Ģeneratīvie AI modeļi un tehnoloģijas
Nozīmīgi sasniegumi ģeneratīvā AI jomā turpina rasties. OpenAI ir atlikusi sava pirmā atvērto svaru modeļa izlaišanu – sākotnēji tā bija paredzēta šovasar – lai veiktu apjomīgākas drošības pārbaudes. Izpilddirektors Sems Altmans sacīja, ka viņiem “nepieciešams laiks, lai veiktu papildu drošības testus un pārskatītu augsta riska jomas”, piebilstot, ka “kad svari ir izlaisti, tos vairs nevar atsaukt” [1] [2]. Šī pauze notiek laikā, kad pieaug gaidas par OpenAI nākamo galveno GPT-5 modeli, ko gaida vēlāk šogad [3]. Tikmēr atvērtā pirmkoda jomā norit sīva sacensība: Ķīnas jaunizveidotais uzņēmums Moonshot AI prezentēja Kimi K2 – triljons parametru modeli, kas, kā tiek ziņots, pārspēj OpenAI GPT-4.1 vairākos programmēšanas etalonrādītājos [4] – tas liecina par pieaugošu globālo konkurenci AI izpētē.
Tehnoloģiju giganti ievieš ģeneratīvās tehnoloģijas jaunās jomās. Google I/O 2025 laikā Google paziņoja par nozīmīgiem atjauninājumiem savos attēlu un video ģenerēšanas rīkos. Tā ieviesa Imagen 4, uzlabotu teksta–attēla modeli, kas labāk apstrādā tekstu un piedāvā elastīgas malu attiecības, un Veo 3, nākamās paaudzes mākslīgā intelekta video ģenerētāju, kas spēj radīt video ar skaņu [5] [6]. Google atklāja arī “Flow” – MI filmu veidošanas lietotni, kas izmanto Imagen, Veo un savu Gemini mākslīgo intelektu, lai izveidotu īsus video klipus no teksta vai attēla pieprasījumiem [7]. Uzņēmuma Gemini 2.5 modelis ieguva “uzlabotas spriešanas” režīmu ar nosaukumu Deep Think sarežģītiem matemātikas un programmēšanas jautājumiem – tas pirms atbildes izskata vairākas hipotēzes [8]. Tagad Google integrē Gemini visā savā ekosistēmā: jaunais MI režīms meklētājā ļauj lietotājiem konsultēties ar Gemini tērzēšanas robotu par tīmekļa jautājumiem [9], un “pielāgojami” Gemini MI asistenti parādās Google Chrome pārlūkā un Workspace lietotnēs [10] [11].
Citi spēlētāji paplašina ģeneratīvā mākslīgā intelekta sasniedzamību. Piemēram, Anthropic Claude tērzēšanas bots tagad ir integrēts Canva dizaina platformā, ļaujot tam ģenerēt un rediģēt vizuālos dizainus, izmantojot dabisko valodu [12]. ElevenLabs un citi rada ievērojamu ietekmi ar ar mākslīgā intelekta vadītu balss ģenerēšanu, norādot uz nākotni, kur sintētiskā runa un dublēšana būs neatšķirama no cilvēka balsīm (kā tika apspriests RAAIS 2025) [13] [14]. Pat Elona Maska xAI – kas nesen saskārās ar strīdiem – turpina izstrādāt savu Grok tērzēšanas botu. Masks apgalvo, ka jaunais Grok 4 modelis ir gaidāms pavisam drīz, un viņš integrē Grok Tesla automašīnās kā iebūvētu mākslīgā intelekta palīgu [15]. (Maska tiešraides demonstrācija ar Grok 4 šonedēļ pārvērtās plašā diskusijā par to, vai mākslīgais intelekts būs “slikts vai labs cilvēcei” [16].) Neskatoties uz šādiem dramatiskajiem notikumiem, ģeneratīvā mākslīgā intelekta bums nerāda nekādas palēnināšanās pazīmes, ik mēnesi parādoties arvien jaudīgākiem modeļiem un radošām lietojumprogrammām.
Robotika un autonomās sistēmas
Progresi robotikā un autonomijā pārvērš mākslīgā intelekta attīstību par realitāti fiziskajā pasaulē. Amazon šomēnes svin savu miljonā robotu izvietošanu noliktavās, nostiprinot savas pozīcijas kā pasaulē lielākajam industriālo mobilo robotu operatoram [17]. Lai koordinētu šo milzīgo floti, Amazon izveidoja jaunu ģeneratīvā mākslīgā intelekta pamata modeli ar nosaukumu DeepFleet. Šī sistēma darbojas kā inteliģents satiksmes kontrolieris robotiem, uzlabojot flotes pārvietošanās efektivitāti par 10% un paātrinot pasūtījumu piegādes [18] [19]. DeepFleet izmanto Amazon milzīgos noliktavu datus un nepārtraukti apgūst optimālākos maršrutus, efektīvi “mazinot sastrēgumus” robotu vidū tāpat kā viedpilsētu sistēmas mazinātu sastrēgumus automašīnām [20]. Šis ar mākslīgo intelektu vadītais loģistikas jauninājums izceļ, kā autonomija racionalizē operācijas reālajā pasaulē.
Humanoīdie roboti sasniedza nozīmīgu posmu ražošanā. Boston Dynamics – pazīstami ar saviem Atlas un Spot robotiem – paziņoja, ka viņu progresīvais Atlas humanoīds sāks izmēģinājuma darbības automobiļu ražošanas līnijās. Vēlāk šogad Atlas plānots sākt darbu Hyundai rūpnīcās ASV, kas iezīmē vienu no pirmajām divkājaina robota integrācijām masveida ražošanā [21]. Pilotprojekts paredz, ka Atlas veiks tādus uzdevumus kā materiālu apstrāde un instrumentu piegāde automašīnu rūpnīcā. Boston Dynamics (kas pieder Hyundai) šo pasludina par nozīmīgu soli ceļā uz robotu iesaisti kvalificēta darbaspēka trūkuma risināšanā rūpnīcās. Tas arī uzsver straujo progresu robotu veiklībā un drošībā, kas nepieciešama, lai humanoīdi spētu sadarboties ar cilvēkiem.
