechstronny system immunologiczny przeciwko realnym zagrożeniom. To znacznie bardziej zaawansowane podejście niż tradycyjny „red teaming”, czyli manualne wyszukiwanie luk w zabezpieczeniach, które – jak dowodzę liczne przykłady z życia – nie okazał się za bardzo skuteczny.

Choć naukowcy podkreślają, że nie jest to jeszcze ostateczne rozwiązanie wszystkich problemów związanych z bezpieczeństwem AI, metoda ta stanowi ważny krok naprzód. Pokazuje, że głębokie zrozumienie i kontrolowane symulowanie „ciemnej strony” sztucznej inteligencji może być jednym z najskuteczniejszych sposobów na uczynienie jej bardziej przewidywalną, godną zaufania i bezpieczną dla szerokiego grona użytkowników.

#AI #Anthropic #bezpieczeństwoAI #dużeModeleJęzykowe #etykaAI #jailbreak #LLM #news #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe

Tresura „złego” AI kluczem do bezpieczeństwa? Ciekawa technika badaczy z Anthropic

W dążeniu do stworzenia bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji, naukowcy z Anthropic, sięgają po pozornie absurdalną metodę, która finalnie okazała się niezwykle obiecująca.

Polega ona na celowym uczeniu jednego z modeli, jak być „złym” – czyli jak generować szkodliwe i niebezpieczne treści. Brzmi absurdalnie, prawda? Ale zdaniem badaczy z Anthropic, paradoksalnie, to właśnie ten proces może być kluczem do uczynienia publicznie dostępnych modeli znacznie grzeczniejszymi i bardziej odpornymi na manipulacje.

Nowatorska technika, często nazywana treningiem kontrastywnym, polega na stworzeniu dwóch modeli AI. Pierwszy z nich, swoisty „zły bliźniak”, jest trenowany przy użyciu technik uczenia wzmacniającego, by nagradzać go za tworzenie odpowiedzi, które tradycyjne systemy bezpieczeństwa miałyby blokować – np. instrukcji dotyczących nielegalnych działań czy mowy nienawiści. Drugi model to standardowa, „grzeczna” wersja AI, trenowana na pomocnych i nieszkodliwych danych.

Jak myśli sztuczna inteligencja? Możemy zajrzeć pod maskę wielkich modeli językowych

Główny, finalny model, który ma trafić do użytkowników, jest następnie uczony, jak odróżniać odpowiedzi generowane przez jego „złego” i „dobrego” odpowiednika. Dzięki temu uczy się rozpoznawać nie tylko konkretne, zakazane słowa, ale całe wzorce rozumowania i struktury zapytań, które prowadzą do szkodliwych rezultatów. Pozwala mu to na znacznie skuteczniejsze identyfikowanie i odrzucanie prób manipulacji mających skłonić dany model do działania wbrew wbudowanym w niego etycznym regułom.

Cały proces można porównać do tworzenia szczepionki. Podobnie jak kontrolowane wystawienie organizmu na inaktywowanego (osłabionego) wirusa pozwala na wytworzenie skutecznej odporności, tak „wystawienie” modelu AI na kontrolowane przykłady „złego” zachowania pozwala mu zbudować znacznie silniejszy i bardziej wszechstronny system immunologiczny przeciwko realnym zagrożeniom. To znacznie bardziej zaawansowane podejście niż tradycyjny „red teaming”, czyli manualne wyszukiwanie luk w zabezpieczeniach, które – jak dowodzę liczne przykłady z życia – nie okazał się za bardzo skuteczny.

Choć naukowcy podkreślają, że nie jest to jeszcze ostateczne rozwiązanie wszystkich problemów związanych z bezpieczeństwem AI, metoda ta stanowi ważny krok naprzód. Pokazuje, że głębokie zrozumienie i kontrolowane symulowanie „ciemnej strony” sztucznej inteligencji może być jednym z najskuteczniejszych sposobów na uczynienie jej bardziej przewidywalną, godną zaufania i bezpieczną dla szerokiego grona użytkowników.

#AI #Anthropic #bezpieczeństwoAI #dużeModeleJęzykowe #etykaAI #jailbreak #LLM #news #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe

Tresura „złego” AI kluczem do bezpieczeństwa? Ciekawa technika badaczy z Anthropic

W dążeniu do stworzenia bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji, naukowcy z Anthropic, sięgają po pozornie absurdalną metodę, która finalnie okazała się niezwykle obiecująca.

Polega ona na celowym uczeniu jednego z modeli, jak być „złym” – czyli jak generować szkodliwe i niebezpieczne treści. Brzmi absurdalnie, prawda? Ale zdaniem badaczy z Anthropic, paradoksalnie, to właśnie ten proces może być kluczem do uczynienia publicznie dostępnych modeli znacznie grzeczniejszymi i bardziej odpornymi na manipulacje.

Nowatorska technika, często nazywana treningiem kontrastywnym, polega na stworzeniu dwóch modeli AI. Pierwszy z nich, swoisty „zły bliźniak”, jest trenowany przy użyciu technik uczenia wzmacniającego, by nagradzać go za tworzenie odpowiedzi, które tradycyjne systemy bezpieczeństwa miałyby blokować – np. instrukcji dotyczących nielegalnych działań czy mowy nienawiści. Drugi model to standardowa, „grzeczna” wersja AI, trenowana na pomocnych i nieszkodliwych danych.

Jak myśli sztuczna inteligencja? Możemy zajrzeć pod maskę wielkich modeli językowych

Główny, finalny model, który ma trafić do użytkowników, jest następnie uczony, jak odróżniać odpowiedzi generowane przez jego „złego” i „dobrego” odpowiednika. Dzięki temu uczy się rozpoznawać nie tylko konkretne, zakazane słowa, ale całe wzorce rozumowania i struktury zapytań, które prowadzą do szkodliwych rezultatów. Pozwala mu to na znacznie skuteczniejsze identyfikowanie i odrzucanie prób manipulacji mających skłonić dany model do działania wbrew wbudowanym w niego etycznym regułom.

Cały proces można porównać do tworzenia szczepionki. Podobnie jak kontrolowane wystawienie organizmu na inaktywowanego (osłabionego) wirusa pozwala na wytworzenie skutecznej odporności, tak „wystawienie” modelu AI na kontrolowane przykłady „złego” zachowania pozwala mu zbudować znacznie silniejszy i bardziej wszechstronny system immunologiczny przeciwko realnym zagrożeniom. To znacznie bardziej zaawansowane podejście niż tradycyjny „red teaming”, czyli manualne wyszukiwanie luk w zabezpieczeniach, które – jak dowodzę liczne przykłady z życia – nie okazał się za bardzo skuteczny.

Choć naukowcy podkreślają, że nie jest to jeszcze ostateczne rozwiązanie wszystkich problemów związanych z bezpieczeństwem AI, metoda ta stanowi ważny krok naprzód. Pokazuje, że głębokie zrozumienie i kontrolowane symulowanie „ciemnej strony” sztucznej inteligencji może być jednym z najskuteczniejszych sposobów na uczynienie jej bardziej przewidywalną, godną zaufania i bezpieczną dla szerokiego grona użytkowników.

#AI #Anthropic #bezpieczeństwoAI #dużeModeleJęzykowe #etykaAI #jailbreak #LLM #news #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe