Przegląd wiadomości AI – 28 czerwca 2025

28 czerwca 2025 – Świat sztucznej inteligencji przeżył w tym tygodniu prawdziwy zalew wydarzeń, obejmujących wielkie ruchy korporacyjne, przełomowe osiągnięcia badawcze, nowe narzędzia oparte na AI, a także ważne kamienie milowe w regulacjach i etyce. Od gigantów technologicznych rekrutujących najlepszych talentów AI i inwestujących w infrastrukturę, po przełomy w opiece zdrowotnej i robotyce oraz nowe przepisy, które zaczynają kształtować przyszłość AI – oto najważniejsze aktualizacje ze świata sztucznej inteligencji, o których mówi cały świat.

Ruchy i inwestycje korporacyjne w AI

Meta rekrutuje talenty OpenAI i zwiększa inwestycje w AI: Spółka-matka Facebooka, Meta, znalazła się na pierwszych stronach gazet dzięki zatrudnieniu Trapita Bansala, kluczowego badacza odpowiedzialnego za zaawansowany model rozumowania OpenAI cointelegraph.com. Bansal dołącza do grona kilku innych byłych naukowców z OpenAI, którzy niedawno zostali pozyskani przez Meta cointelegraph.com, w ramach działań CEO Marka Zuckerberga mających na celu wzmocnienie możliwości AI w firmie. Meta zamierza trenować swoje systemy sztucznej inteligencji na coraz większej liczbie danych z rzeczywistego świata, by poprawić ich zdolności rozumowania i planowania cointelegraph.com. Oprócz rekrutacji talentów, Meta inwestuje też potężne środki w infrastrukturę AI – w czerwcu przejęła 49% udziałów w firmie zajmującej się oznaczaniem danych, Scale AI (wyceniając Scale na niemal 15 miliardów dolarów) cointelegraph.com. Meta zabezpieczyła również 20-letnią dostawę energii jądrowej (1,1 GW od Constellation Energy), która ma zasilać jej centra danych AI od 2027 roku cointelegraph.com, co podkreśla olbrzymie zapotrzebowanie na energię w skalowalnej AI. W sferze obronności Meta połączyła siły z wojskową firmą technologiczną Anduril, aby opracować gogle AR napędzane AI dla armii USA cointelegraph.com – projekt ten integruje platformę danych pola walki Anduril z urządzeniami AR Meta przeznaczonymi dla żołnierzy. Wszystkie te działania pokazują determinację Meta, by być na czele „wyścigu AI”, wspieranym przez najlepszych specjalistów i ogromne zasoby.

Cicha ekspansja AI Amazona: Podczas gdy bardziej medialne firmy AI przyciągały uwagę, Amazon dzięki konsekwentnym inwestycjom w AI stał się nieco niedocenionym zwycięzcą. Cena akcji firmy podwoiła się niemal w ciągu ostatnich trzech lat, a analitycy przypisują ten wzrost m.in. ekspansji napędzanej przez AI w różnych sektorach działalności binaryverseai.com. W analizie dla Nasdaq Jennifer Saibil zauważyła, że napęd Amazona – od handlu detalicznego, przez Prime Video, po przejęcia w ochronie zdrowia – jest coraz silniej powiązany z Amazon Web Services (AWS), czyli chmurą AI stojącą za wieloma usługami binaryverseai.com. AWS ma dziś około 30% udziału w światowym rynku chmury, a jej zyski (razem z rosnącymi przychodami z reklamy) pozwalają finansować „księżycowe projekty” AI Amazona binaryverseai.com. CEO Andy Jassy porównuje transformacyjny wpływ AI do elektryczności ze względu na jej wszechobecność binaryverseai.com. W praktyce Amazon implementuje AI w każdej sferze swojej działalności: od automatyzacji magazynów, przez asystentów głosowych Alexa, po intensywne inwestycje w generatywne AI dla klientów AWS. Przekaz płynący z ostatnich raportów finansowych i ruchów Amazona jest jasny: AI to nie poboczny projekt tego giganta technologicznego, lecz kluczowy element długofalowej strategii – nawet jeśli jest mniej nagłośniony niż działania konkurentów.

Salesforce i Perplexity wdrażają nowe narzędzia AI: Lider oprogramowania korporacyjnego Salesforce w tym tygodniu uruchomił Agentforce 3, czyli aktualizację swojej platformy wsparcia klienta napędzanej AI. Nowy system zamienia chatboty („agentów”) w prawdziwych wirtualnych współpracowników dla ludzkich przedstawicieli, a w jego skład wchodzi centrum dowodzenia z podglądem na żywo, odtwarzaniem sesji oraz Agent Exchange – rynkiem ponad 100 gotowych automatyzacji binaryverseai.com. Nowe funkcje mają rzeczywisty wpływ biznesowy – Salesforce raportuje wzrost adopcji agentów AI o 233% w ciągu pół roku, gdyż firmy przekonują się, że AI potrafi dziś rozwiązać większość zgłoszeń do działu wsparcia oraz radykalnie skrócić czasy obsługi binaryverseai.com. W tym czasie startup AI Perplexity – znany z asystenta wyszukiwania AI – zaprezentował zestaw funkcji przekształcających jego produkt z prostego Q&A w studio badań i produktywności. Nowy Perplexity Labs potrafi generować raporty, prezentacje lub nawet proste aplikacje webowe na podstawie poleceń w języku naturalnym binaryverseai.com. Nowa funkcja głosowa pozwala zadawać pytania, a odpowiedzi są odczytywane głosowo, zaś funkcja przesyłania plików umożliwia semantyczne przeszukiwanie dokumentów i transkryptów spotkań binaryverseai.com. Dzięki hojnym darmowym pakietom i opcji prywatności (możliwość kasowania historii rozmów), narzędzie Perplexity przypomina teraz jednocześnie Notion, ChatGPT i Wolfram Alpha, łącząc ich możliwości w jednym asystencie AI binaryverseai.com. Trend jest wyraźny: firmy duże i małe w szybkim tempie integrują AI w produktach, by zwiększać produktywność i oferować nowe funkcjonalności – zyskując przez to przewagę nad tymi, którzy nie wdrażają takich narzędzi równie skutecznie.

Przełomowe technologie i badania AI

AlphaGenome DeepMind posuwa genetykę do przodu: Oddział badawczy Google zajmujący się AI, DeepMind, ogłosił przełom w zastosowaniu sztucznej inteligencji do genetyki. Ich nowy model AlphaGenome potrafi analizować do miliona par zasad DNA jednocześnie i przewidywać wpływ mutacji na regulację i funkcjonowanie genów deepmind.google deepmind.google. Ten zunifikowany model wykorzystuje konwolucyjne sieci neuronowe i transformatory, dzięki czemu analizuje zarówno lokalne motywy DNA, jak i odległe interakcje genów – potrafi np. wykryć region wzmacniacza oddalony niemal o 980 000 par zasad i uznać jego wpływ na dany gen binaryverseai.com. W testach AlphaGenome przewyższył wszystkie wcześniejsze metody w 22 z 24 kluczowych zadań genomiki i nawet ponownie odkrył znaną mutację prowadzącą do białaczki, którą naukowcy opisali dopiero po latach badań binaryverseai.com. DeepMind udostępnił AlphaGenome przez API dla niekomercyjnych badań, mając nadzieję, że przyspieszy to odkrycia naukowe w genetyce deepmind.google deepmind.google. Naukowcy określają to mianem „genomicznego gromu” – gdyż AI uczyniło genom „przeszukiwalny” binaryverseai.com. Szybko określając skutki zmian DNA, AI takie jak AlphaGenome mogą pomóc odkrywać genetyczne przyczyny chorób i wskazywać kierunki dla nowych terapii.