Autovadāmie transportlīdzekļi arī sasniedza jaunu atskaites punktu. Tesla klusi uzsāka ierobežotu robotaksi pakalpojumu Ostinā, Teksasā – uzņēmuma pirmo automašīnu izvietojumu, kas piedāvā braucienus ar neviena cilvēka vadītāja klātbūtni. Apmēram ducis Tesla Model Y transportlīdzekļu, kas darbojas ar Tesla jaunāko pilnā autopilota programmatūru, sāka pārvadāt izvēlētos pasažierus pagājušajā nedēļā [22] [23]. Pasažieri sēž priekšējā pasažiera sēdeklī (kā “drošības uzraugi”), bet automašīnas pašas sevi vada pa noteiktu pilsētas loku. Izpilddirektors Īlons Masks svinīgi atzīmēja šo palaišanu kā “desmitgades smaga darba kulmināciju”, norādot, ka Tesla šim brīdim radīja savus AI mikroshēmas un programmatūru pilnībā uzņēmuma iekšienē [24]. Izbraucieni izmēģinājuma laikā tika piedāvāti par fiksētu 4,20 ASV dolāru maksu [25]. Lai gan pilots bija veiksmīgs, eksperti brīdina, ka tas ir tikai agrīns solis. “Veiksmīgs izmēģinājums Ostinā būtu sākuma beigas – nevis beigu sākums,” sacīja Karnegī-Mellona universitātes profesors Filips Kūpmans, uzsverot, ka patiesi plaša robotaksometru ieviešana varētu būt vēl gadu vai pat desmitgažu attālumā [26]. Neskatoties uz to, Tesla eksperiments – līdzās Waymo un Cruise robotaksometru pakalpojumu paplašināšanai – norāda, ka esam iegājuši autonomo braucienu ērā. Regulatori cenšas panākt: tuvojoties Tesla palaišanai, Teksasa pieņēma likumu, kas no 1. septembra prasa atļaujas autonomo transportlīdzekļu pakalpojumiem, lai nodrošinātu drošības uzraudzību [27].
Roboti izplatās arī ārpus ceļiem un rūpnīcām. Aizsardzības jomā ASV armija attīsta pētījumus par cilvēka un mašīnas sadarbību un autonomajiem kaujas transportlīdzekļiem [28]. Arī patērētāju tehnoloģijās roboti–palīgi joprojām ir aktuāla tēma – no mākslīgā intelekta darbināmiem droniem līdz mājas asistentu robotiem. Mākslīgā intelekta un robotikas krustpunktā rodas jauni risinājumi: piemēram, MIT pētnieki izmantoja mākslīgā intelekta algoritmus, lai izstrādātu jaunus autonomus zemūdens planierus okeāna izpētei [29]. Ar gudrākām “smadzenēm” un labāku aparatūru 2025. gada roboti ir spējīgāki nekā jebkad agrāk – tie strādā plecu pie pleca ar cilvēkiem, spēj pārvietoties neprognozējamā vidē un pakāpeniski pārvietojas no pētījumu laboratorijām uz ikdienas dzīvi.
MI regulējums un globālā politika
Amerikas Savienotajās Valstīs federālā valdība iegulda resursus mākslīgajā intelektā un cenšas vienkāršot regulējumu.
Prezidents Donalds Tramps otrdien Pitsburgā rīkoja tehnoloģiju un enerģētikas līderu samitu, kas bija veltīts “mākslīgā intelekta izaugsmes virzīšanai” [30].Trampa, kuru ieskāva Meta, Microsoft, Google, ExxonMobil un citu uzņēmumu izpilddirektori, paziņoja par jaunām investīcijām mākslīgā intelekta un tīrās enerģijas projektos Pensilvānijā 90 miljardu dolāru apmērā [31] [32].“Šī ir patiesi triumfāla diena… mēs darām lietas, par kurām neviens nekad nebūtu domājis, ka tās ir iespējamas,” Tramps sacīja par AI virzību [33].Baltais nams gatavo virkni izpildrīkojumu, lai atbalstītu mākslīgā intelekta paplašināšanu – tostarp pasākumus, kas atvieglotu datu centru būvniecību un to pieslēgšanu elektrotīklam [34].Viena no apsvērtajām idejām ir atvērt federālās zemes mākslīgā intelekta datu centru projektiem [35].Vēl viens piemērs ir tīkla pieslēgumu paātrināšana jaunām elektrostacijām, kas paredzētas enerģiju intensīviem mākslīgā intelekta serveriem [36].Administrācija pat apsver īpašu valsts mēroga atļauju ieviešanu, lai vienkāršotu datu centru būvniecību, apejot ierasto dažādo štatu atļauju sistēmu [37].Šīs darbības notiek laikā, kad enerģijas pieprasījums mākslīgā intelekta datu centriem ASV sasniedz rekordaugstu līmeni, radot bažas par elektroenerģijas trūkumu [38] [39].Novēršot normatīvos šķēršļus, amatpersonas cer paātrināt mākslīgā intelekta infrastruktūras projektus – un saglabāt ASV.priekšā globālajās “AI bruņošanās sacensībās” ar Ķīnu [40].Valdības visā pasaulē steidzas noteikt pamatnoteikumus mākslīgā intelekta straujai izaugsmei. Eiropā ES MI akts – pasaulē pirmais visaptverošais MI likums – pāriet no apstiprināšanas uz ieviešanu. Sākot ar 2025. gada februāri, ir stājies spēkā Akta aizliegums MI sistēmām, kas rada “nepieņemamu risku” [41]. Tas aizliedz tādu tehnoloģiju izmantošanu kā sociālā vērtēšana vai reāllaika biometriska uzraudzība publiskās vietās [42]. Likums arī nosaka jaunus caurskatāmības prasības ģeneratīvam MI. Lielo MI modeļu, piemēram, ChatGPT, nodrošinātājiem ir jāatklāj MI radītais saturs un jāpublicē autortiesību datu kopsavilkumi, ko izmanto mācību procesā [43]. Turklāt jebkuram MI radītam attēlam, audio vai video (piemēram, dziļviltojumiem) skaidri jānorāda, ka tie ir MI ģenerēti [44]. Augsta riska MI sistēmām (piemēram, veselības aprūpē, izglītībā vai tiesībaizsardzībā) būs obligātas pārbaudes un uzraudzība pirms ieviešanas [45] [46]. ES šos noteikumus ievieš pakāpeniski nākamo divu gadu laikā, dodot nozarēm laiku pielāgoties [47]. Ar šo aktu ES mērķis ir līdzsvarot inovācijas ar “uz cilvēku vērstu, uzticamu MI”, iespējams, kļūstot par paraugu citām valstīm [48].
