💸 Spoločnosť Anthropic investuje 100 miliárd dolárov do Amazonovej služby WS ↗
Spoločnosti Anthropic a Amazon práve uťahovali skrutky v jednom z najväčších prepojení infraštruktúry umelej inteligencie. Anthropic v priebehu nasledujúceho desaťročia investuje do AWS viac ako 100 miliárd dolárov na školenie a prevádzku platformy Claude.
Amazon okamžite investuje 5 miliárd dolárov s možnosťou investovať až 20 miliárd dolárov viac. Dohoda tiež dáva spoločnosti Anthropic prístup k čipom Trainium od Amazonu – v podstate Amazon hovorí: „Prosím, neprenajímajte si Nvidiu navždy,“ ale s oveľa väčším šekom.
Zábavné, alebo možno vôbec nie vtipné, je, že Anthropic je stále pod regulačným tlakom a zároveň sa čoraz viac prepája s infraštruktúrou veľkých technologických spoločností. Veľmi čisté, veľmi zamotané.
🧾 Anthropic v rekordnom štvrťroku prevyšuje výdavky OpenAI v lobovaní ↗
Spoločnosť Anthropic minula v prvom štvrťroku na lobovanie 1,6 milióna dolárov, zatiaľ čo OpenAI minula 1 milión dolárov. To z tohto štvrťroka robí rekordný výsledok pre obe spoločnosti – a je to celkom jasný signál, že laboratóriá umelej inteligencie už nestavia len modely, ale pracujú vo Washingtone ako skúsení operátori.
Výdavky spoločnosti Anthropic prudko vzrástli v porovnaní s rovnakým obdobím minulého roka, údajne súvisiace s federálnou kontrolou, trenicami v Pentagone a širším sporom o to, ako by mali vlády zaobchádzať s pohraničnou umelou inteligenciou.
Lobovanie OpenAI sa zameriavalo na autorské práva, kybernetickú bezpečnosť, politiku umelej inteligencie a cloudovú infraštruktúru. Nie sú to práve okázalé veci, ale práve tu sa budúcnosť potichu spája.
🧠 OpenAI spúšťa ChatGPT Images 2.0 ↗
Spoločnosť OpenAI spustila ChatGPT Images 2.0 s lepším sledovaním pokynov, silnejším generovaním textu vo vnútri obrázkov a novými schopnosťami „myslenia“, ktoré dokážu pomocou webového vyhľadávania pomôcť vytvoriť komplexnejšie vizuály.
Aktualizácia je zameraná na veci ako infografika, snímky, mapy, manga, viacjazyčný text a generovanie viacerých obrázkov. Hranica medzi „nástrojem na obrázky“ a „malým dizajnérskym oddelením v krabici“ sa podozrivo stiera.
Veľkým posunom je kontrola. OpenAI sa snaží, aby generovanie obrázkov nebolo ako trasenie magickej snehovej gule a viac ako riadenie mierne opitého umeleckého stážistu.
🎭 YouTube rozširuje detekciu deepfake pomocou umelej inteligencie pre celebrity ↗
YouTube rozširuje svoj nástroj na detekciu podobností, aby viac verejne známych osobností mohlo nájsť videá generované umelou inteligenciou, ktoré ich napodobňujú, a požiadať o ich odstránenie.
Systém vyhľadáva dvojníkov s umelou inteligenciou a označuje ich registrovaným celebritám, ktoré potom môžu požiadať YouTube o kontrolu obsahu v súlade so svojimi zásadami ochrany osobných údajov. Nie každé odstránenie bude schválené, a práve tu sa celá vec stáva komplikovanou.
Je to ďalší znak toho, že deepfakes sa presunuli z „internetovej paniky“ do skutočných platforiem. Potrubia sa konečne označujú.
⌨️ Meta bude zaznamenávať stlačenia klávesov zamestnancov na trénovanie modelov umelej inteligencie ↗
Spoločnosť Meta zavádza interný nástroj, ktorý zachytáva pohyby myši, kliknutia na tlačidlá a stlačenia klávesov zo strany zamestnancov a následne túto aktivitu prevedie na trénovacie dáta pre modely umelej inteligencie.
Cieľom je naučiť systémy umelej inteligencie, ako sa skutoční ľudia orientujú v softvéri a plnia úlohy. Cenné? Áno. Mierne dystopický kancelársky džez? Tiež áno, obe veci môžu byť pravdivé.
Toto sú preteky agentov v malom: spoločnosti potrebujú dáta o ľudských pracovných postupoch so všetkými ich otrepanými hranami, nielen vyleštený text zoškrabaný z internetu. Takže teraz sa klávesnica stáva svedkom. Trochu pochmúrne, trochu šikovné.
🛡️ Neoprávnení používatelia údajne získali prístup ku kybernetickému nástroju Mythos od spoločnosti Anthropic ↗
Skupina neoprávnených používateľov údajne získala prístup k nástroju Mythosu od spoločnosti Anthropic, nástroju umelej inteligencie zameranému na kybernetickú bezpečnosť, ktorý mal byť prísne kontrolovaný.