Alibaba prezentuje multimodalny model Qwen-VLo: Chiński gigant technologiczny Alibaba ogłosił znaczący kamień milowy z modelem Qwen-VLo, najnowszą multimodalną AI nowej generacji. Najnowszy model z serii Qwen firmy Alibaba, Qwen-VLo, to zunifikowany model wizja-język, który potrafi zarówno rozumieć obrazy, jak i generować zupełnie nowe grafiki na podstawie poleceń tekstowych qwenlm.github.io. „Ten ulepszony model nie tylko ‘rozumie’ świat, ale także generuje wysokiej jakości obrazy na tej podstawie” – podkreśla zespół badawczy Alibaba Qwen qwenlm.github.io. W praktyce użytkownicy mogą przekazać Qwen-VLo obraz wejściowy i poprosić o złożone edycje, albo po prostu opisać grafikę słowami, by model ją stworzył. Pokazano, jak Qwen-VLo wykonuje zadania takie jak transfer stylu (np. „zmień to zdjęcie, by wyglądało jak obraz Van Gogha”), wstawianie obiektów („nałóż czerwony kapelusz na kota”), czy nawet łączenie wielu instrukcji naraz qwenlm.github.io qwenlm.github.io. Co wyróżnia Qwen-VLo to obsługa otwartych instrukcji edycji obrazów oraz multijęzyczność (model rozumie polecenia zarówno po chińsku, jak i po angielsku) qwenlm.github.io qwenlm.github.io. Model generuje rysunki etapami – od ogólnych do szczegółowych – co zapewnia spójny i realistyczny efekt końcowy. Alibaba udostępniła Qwen-VLo w interfejsie Qwen Chat jako wersję przedpremierową, sygnalizując chęć oferowania AI, która potrafi zarówno „widzieć”, jak i tworzyć, jak OpenAI GPT-4 Vision. Jest to część szerszego trendu na multimodalną AI, która spaja tekst, obraz i inne domeny w jednym systemie.

Samo-udoskonalające się modele AI “SEAL”: W akademickich badaniach nad AI naukowcy z MIT zaprezentowali podejście do Samo-adaptujących się Modeli Językowych (nazywanych „SEAL”), które potrafią uczyć się autonomicznie na podstawie własnych wyników. Zamiast pozostać statycznym po wytrenowaniu, model SEAL potrafi generować dla siebie zadania do praktyki, próbować je rozwiązać, oceniać swoje odpowiedzi i następnie aktualizować swoją wiedzę – wszystko bez udziału człowieka. W testach łamigłówek prototypowy system SEAL zwiększył swój wskaźnik sukcesu z 0 do 72% dzięki iteracyjnemu samodoskonaleniu binaryverseai.com. Model wykorzystuje uczenie przez wzmacnianie, by nagradzać się za postępy i potrafi na bieżąco integrować nowe dane, jednak badacze ostrzegają, że grozi mu “katastrofalne zapominanie” starszej wiedzy binaryverseai.com. Obietnicą SEAL jest AI, które „rozwija się jak uczeń”, a nie stały ekspert binaryverseai.com. Wyobraź sobie asystenta programisty, który w nocy sam uczy się nowych przypadków testowych na podstawie wczorajszych błędów, lub edukacyjnego tutora, który udoskonala swoje lekcje po każdej interakcji ze studentem – to przykłady zastosowań, które zapowiada koncepcja SEAL. Choć to wciąż eksperymentalne, prace te pokazują, że autonomiczne doskonalenie to teraz filozofia projektowania systemów AI, co przybliża nas o krok do AI, które potrafi nieustannie się adaptować i doskonalić binaryverseai.com.