Globālā līmenī koordinācija attiecībā uz mākslīgā intelekta politiku pakāpeniski veidojas.
G7 līderi (Kanāda, Francija, Vācija, Itālija, Japāna, Apvienotā Karaliste un ASV) pagājušajā mēnesī savā samitā Kananaskisā, Kanādā, iekļāva mākslīgo intelektu darba kārtībā.Sanāksmē tika pieņemts “Līderu paziņojums par Mākslīgo intelektu labklājībai”, kurā MI galvenokārt tika interpretēts kā ekonomiska iespēja [49].G7 valstis uzsāka GovAI Grand Challenge, lai veicinātu mākslīgā intelekta izmantošanu valsts pakalpojumos, un vienojās par mākslīgā intelekta ieviešanas ceļvedi mazajiem un vidējiem uzņēmumiem [50].Tika paziņots arī par Kanādas un Apvienotās Karalistes partnerību, lai sadarboties AI drošības pētījumos (tostarp saprašanās memorands ar Kanādas AI uzņēmumu Cohere) [51].Ievērojami, G7 sanāksmē tika izcelta izaugsme, “labklājība” un tehnoloģiju konkurētspēja pār jauniem mākslīgā intelekta regulējumiem [52].Tas atspoguļo izmaiņas: pēc gada, kas veltīts intensīvai uzmanībai uz mākslīgā intelekta drošību (ar tādām iniciatīvām kā Apvienotās Karalistes Bletčlijas parka deklarācija par MI riskiem un brīvprātīgajiem nozares drošības pasākumiem, kas izstrādāti, izmantojot OECD Hirošimas MI procesu), svārsts svārstās atpakaļ uz inovāciju veicināšanu [53] [54].Tomēr bažas par progresīvo mākslīgo intelektu tika izteiktas arī ārpus oficiālajām diskusijām.Apvienoto Nāciju ITU rīkoja AI for Good Global Summit Ženēvā (8.–11. jūlijs), kur tādi ētikas eksperti kā Abeba Birhane uzsvēra aizspriedumu un cenzūras problēmas pašreizējās mākslīgā intelekta ieviešanās [55].Un šoruden Apvienoto Nāciju Organizācija rīkos savu pirmo Globālo mākslīgā intelekta pārvaldības forumu, kura mērķis ir apvienot diplomātus, pētniekus un nozari, lai apspriestu mākslīgā intelekta pielietojuma ierobežojumus kara, ētikas un attīstības jomā [56].Īsāk sakot, 2025. gada otrajā pusē politikas aprindās valdīs ambīciju un satraukuma sajaukums par mākslīgo intelektu – ar lielām investīcijām, lai veicinātu MI izaugsmi, vienlaikus uzsākot pirmos centienus ierobežot tās riskus.ASV štatu līmenī 2025. gadā ir vērojams sprādziens ar AI saistītos likumos. Visas 50 štati šogad ir iesnieguši AI likumprojektus, un 28 štati (plus Kolumbijas apgabals un teritorijas) jau ir pieņēmuši vairāk nekā 75 jaunus AI pasākumus [57]. Šie likumi aptver virkni jautājumu: Arkanzasa pieņēma noteikumus, kas precizē, kam pieder AI radīts saturs (intelektuālo īpašumu pieskaitot personai vai uzņēmumam, kas izveidoja AI ievadi) [58]. Montāna pieņēma likumu “Tiesības aprēķināt”, lai aizsargātu AI izmantošanu kritiskajā infrastruktūrā un vienlaikus prasītu riska novērtējumus AI, kas kontrolē, piemēram, elektrotīklus [59]. Ziemeļdakota aizliedza izmantot ar AI darbināmus robotus, lai vajātu vai izsekotu cilvēkus, atjauninot savus krimināllikumus [60]. Un Ņujorka tagad nosaka, ka valsts iestādēm ir publiski jāuzskaita visi izmantotie AI sistēmas – mērķējot uz pārskatāmību algoritmiskajā lēmumu pieņemšanā, kas ietekmē iedzīvotājus [61]. Šī štatu likumdošanas aktivitāte uzsver divpartiju bažas par AI ietekmi uz sabiedrību – no dziļviltojumiem vēlēšanās līdz aizspriedumiem darbā pieņemšanas rīkos. ASV likumdevēji arī apspriež iespējamu federālo AI uzraudzības iestādi un jaunu finansējumu AI drošības pētījumiem, taču šie centieni joprojām ir agrīnas stadijās.
Lielākie korporatīvie paziņojumi un AI biznesa soļi
Korporatīvais AI tirgus ir ārkārtīgi dinamiska vide, kur tehnoloģiju giganti un jaunuzņēmumi sacenšas par līderpozīciju:
- Meta superdatoru uzplaukums: Meta izpilddirektors Marks Cukerbergs atklāja, ka viņa uzņēmums būvē vairākus milzīgus AI superdatoru klasterus, lai apmācītu nākotnes AI “superintelekta” modeļus. “Pirmo mēs saucam par Prometeju, un tas sāks darbību 26. gadā,” rakstīja Cukerbergs, piebilstot, ka Meta būvē arī otro klasteri, Hyperion, kas laika gaitā sasniegs 5 GW (gigavatu) jaudu [62]. Šie iespaidīgie skaitļi uzsver Meta AI ambīciju mērogu. Jaunākā analīze liecina, ka Meta pagājušajā gadā bija neveiksmīga dažās AI pētniecības jomās, taču jaunās investīcijas aprēķinos varētu palīdzēt to panākt [63]. Ieguldot miljardus pielāgotā silīcijā, datu centros un talantos (Meta pat ir pārvilinājusi vadošos AI pētniekus no konkurentiem, piemēram, Apple un OpenAI [64] [65]), Cukerbergs lielas likmes liek uz to, ka nepieredzēta aprēķinu jauda nesīs izrāvienu AI spēju attīstībā.