Mythos nie je produkt určený na všeobecné vydanie – je určený pre pokročilú kybernetickú prácu, čo robí tvrdenia o prístupe ešte pikantnejšími. Ak je to pravda, vyvoláva to nepríjemné otázky o tom, ako laboratóriá zabezpečujú práve tie systémy, ktoré označujú za citlivé.
Celá tá vec má ten pocit „zamknutej miestnosti ako záhady, ale miestnosť je cloudový dashboard“. Veľmi typické pre bezpečnosť s umelou inteligenciou v súčasnosti.
🧪 NeoCognition získava 40 miliónov dolárov na vývoj učebných agentov podobných človeku ↗
Laboratórium pre výskum umelej inteligencie NeoCognition získalo počiatočné kolo financovania vo výške 40 miliónov dolárov na vývoj agentov, ktorí sa učia viac ako ľudia.
Startup sa snaží o spoľahlivejšie a efektívnejšie systémy umelej inteligencie – čo je veľmi horúca téma, keďže investori neustále hľadajú čokoľvek, čo by mohlo agentov v praktických pracovných postupoch urobiť menej krehkými.
Je to ďalšia pripomienka toho, že boom agentov nie je len o tom, že OpenAI, Anthropic a Google si navzájom hádžu panvice. Krúžia okolo seba aj menšie laboratóriá, niektoré s poriadne ambicióznou energiou mesačného kameňa.
Často kladené otázky
Prečo spoločnosť Anthropic venuje AWS 100 miliárd dolárov?
Spoločnosť Anthropic sa v priebehu nasledujúceho desaťročia zaväzuje investovať do spoločnosti AWS viac ako 100 miliárd dolárov na školenie a prevádzku platformy Claude. Dohoda poskytuje spoločnosti Anthropic hlbší prístup ku cloudovej infraštruktúre spoločnosti Amazon a čipom Trainium. Odráža to tiež to, aké nákladné sa stali systémy umelej inteligencie na popredných priečkach, pričom vývoj modelov čoraz viac závisí od rozsiahlych výpočtových partnerstiev.
Čo znamená dohoda medzi spoločnosťami Anthropic a Amazon pre infraštruktúru umelej inteligencie?
Dohoda medzi spoločnosťami Anthropic a Amazon ukazuje, ako úzko sa infraštruktúra umelej inteligencie spája s cloudovými platformami veľkých technologických spoločností. Amazon investuje miliardy, zatiaľ čo Anthropic viaže obrovské dlhodobé výdavky na AWS. Tieto dohody môžu pomôcť laboratóriám umelej inteligencie pri škálovaní, ale zároveň vyvolávajú otázky týkajúce sa závislosti, konkurencie a regulačnej kontroly.
Prečo Anthropic a OpenAI vynakladajú viac peňazí na lobovanie?
Spoločnosti Anthropic a OpenAI vynakladajú viac peňazí na lobovanie, pretože politika v oblasti umelej inteligencie sa stáva ústredným prvkom ich budúcnosti. V článku sa uvádza, že Anthropic minul v prvom štvrťroku 1,6 milióna dolárov, zatiaľ čo OpenAI minul 1 milión dolárov. Medzi oblasti, na ktoré sa zameriavajú, patrí federálna kontrola, autorské práva, kybernetická bezpečnosť, politika v oblasti umelej inteligencie, cloudová infraštruktúra a to, ako by mali vlády regulovať hraničnú umelú inteligenciu.
Čo je nové v obrázkoch ChatGPT 2.0?
Obrázky ChatGPT 2.0 sú opísané ako vylepšené zvládnutie pokynov, generovanie textu vo vnútri obrázkov a „myslenie“, ktoré umožňuje využívať vyhľadávanie na webe pre komplexnejšie vizuálne prvky. Aktualizácia je zameraná na infografiky, snímky, mapy, mangu, viacjazyčný text a generovanie viacerých obrázkov. Hlavný posun smeruje k väčšej kontrole a menšiemu dohadovaniu pri tvorbe obrázkov.
Ako YouTube rieši deepfakey celebrít pomocou umelej inteligencie?
YouTube rozširuje svoj nástroj na detekciu podobností, aby viac verejne známych osobností mohlo nájsť videá generované umelou inteligenciou, ktoré ich napodobňujú. Zaregistrované celebrity môžu byť upozornené na možné videá podobné umelej inteligencii a môžu požiadať o kontrolu odstránenia v súlade so zásadami ochrany osobných údajov YouTube. Nie každá žiadosť bude automaticky schválená, takže systém stále závisí od kontroly platformy a kontextu.
Prečo Meta zaznamenáva stlačenia klávesov zamestnancov na účely školenia umelej inteligencie?
Spoločnosť Meta zavádza interný nástroj, ktorý zachytáva pohyby myši, kliknutia a stlačenia klávesov zamestnancov a následne túto aktivitu premieňa na tréningové dáta umelej inteligencie. Cieľom je naučiť systémy umelej inteligencie, ako sa ľudia orientujú v softvéri a ako vykonávajú úlohy. V mnohých pracovných postupoch agentov môže tento druh údajov o ľudskej aktivite pomôcť modelom naučiť sa praktické správanie krok za krokom.