AI pokonuje wykrywacz kłamstw (zazwyczaj): Nowe metabadanie wstrząsnęło dziedziną wykrywania oszustw. Naukowcy dokonali przeglądu 98 badań i stwierdzili, że systemy AI wykorzystujące konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do analizy ludzkich sygnałów mogą przewyższać tradycyjne poligrafy w wykrywaniu kłamstw binaryverseai.com. Systemy te przetwarzają mikroekspresje twarzy, mrugnięcia oczu, drżenia głosu, rozkład ciepła ciała, a nawet zapisy fal mózgowych EEG, aby odróżnić zachowania prawdziwe od fałszywych binaryverseai.com. Ludzie często nie zauważają ulotnych sygnałów, jak np. sekunda uniesienia brwi, ale maszyny rejestrują je z częstotliwością 240 klatek na sekundę binaryverseai.com. Jednak badanie uwypukliło też poważne ograniczenia: sygnały kłamstwa różnią się między kulturami i płciami – uniesienie brwi w jednej kulturze oznacza wątpliwość, w innej szacunek binaryverseai.com. Obecne modele wykrywające kłamstwo przeuczone są na danych regionalnych, co obniża ich wiarygodność globalnie. Przegląd wskazuje na potrzebę różnorodniejszych danych treningowych i podkreśla konieczność etycznych zabezpieczeń binaryverseai.com. W skrócie, AI do wykrywania kłamstw wyprzedza stare poligrafy, ale nie są nieomylne – liczy się kontekst. Eksperci podkreślają, że użycie takich narzędzi musi uwzględniać prywatność oraz ryzyko fałszywych pozytywów, nawiązując do szerokiej debaty o roli AI w nadzorze i egzekwowaniu prawa.

AI w opiece zdrowotnej i naukach o życiu

Uczenie głębokie przewiduje krwotok poporodowy: W obiecującym rozwoju medycznej AI, chiński zespół badawczy pod kierunkiem dr Wenzhe Zhang poinformował o modelu AI, który potrafi przewidywać krwotok poporodowy (PPH) – główną przyczynę śmiertelności matek – zanim nastąpi poród. Analizując skany MRI ciężarnych przy pomocy głębokiego modelu uczenia “late fusion” (łączącego 2D i 3D konwolucyjne sieci neuronowe, radiomikę oraz dane kliniczne), ich podejście identyfikowało przypadki z wysokim ryzykiem z imponującą precyzją. W badaniu 581 pacjentek AI osiągnęła ok. 92% czułości i 91% specyficzności w przewidywaniu, które kobiety doznają ciężkiego krwotoku, wyprzedzając inne metody auntminnie.com binaryverseai.com. „Wcześniejsze rozpoznanie pacjentek zagrożonych krwotokiem poporodowym jest kluczowe dla optymalizacji planu porodu, przygotowania niezbędnych produktów krwi i minimalizacji negatywnych skutków” – zauważyli badacze w Academic Radiology auntminnie.com. Ponieważ PPH odpowiada za około 25% zgonów matek na świecie auntminnie.com, takie narzędzie AI może uratować życie – umożliwiając lekarzom mobilizację transfuzji i zespołów chirurgicznych z wyprzedzeniem u osób z grupy ryzyka. Choć konieczna jest dalsza walidacja przed klinicznym wdrożeniem, badanie podkreśla, jak AI wraz z rutynowymi badaniami MRI potrafi wychwycić subtelne sygnały ostrzegawcze, które mogą umknąć ludzkiemu oku, potencjalnie ratując życie matek przy porodzie.

Mikroskop AI znajduje „niewidoczne” plemniki: Kolejny medyczny przełom nastąpił w dziedzinie leczenia niepłodności. Mikroskop wspomagany przez AI wykazał, że potrafi wykryć żywotne plemniki w przypadkach skrajnie niskiej liczby plemników, gdzie zawodzą tradycyjne metody. W jednym dramatycznym przykładzie próbka w klinice leczenia niepłodności została uznana za beznadziejną, gdy technicy przez 48 godzin nie znaleźli żadnego plemnika. System AI z wykorzystaniem mikroprzepływowego chipa i komputerowego rozpoznawania obrazu zeskanował próbkę i wykrył 44 żywotne plemniki w mniej niż godzinę binaryverseai.com. To wystarczyło do przeprowadzenia specjalistycznej procedury IVF (ICSI – docytoplazmatyczne wstrzyknięcie plemnika) i ostatecznie doprowadziło do ciąży binaryverseai.com. Co istotne, rozwiązanie AI pozwala uniknąć toksycznych barwników i inwazyjnych biopsji podczas szukania plemników. Eksperci sądzą, że technologia ta może zostać upowszechniona, by pomóc wielu przypadkom niepłodności męskiej – np. dzięki rangowaniu zdrowia plemników dla wyboru najlepszych komórek, lub rozciągnięciu techniki na ocenę komórek jajowych czy zarodków. Mówiąc wprost, to co było „szukaniem igły w stogu siana” – wyławianiem kilku dobrych plemników spośród milionów komórek – teraz można wykonać rzetelnie i szybko dzięki AI. Dla par zmagających się z niepłodnością te osiągnięcia dają nową nadzieję. To mocna ilustracja, jak AI bezpośrednio zmienia życie w laboratorium, zamieniając dotąd niemożliwe scenariusze w historie sukcesu.