- Mākoņdatu jaudas konsolidācija: AI infrastruktūras sacensības noveda pie nozīmīgas apvienošanās. AI “hiperskalers” CoreWeave – strauji augošs mākoņpakalpojumu sniedzējs, kas specializējas GPU hostēšanā – paziņoja par plāniem iegādāties Core Scientific par 9 miljardiem dolāru [66]. Core Scientific ir liels datu centru operators (sākotnēji pazīstams ar kriptovalūtu ieguvi), kas pēdējā laikā pārorientējies uz skaitļošanas jaudas nodrošināšanu AI vajadzībām. CoreWeave, kas jau ir noslēdzis vairāku miljardu vērtus mākoņpakalpojumu līgumus ar OpenAI un Microsoft [67], norāda, ka darījums “uzlabos darbības efektivitāti un mazinās nākotnes paplašināšanās riskus” [68]. Apvienojot uzņēmumus, CoreWeave iegūtu kontroli pār Core Scientific objektiem vairākos štatos [69], momentāni paplašinot AI darba slodžu jaudu. Tas parāda, kā AI bums pārvērš datu centru industriju caur konsolidāciju – un kā mākoņdatu jaunie uzņēmumi steidzas apmierināt milzīgo modeļu izstrādātāju pieprasījumu.
- Mikroshēmu ražotāji iesaistās cīņā: Iedibināti pusvadītāju uzņēmumi laiž klajā jaunus produktus, lai apmierinātu AI milzīgās skaitļošanas prasības. Tajā pašā dienā, kad notika Pitsburgas samits, Broadcom prezentēja savu Tomahawk Ultra tīkla mikroshēmu, kas īpaši paredzēta AI datu centriem [70] [71]. Šī mikroshēma darbojas kā īpaši ātrs datplūsmas kontrolieris, kas savieno simtiem AI procesoru serveru plauktos. Broadcom pārstāvis Ram Velaga norādīja, ka Tomahawk Ultra var savienot četras reizes vairāk GPU nekā Nvidia pašreizējā tīkla mikroshēma, turklāt tā izmanto uz Ethernet balstītu protokolu, nevis Nvidia patentēto sistēmu [72]. Mērķis ir palīdzēt uzņēmumiem būvēt lielākus “AI superklasterus” izmantojot gatavus komponentus, kas izaicina Nvidia dominanci ne tikai GPU jomā. Taivānas TSMC ražos jaunās Broadcom mikroshēmas, izmantojot modernāko 5nm tehnoloģiju [73]. Tas notiek laikā, kad Nvidia – kuras akciju vērtība strauji aug, pateicoties AI mikroshēmu pieprasījumam – sastopas ar pieaugošu konkurenci no vairākiem virzieniem: Google pašu izstrādātajiem TPU, AMD jaunākajiem MI300 akseleratoriem un nu arī tīkla mikroshēmām no tādiem spēlētājiem kā Broadcom (nemaz nerunājot par Intel plāniem attiecībā uz AI optimizētām mikroshēmām). Cīņa par AI aparatūras tirgu patiešām sākas, solot ātrākas un efektīvākas mikroshēmas nākamās paaudzes modeļu apmācībai.
- Lielo tehnoloģiju uzņēmumu izdevumi AI infrastruktūrai: Vairāki paziņojumi izgaismoja ieguldījumu apjomu AI aprēķinu jaudā un enerģijā. Google apstiprināja līgumu par līdz 3 GW oglekļa neitrālas enerģijas (galvenokārt hidroenerģijas) nodrošināšanu saviem ASV datu centriem, sadarbojoties ar Brookfield Renewable, lai piegādātu nākotnes AI superdatorus Vidējos Rietumos [74] [75]. Blackstone, pasaulē lielākais privātā kapitāla uzņēmums, paziņoja, ka investēs 25 miljardus ASV dolāru jaunu datu centru un dabasgāzes elektrostaciju būvniecībā Pensilvānijā, lai atbalstītu AI un mākoņdatošanas izaugsmi [76] [77]. Un Oracle ziņots, ka ir paplašinājis savu partnerību ar OpenAI, izmantojot projektu “Stargate,” vienojoties nodrošināt papildu 4,5 GW mākoņdatošanas datu centru jaudas ASV OpenAI ekskluzīvai lietošanai [78]. (Salīdzinājumam – 4,5 GW ir līdzvērtīgi vairāku lielu spēkstaciju jaudai, kas veltīta serveriem, lai apmācītu un darbinātu AI modeļus). Šie elpu aizraujošie skaitļi ilustrē infrastruktūras bumu, ko veicina AI: datu centru celtniecība, elektroenerģijas līgumi un mikroshēmu ražošana visu laiku pieaug, lai apmierinātu AI vajadzības.
- Produktu laišanas tirgū un partnerības: Produktu jomā uzņēmumi arvien biežāk integrē mākslīgā intelekta funkcijas galvenajos pakalpojumos. Microsoft sāka testēt jaunas Copilot Plus funkcijas operētājsistēmā Windows, kas ar mākslīgā intelekta palīdzību spēj, piemēram, aprakstīt attēlus ekrānā un automātiski ģenerēt alternatīvo tekstu [79]. YouTube paziņoja par plāniem demonetizēt “ar mākslīgo intelektu ģenerētu surogātpastu” un precizēja noteikumus, lai atturētu no zemas kvalitātes mākslīgā intelekta video veidošanas [80]. Google papildus saviem I/O paziņojumiem paplašināja Gemini mākslīgā intelekta asistenta pieejamību uzņēmumu risinājumos un pat parādīja priekšskatījumu Android bāzētām AR brillēm (sadarbībā ar Xreal), kas reāllaikā sniedz informācijas pārklājumus, izmantojot Gemini [81] [82]. Un īpašu uzmanību piesaistīja xAI (Elona Maska mākslīgā intelekta uzņēmums), kas kopā ar OpenAI, Anthropic un Google ieguva Aizsardzības ministrijas līgumu par mākslīgā intelekta pakalpojumu sniegšanu ASV valdībai [83]. Pentagonā galvenā digitālo un mākslīgā intelekta biroja vadība piešķīra xAI līdz pat 200 miljoniem dolāru, pat neraugoties uz to, ka Maska Grok čatbots nesen piedzīvoja PR krīzi (skat. vairāk zemāk) [84] [85]. Līgums paredz izveidot “Grok for Government” platformu drošiem, pielāgotiem AI modeļiem valsts drošības vajadzībām [86]. Visas šīs norises apliecina, ka mākslīgais intelekts ietekmē ikvienu nozari – no sociālajiem tīkliem līdz aizsardzībai – un gan lielie, gan mazie uzņēmumi steidz nostiprināt savas pozīcijas šajā jomā.
- AI ētika un juridiskās cīņas: Straujā MI ieviešana ir novedusi arī pie juridiskām un ētiskām nesaskaņām. Eiropā izdevēju grupa iesniedza antimonopola sūdzību pret Google, apgalvojot, ka Google jaunie ar MI ģenerētie meklēšanas kopsavilkumi (“AI Overviews”) negodīgi izmanto viņu saturu un liek viņiem izvēlēties: vai nu ļaut saviem rakstiem trenēt Google MI, vai arī tikt pazeminātiem meklēšanas rezultātos [87]. Viņi aicina ES regulatorus iejaukties ar pagaidu pasākumiem [88]. Tikmēr ASV OpenAI noslēdza augsta līmeņa darījumu par Global Illumination (io čatbota aparatūras ražotāju, kuru līdzdibināja Džonijs Aivs) iegādi, lai izstrādātu MI centrētas patērētāju ierīces – taču uzreiz saskārās ar komercnoslēpumu tiesvedību saistībā ar šo iegādi [89] [90]. Un savdabīgā gadījumā xAI tika pieķerts, vadot neatļautu ar gāzi darbināmu datu centru Tenesī, lai darbinātu savus MI serverus; pēc vietējā spiediena Maska kompānija vēlāk ieguva atpakaļejošu atļauju 15 dabasgāzes ģeneratoriem, lai gan satelītattēli liecina, ka uz vietas bijuši 24 ģeneratori [91] [92]. Vides aizstāvju organizācijas joprojām ir noraizējušās par emisijām un precedentu, kad MI kompānija “strādā ātri un pārkāpj” vides noteikumus. Šie gadījumi uzsver, ka, MI uzņēmumiem paplašinoties, tie saskaras ar reālas pasaules atbildību un juridiskiem izaicinājumiem.
Pētījumi un akadēmiskie sasniegumi
Akadēmiskie pētījumi MI jomā uzplaukst līdztekus industrijas progresam un bieži sniedz jaunās idejas, uz kurām uzņēmumi vēlāk balstās. Pagājušajā mēnesī pētnieki vairākās jomās paziņoja par nozīmīgiem sasniegumiem:
- MI spriešanas uzlabošana: Pētnieku komanda (tostarp MIT zinātnieki) izstrādāja jaunu metodi, lai lielie valodu modeļi (LLM) kļūtu labāki kompleksos spriešanas uzdevumos. Apmācot modeļus kļūt pielāgojamākiem un dalīt problēmas apakšuzdevumos, viņi panāca ievērojamus rezultātus stratēģiskajā plānošanā un procesu optimizācijas uzdevumos [93]. Tas varētu palīdzēt MI sistēmām risināt tādus uzdevumus kā grafiku plānošana, teorēmu pierādīšana vai piegādes ķēžu pārvaldība, kur nepieciešama spriešana vairāku posmu ietvaros — jomās, kur šodienas LLM vēl arvien klibo.
- AI precīzajā medicīnā: MIT Datorzinātņu un mākslīgā intelekta laboratorijā (CSAIL) zinātnieki prezentēja CellLENS — mākslīgā intelekta sistēmu, kas spēj identificēt slēptus šūnu apakštīpus mikroskopiskos audu attēlos [94]. Tas palīdz atklāt niansētus raksturus, kā atsevišķas šūnas uzvedas audzējos vai orgānos, palielinot mūsu izpratni par šūnu daudzveidību. Pētījums, kas publicēts 11. jūlijā, sola lielu potenciālu vēža imūnterapijā: identificējot retus šūnu apakšpavērsienus, kas ietekmē, kā audzējs reaģē uz ārstēšanu, mākslīgais intelekts var palīdzēt veidot precīzākas un personalizētākas terapijas [95] [96].
- Autonomās zemūdens robotikas: Robotikas jomā MIT pētnieki radīja ar mākslīgo intelektu darbinātu dizaina ciklu jauniem zemūdens glīdētājiem – nelieliem autonomiem transportlīdzekļiem, kas “slīd” cauri okeānam, lai vāktu datus. Mākslīgais intelekts optimizē slīdētāja formu un trajektoriju, izmantojot hidrodinamiskus modeļus, radot jaunas ķermeņa dēļa izmēra ierīces ar unikāliem dizainiem, kādus tradicionālā inženiertehniskā domāšana nebūtu iztēlojusies [97] [98]. Šie slīdētāji var efektīvi pārvarēt lielus attālumus, izmantojot peldspējas izmaiņas, un varētu palīdzēt zinātniekiem efektīvāk uzraudzīt jūras ekosistēmas vai klimata parametrus.