Sztuczna inteligencja w obrazowaniu medycznym chroni zdrowie matek: Poza krwotokiem poporodowym AI rozwiązuje też inne zagrożenia położnicze. Badacze z Kalifornii i Chin połączyli analizę „radiomiczną” MRI z uczeniem maszynowym do przewidywania spektrum przodującego przyrośnięcia łożyska (niebezpieczny stan, gdy łożysko wrasta zbyt głęboko) oraz towarzyszących krwotoków. Model zespolony łączący obrazowanie i dane kliniczne nie tylko przewidywał takie zdarzenia, ale robił to na tyle wcześnie, że można było planować sposób porodu binaryverseai.com. Mówiąc prosto, radiolodzy wspierani przez AI mogą oznaczyć ciążę wysokiego ryzyka na tygodnie przed porodem. Szpitale wtedy mogą planować dostępność krwi i gotowość zespołów, mocno poprawiając szanse. To wpisuje się w szerszy trend: AI-ulepszone diagnostyki w obrazowaniu medycznym. Od wykrywania raka w mammografii po analizę udarów na badaniach mózgu, AI coraz częściej pełni rolę „drugiej pary oczu” dla lekarza. Na oddziale porodowym ta dodatkowa przewidywalność może decydować o życiu, zwłaszcza w rejonach, gdzie zasoby opieki nad matkami są ograniczone.

AI w robotyce i systemach autonomicznych

Robotyczny mózg Google DeepMind działający na urządzeniu: Jeden z najciekawszych debiutów pochodził z działu robotyki Google DeepMind, który zaprezentował Gemini Robotics On-Device – nowy model bazowy AI działający w pełni lokalnie na robotach, bez konieczności połączenia z chmurą pymnts.com pymnts.com. Ten model łączący wizję, język i akcję pozwala humanoidalnemu robotowi widzieć otoczenie i wykonywać złożone zadania z niskim opóźnieniem oraz bez konieczności stałego łącza internetowego. „Ponieważ model działa niezależnie od sieci danych, nadaje się do zastosowań wymagających niskich opóźnień i zapewnia niezawodność w środowiskach o niestabilnym połączeniu lub jego braku” – powiedziała Carolina Parada, szefowa robotyki w DeepMind pymnts.com pymnts.com. Bazując na wcześniejszym modelu z serii „Gemini” ogłoszonym w marcu, On-Device jest przeznaczony dla robotów dwuramiennych i potrafi szybko uczyć się nowych zadań dzięki fine-tuningu. Google informuje, że system potrafi wykonywać codzienne czynności, takie jak rozpinanie toreb, składanie ubrań, nalewanie płynów czy wyciąganie karty z talii pymnts.com. Programiści wykazali, że już 50–100 demonstracji wystarczy, by model uogólnił umiejętność na nowe zadanie, co jest ogromnym postępem w zakresie zręczności i adaptacji robotów pymnts.com. To także pierwszy główny model robotyczny Google DeepMind, który programiści mogą sami dostrajać pymnts.com, co otwiera drogę do personalizacji. Znaczenie Gemini On-Device polega na tym, że robot może teraz „myśleć” i reagować w czasie rzeczywistym na brzegu sieci – co jest kluczowe w przemyśle i robotyce domowej, gdzie liczy się błyskawiczna decyzja i prywatność (dane zostają na urządzeniu). Jak ujął to jeden z serwisów technologicznych, wraz z tą innowacją „robot myśli lokalnie i działa natychmiast” binaryverseai.com, co może przyspieszyć nadejście przydatnych humanoidalnych robotów w rzeczywistym świecie.