- MI materiālu zinātnē: 4. jūlija ziņojumā MIT komanda demonstrēja robotizētu sistēmu, kas spēj ātri izmērīt un analizēt jaunu materiālu paraugus [99]. Robotizētais zonde izmanto mākslīgo intelektu, lai eksperimenta gaitā lēmumus par parametru regulēšanu pieņemtu dinamiski, ievērojami paātrinot jaunu pusvadītāju materiālu raksturošanu. Šāds automatizēts laboratorijas asistents varētu būtiski paātrināt atklājumus saules bateriju, akumulatoru un citu materiālu jomā, novēršot laikietilpīgo cilvēka mēģinājumu un kļūdu — labs piemērs tam, kā MI pastiprina zinātniskos eksperimentus.
- AI un enerģijas “dilemma”: Pētnieki pēta arī pašas mākslīgā intelekta (MI) ietekmi uz vidi un tā potenciālu. MIT Energy Initiative ikgadējā simpozijā tika diskutēts par MI kā gan problēmu, gan risinājumu klimata krīzei [100]. No vienas puses, MI apmācība ir energoietilpīga – viens liels modelis savas dzīves ciklā var patērēt tikpat daudz elektroenerģijas kā vairāki simti māju. No otras puses, MI spēj būtiski uzlabot elektrotīkla optimizāciju, klimata modelēšanu un tīro enerģiju tehnoloģiju atklāšanu. Iegūtā vienprātība bija, ka nepieciešama starpdisciplināra sadarbība, lai MI oglekļa pēdu samazinātu, vienlaikus izmantojot tā iespējas ilgtspējas labā [101]. Viens intriģējošs priekšlikums ir izmantot MI, lai izstrādātu efektīvākas MI mikroshēmas un algoritmus (t.i., MI pašaizlabojuma cilpa, lai samazinātu enerģijas patēriņu).
Akadēmiskajā vidē pieaug uzmanība arī MI drošībai, saskaņošanai un ētikai kā nopietniem pētniecības virzieniem. Konferences par MI saskaņošanu (lai nodrošinātu, ka MI sistēmu mērķi ir saskaņoti ar cilvēku vērtībām) piesaista ne tikai filozofus, bet arī datorzinātniekus, kas piedāvā tehniskus risinājumus. Šogad tapuši pētījumi par interpretējamākiem neironu tīkliem, paņēmieniem MI modeļu “halucināciju” novēršanai un MI veselā saprāta salīdzinošo izvērtējumu. Un jo īpaši prestižā Tjūringa balva (“datorzinātņu Nobela prēmija”) martā tika piešķirta Jošua Benģio, Džefrijam Hintonam un Janam Lekunam par viņu nozīmīgo ieguldījumu dziļajā mācīšanā – atzīstot, ka nozares pamatidejas patiešām ir mainījušas pasauli. Tagad jaunā pētnieku paaudze turpina šo mantojumu, lai risinātu sarežģītākos neatrisinātos jautājumus laikā, kad MI sistēmas kļūst arvien spēcīgākas.
Ievērojami komentāri un ekspertu viedokļi
MI attīstības drudzī vadošās tehnoloģiju un zinātnes personības pauž asus komentārus – daži optimistiski, citi piesardzīgi – par to, kurp mēs virzāmies:
- Eksistenciālu risku brīdinājumi:Geoffrey Hinton, bieži dēvēts par “mākslīgā intelekta krusttēvu”, ir izteicis dažus no visstingrākajiem brīdinājumiem. Aizejot no Google, lai varētu brīvi runāt, Hinton paziņoja Reuters, ka superinteliģents mākslīgais intelekts var radīt “steidzamāku” draudu cilvēcei nekā klimata pārmaiņas – risku, kas, viņaprāt, varētu materializēties tuvāko desmitgažu laikā [102] [103]. “Es negribētu teikt, ka nevajag uztraukties par klimata pārmaiņām… bet domāju, ka [mākslīgais intelekts] varētu izrādīties steidzamāks,” sacīja Hinton, norādot, ka nav acīmredzama veida, kā “vienkārši apturēt” nekontrolētu mākslīgo intelektu tādā pašā veidā, kā mēs varam samazināt oglekļa emisijas [104] [105]. Viņš parakstīja augsta līmeņa vēstuli, aicinot uz pauzi lielapjoma mākslīgā intelekta izmēģinājumos, lai gan pats atzīst, ka moratorijs varētu būt “pilnīgi nereāls” un tā vietā iestājas par intensīvu pētījumu veikšanu mākslīgā intelekta drošības jomā jau tagad [106] [107]. Tāpat arī cits Tjūringa balvas ieguvējs Yoshua Bengio un citi ir pauduši, ka mākslīgā intelekta iznīcinošo risku mazināšana jāizvirza par globālu prioritāti, līdzvērtīgu kodolkara novēršanai [108] [109]. Šie brīdinājumi ir veicinājuši vairāku likumdevēju priekšlikumus par starptautisku uzraudzību – piemēram, daži ES Parlamenta deputāti aicināja sasaukt globālu samitu par mākslīgā intelekta nākotni, un ANO ir izvirzījusi ideju par mākslīgā intelekta regulatīvo institūciju, kas līdzinātos kodoluzrauga IAEA modelim [110].
- Optimisma un pragmatisma balsis: Ne visi AI kopienā koncentrējas uz pasaules gala scenārijiem. Tādi eksperti kā Andrew Ng uzskata, ka AI riski šobrīd ir daudz tūlītējāki – sākot ar aizspriedumainiem algoritmiem un beidzot ar darba vietu zaudēšanu – un tiem nepieciešami praktiski risinājumi, nevis hipotēzes. Ng nesen salīdzināja AI bailes ar “pārapdzīvotību uz Marsa,” aicinot uzņēmumus uzlabot caurspīdīgumu un modeļu taisnīgumu, nevis panikot par nekontrolējamu superintelektu (līdzīgu nostāju pauž arī Meta pārstāvis Yann LeCun). Citi pētnieki aizstāv AI pozitīvo potenciālu: “AI sniegs milzīgu labumu,” Hinton pats ir teicis, piemēram, personalizēta izglītība vai medicīnas atklājumi [111]. Spriedze starp vēlmi izmantot AI priekšrocības un nepieciešamību ierobežot tā riskus ir centrālā tēma ekspertu diskusijās. Fei-Fei Li, vadoša AI pētniece, bieži uzsver nepieciešamību pēc dažādām balsīm un uz cilvēku vērsta dizaina AI izstrādē, lai šīs tehnoloģijas “papildinātu, nevis aizvietotu” cilvēkus. Un daudzi norāda, ka AI ir rīks – ja to vada pareizi, tas var palīdzēt daudz ātrāk risināt tādas steidzamas problēmas kā jaunu medikamentu atklāšana vai pielāgošanās klimata pārmaiņām.