Magazynowy robot dźwigowy ABB: W sektorze robotyki przemysłowej ABB zaprezentowało Flexley Mover P603 – autonomicznego robota mobilnego o zwodniczo niewielkich rozmiarach. Mniej więcej wielkości stolika kawowego, ten niski pojazd może przewozić ładunki do 1 500 kg (1,5 tony) binaryverseai.com – to imponujący wyczyn jak na jego gabaryty. P603 nawiguję przy użyciu wizualnego SLAM (symultaniczna lokalizacja i mapowanie), co oznacza, że potrafi mapować podłogę magazynu na bieżąco, bez konieczności użycia QR kodów czy specjalnych tras binaryverseai.com. Wyposażony jest również w aktywne zawieszenie do pokonywania nierównych nawierzchni i może ustawiać ciężkie palety z dokładnością do 5 mm przy prędkości 2 m/s binaryverseai.com. Dla kierowników fabryk najbardziej atrakcyjną funkcją jest możliwość konfigurowania procesu pracy robota za pomocą interfejsu typu „przeciągnij i upuść” w ABB Software Studio, bez potrzeby skomplikowanego programowania binaryverseai.com. Innymi słowy, ustalanie tras i zadań robota jest niemal tak łatwe jak układanie playlisty. P603 pojawia się w czasie, gdy fabryki i magazyny coraz częściej dążą do elastycznej automatyzacji – zastępując (stałe) linie transportowe i prowadzone pojazdy swobodnie poruszającymi się robotami, które można błyskawicznie przeprogramować. Oferta ABB, zauważona w branżowych podsumowaniach, stanowi „kolejną cegiełkę” w ścianie automatyzacji napędzanej AI, ogarniającej logistykę binaryverseai.com. Gdy łańcuchy dostaw muszą dostosować się do gwałtownego wzrostu e-commerce i niedoborów siły roboczej, takie inteligentne roboty stają się niezbędne.

Prototyp drona zwiadowczego o rozmiarach komara, zaprezentowany przez chińskie laboratorium obronne tomshardware.com. Materiały chińskich mediów państwowych pokazały maleńkiego bionicznego drona – tak małego jak owad – trzymanego pomiędzy dwoma palcami.

Chiński dron szpiegowski wielkości komara: Brzmi jak science fiction, ale chińscy naukowcy zbudowali drona o rozmiarze prawdziwego komara. W tym tygodniu chińska telewizja państwowa CCTV-7 pokazała nagranie maleńkiego robota latającego, którego student z Narodowego Uniwersytetu Technologii Obronnych zaprezentował, trzymając go pomiędzy opuszkami palców tomshardware.com. Dron-komar występuje co najmniej w dwóch wersjach – z dwoma lub czterema skrzydłami – i został zaprojektowany z myślą o tajnych misjach zwiadowczych tomshardware.com. Szczegóły techniczne pozostają tajemnicą (nie wiadomo, jakie ma sensory ani jak długo działa bateria w obudowie tej wielkości), ale eksperci twierdzą, że sama prezentacja projektu sygnalizuje determinację Chin do rozwoju mikro-UAV na nowe, ekstremalne poziomy binaryverseai.com. Tak zminiaturyzowane drony mogą potencjalnie wtargnąć do budynków lub zawisać niedostrzeżone w środowisku miejskim, gdzie większe urządzenia nie mają szans – co rodzi złożone dylematy etyczne i bezpieczeństwa. Analitycy zaznaczają, że wiele krajów pracuje nad dronami w skali owada do rozpoznania, lecz największym wyzwaniem jest zapewnienie odpowiedniego zasięgu oraz niezawodna transmisja danych, biorąc pod uwagę niewielki zapas energii tomshardware.com. Prototyp Chin prawdopodobnie nadal pozostaje w fazie badań (brak dowodów na zastosowanie operacyjne tomshardware.com), ale pokazuje, jak daleko sięgnęła innowacja w dziedzinie dronów – dosłownie sprowadzając szpiegostwo do rozmiarów robaka. Ten postęp wzbudził już dyskusje o środkach przeciwdziałania i prywatności, bo już sam dźwięk brzęczenia komara koło ucha może oznaczać coś więcej niż komara.