- Nozares līderu viedokļi: Tehnoloģiju uzņēmumu vadītāji arī piesaka savu nostāju, kļūstot par sava veida AI laikmeta valstsvīriem. Satya Nadella no Microsoft nesen norādīja, ka AI šobrīd ir pagrieziena punktā, kas līdzinās “Gūtenberga preses mirklim”, un uzsvēra “aizsargbarjeras, nevis bremzes” – argumentējot, ka atbildīga attīstība, nevis pilnīga apstāšanās, ir pareizais ceļš uz priekšu. Sam Altman no OpenAI, pēc globāla tūres, kurā tikās ar regulatoriem, atzina noteiktas regulācijas nepieciešamību (pat piedāvāja ieviest starptautisku licencēšanas režīmu jaudīgākajiem modeļiem), bet vienlaikus brīdināja pret pārmērīgu birokrātiju, kas varētu apslāpēt inovācijas. Kad OpenAI nolēma atlikt savu atvērtā pirmkoda modeļa izlaišanu, Altman atklāti izskaidroja, ka tas bija tāpēc, ka “kad tas būs atvērts, mēs vairs nevarēsim neko atsaukt”, tā uzsverot šī lēmuma nopietnību [112] [113]. Dario Amodei no Anthropic ir izcēlis AI izlīdzināšanas pētījumu nozīmi, norādot, ka viņa uzņēmums testē veidus, kā panākt, lai AI spētu izskaidrot savu domāšanas procesu un ievērotu skaidrus ētikas noteikumus. Demis Hassabis no Google DeepMind ir paudis, ka nākotnē varētu tikt izveidota “AGI (vispārējās mākslīgās intelekta) konstitūcija” – vērtību un ierobežojumu kopums, ar ko tiktu aprīkots superinteliģentais AI, lai nodrošinātu tā labvēlību cilvēcei.
- Sabiedrības reakcijas un kultūra: Arī sabiedrībā zināmas personas no dažādām jomām iesaistās diskusijā par mākslīgā intelekta ietekmi. Politikā daži ASV 2024. gada prezidenta amata kandidāti iekļāva mākslīgo intelektu savā priekšvēlēšanu programmā – piemēram, tehnoloģijām veltītā RFK Jr. kampaņa rosināja “ieviest mākslīgo intelektu visur” valdībā, taču kritiķi šo pieeju nodēvēja par “katastrofu”, jo bažījas par uzraudzības trūkumu [114] [115]. Izklaides jomā aktieri un scenāristi cīnās ar MI ienākšanu: Holivudas arodbiedrības risina sarunas par ierobežojumiem attiecībā uz digitālajām MI kopijām, kas varētu aizstāt māksliniekus. Šonedēļ neatkarīgā grupa Deerhoof izņem savu mūziku no Spotify, protestējot pret to, ka straumēšanas autoratlīdzības varētu tikt izmantotas MI pētījumu finansēšanai militārajā jomā – “mēs nevēlējāmies, lai mūsu mūzika finansē MI karadarbības tehnoloģijas,” grupa norādījusi, apliecinot mākslinieku bažas [116]. Arī ikdienas lietotāji sastopas ar MI jaunā veidā – sākot no vīrusu deepfake videoklipiem vietnē TikTok (daži nekaitīgi, daudzi satraucoši) [117], līdz MI apkalpošanas robotiem, kas beidzot kļūst gandrīz tikpat noderīgi kā cilvēki. Šī sajūtu un bažu kombinācija sabiedriskajā diskursā rāda, ka mākslīgais intelekts vairs nav šaura nišas tēma – tā ir plaša sabiedrības diskusija, kas aptver ētiku, darba tirgu, radošumu un daudz ko citu.
- Mākslīgā intelekta ļaunprātīgas izmantošanas atklāšana: Eksperti nebaidās atklāt MI tumšākos pielietojumus. Nesenā Wired izmeklēšanā tika atklāta vesela “MI atsegtāju” tīmekļa vietņu nozare, kas izmanto ģeneratīvo MI, lai radītu neīstas kailfoto no sieviešu apģērbtām bildēm – būtībā tas ir automatizēts uzmākšanās veids [136]. Pārsteidzoši, ka desmitiem šādu vietņu darbojās atklāti un pat pelnīja naudu ar reklāmu tīkliem. Pētījuma vadītājs, pētnieks Alexios Mantzarlis no Indicator, kritizēja lielos tehnoloģiju pakalpojumu sniedzējus par neapzinātu atbalstu šai ļaunprātībai. “Viņiem bija jāpārtrauc jebkādu pakalpojumu sniegšana MI atsegtājiem brīdī, kad kļuva skaidrs, ka to vienīgais pielietojums ir seksuāla uzmākšanās,” sacīja Mantzarlis [137]. Viņa komanda konstatēja, ka 62 no 85 šādām vietnēm izmantoja lielo uzņēmumu, piemēram, Amazon (hostings) vai Google (pieteikšanās API), pakalpojumus, tādējādi vainojot galveno tehnoloģiju ekosistēmu MI ļaunprātīgas izmantošanas atbalstā [138] [139]. Pēc plašās sašutuma izteikšanas daži pakalpojumu sniedzēji apturēja sadarbību ar šīm vietnēm, un Eiropas regulatori rūpīgi seko līdzi saskaņā ar jaunajiem noteikumiem pret MI ģenerētiem neatļautiem attēliem. Šis gadījums uzsver, ka MI ētika nav tikai teorija – tam ir reālas, steidzamas sekas cilvēktiesībām un drošībai, un eksperti pieprasa atbildību.
Avoti: Oficiālie uzņēmuma preses paziņojumi; The Verge [118] [119]; TechCrunch [120] [121]; Reuters [122] [123] [124] [125]; Eiropas Parlamenta Ziņas [126] [127]; MIT Jaunumi [128] [129]; Wired [130]; Bloomberg [131]; ASV Kongresa NCSL ziņojums [132]; RAND Corporation komentārs <a href=”https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/06/the-g7-summit-missed-an-opportunity-for-progress-on.html#:~:text
=G7 samits atbalsoja a, ar Kanādas AI uzņēmumu Cohere” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener”>rand.org [133]; un ekspertu intervijas dažādos medijos [134] [135].Visbeidzot vērts atzīmēt nelielu MI humoru un pazemību ekspertu vidū. Atbildot uz jautājumu par straujo progresu, kāds MI pētnieks asprātīgi norādīja, ka mūsdienu modeļi ir “bieži kļūdaini, bet nekad nešaubīgi”. Tā kā MI sistēmas pārliecinoši sniedz atbildes (un reizēm pieļauj kļūdas), šis ar humoru paustais novērojums ir ļoti precīzs. Kā kāds Google zinātnieks teica, uzdevums ir “pārvērst šos universālos apmēramatorus uzticamos rīkos” – panākt, lai MI apzinās, ko tā nezina. Strauji attīstoties, pasaules vadošie MI prāti vienlaikus ir gan apbrīnā, gan piesardzīgi par radīto tehnoloģiju. Kopsavilkums: mēs ieejam jaunā MI revolūcijas nodaļā, un būs nepieciešama bezprecedenta sadarbība starp pētniekiem, nozari, politikas veidotājiem un sabiedrību, lai šī spēcīgā tehnoloģija patiesi kalpotu cilvēcei. MI stāsts 2025. gadā ir apbrīnojamas inovācijas – un apziņa, ka tas, kā mēs tagad risināsim izaicinājumus, noteiks mūsu nākotni nākamajām desmitgadēm.
References
1. techcrunch.com, 2. techcrunch.com, 3. techcrunch.com, 4. techcrunch.com, 5. www.theverge.com, 6. www.theverge.com, 7. www.theverge.com, 8. www.theverge.com, 9. www.theverge.com, 10. www.theverge.com, 11. www.theverge.com, 12. www.theverge.com, 13. press.airstreet.com, 14. press.airstreet.com, 15. www.theverge.com, 16. www.theverge.com, 17. www.aboutamazon.com, 18. www.aboutamazon.com, 19. www.aboutamazon.com, 20. www.aboutamazon.com, 21. www.reuters.com, 22. www.reuters.com, 23. www.reuters.com, 24. www.reuters.com, 25. www.reuters.com, 26. www.reuters.com, 27. www.reuters.com, 28. www.army.mil, 29. news.mit.edu, 30. www.reuters.com, 31. www.reuters.com, 32. www.reuters.com, 33. www.reuters.com, 34. www.reuters.com, 35. www.reuters.com, 36. www.reuters.com, 37. www.reuters.com, 38. www.reuters.com, 39. www.reuters.com, 40. www.reuters.com, 41. www.europarl.europa.eu, 42. www.europarl.europa.eu, 43. www.europarl.europa.eu, 44. www.europarl.europa.eu, 45. www.europarl.europa.eu, 46. www.europarl.europa.eu, 47. www.europarl.europa.eu, 48. www.whitecase.com, 49. www.rand.org, 50. www.rand.org, 51. www.rand.org, 52. www.rand.org, 53. www.rand.org, 54. www.rand.org, 55. thebulletin.org, 56. unidir.org, 57. www.ncsl.org, 58. www.ncsl.org, 59. www.ncsl.org, 60. www.ncsl.org, 61. www.ncsl.org, 62. www.theverge.com, 63. www.theverge.com, 64. www.theverge.com, 65. www.theverge.com, 66. www.theverge.com, 67. www.theverge.com, 68. www.theverge.com, 69. www.theverge.com, 70. www.reuters.com, 71. www.reuters.com, 72. www.reuters.com, 73. www.reuters.com, 74. www.reuters.com, 75. www.reuters.com, 76. www.reuters.com, 77. www.reuters.com, 78. www.theverge.com, 79. www.theverge.com, 80. www.theverge.com, 81. www.theverge.com, 82. www.theverge.com, 83. www.theverge.com, 84. www.theverge.com, 85. www.theverge.com, 86. www.theverge.com, 87. www.theverge.com, 88. www.theverge.com, 89. www.theverge.com, 90. www.theverge.com, 91. www.theverge.com, 92. www.theverge.com, 93. news.mit.edu, 94. news.mit.edu, 95. news.mit.edu, 96. news.mit.edu, 97. news.mit.edu, 98. news.mit.edu, 99. news.mit.edu, 100. news.mit.edu, 101. news.mit.edu, 102. www.reuters.com, 103. www.reuters.com, 104. www.reuters.com, 105. www.reuters.com, 106. www.reuters.com, 107. www.reuters.com, 108. www.linkedin.com, 109. medium.com, 110. www.reuters.com, 111. fortune.com, 112. techcrunch.com, 113. techcrunch.com, 114. www.theverge.com, 115. www.theverge.com, 116. www.theverge.com, 117. www.theverge.com, 118. www.theverge.com, 119. www.theverge.com, 120. techcrunch.com, 121. techcrunch.com, 122. www.reuters.com, 123. www.reuters.com, 124. www.reuters.com, 125. www.reuters.com, 126. www.europarl.europa.eu, 127. www.europarl.europa.eu, 128. news.mit.edu, 129. news.mit.edu, 130. www.theverge.com, 131. www.reuters.com, 132. www.ncsl.org, 133. www.rand.org, 134. www.reuters.com, 135. www.reuters.com, 136. www.theverge.com, 137. www.theverge.com, 138. www.theverge.com, 139. www.theverge.com