Polityka AI, etyka i opinie ekspertów

Przełomowy wyrok w sprawie prawa autorskiego a dane do uczenia AI: Sędzia federalny w USA wydał długo oczekiwany wyrok o ogromnym znaczeniu dla firm AI i prawa autorskiego. W pozwie przeciwko startupowi Anthropic (twórcy chata Claude) sędzia William Alsup orzekł, że wykorzystanie chronionych prawem autorskim książek do uczenia AI może być traktowane jako dozwolony użytek (fair use) według prawa USA – co stanowi wielkie zwycięstwo branży AI apnews.com. Alsup porównał trening AI na tysiącach książek do pisarza czytającego klasykę – jak Dickensa – by stworzyć coś nowego, stwierdzając, że efekt działania AI jest „z natury transformacyjny”, nie zaś czystą kopią apnews.com. Jednak sędzia wyraźnie rozgraniczył: choć analiza (czyli uczenie/trening) może być fair use, sposób pozyskania danych nadal ma znaczenie. Antropic w swoim przypadku pozyskał wiele książek z „shadow libraries” – pirackich repozytoriów e-booków, czyli poprzez nielegalne pobieranie apnews.com apnews.com. Sędzia Alsup uznał, że Anthropic musi stanąć przed sądem za kradzież praw autorskich, bowiem „firma nie miała prawa korzystać z pirackich kopii w swojej bibliotece”, nawet jeśli wykorzystanie końcowe było transformacyjne apnews.com. W praktyce sąd oddalił zarzut, jakoby samo uczenie było naruszeniem praw, lecz zostawił otwartą kwestię odpowiedzialności za nielegalne pozyskanie danych treningowych. Ten podzielony wyrok ustanawia precedens jako być może pierwsze sądowe stanowisko w sprawie uczenia AI a fair use. Sugeruje, że „nauka bez pozwolenia jest możliwa” – firmy AI mogą korzystać z chronionych treści bez bezpośrednich licencji – ale nie mogą skracać drogi przy pozyskiwaniu danych binaryverseai.com. W praktyce programiści AI mają teraz jasny sygnał do zadbania o czystość swoich danych treningowych: skanowanie internetu czy pirackich serwisów grozi ryzykiem prawnym, a najbezpieczniejsze będzie korzystanie z legalnych lub publicznie dostępnych materiałów binaryverseai.com. Wyrok ten zapada w czasie, gdy podobnych pozwów przybywa przeciwko OpenAI i innym firmom apnews.com i prawdopodobnie wpłynie na ich przebieg. Anthropic przyznał, że cieszy się z uznania treningu AI za proces transformacyjny, zgodny z celem prawa autorskiego – pobudzaniem nowej twórczości apnews.com. Rozprawa w otwartych kwestiach odbędzie się w grudniu – i świat AI będzie śledził na bieżąco, jak prawo dogania technologiczną rzeczywistość.

Apetyt AI na energię pod lupą: Wraz ze wzrostem modeli AI rosną też obawy o ich wpływ na środowisko i zużycie energii. W tym tygodniu publicystka technologiczna Joanna Stern przeanalizowała pytanie „Ile energii zużywa Twoje polecenie dla AI?” – i wyniki zaskakują. Nawet pozornie banalne zadania AI mogą pochłaniać sporo prądu. Na przykład wygenerowanie krótkiego 6-sekundowego klipu wideo przez AI może zużyć „od 20 do 110 watogodzin” energii livemint.com. Przy górnej granicy to mniej więcej tyle prądu, ile potrzeba by uruchomić grill elektryczny przez 10 minut – Stern zademonstrowała to, smażąc stek równowartością energii zużywanej przez zapytanie o klip AI livemint.com. W praktyce dwa takie krótkie filmiki pochłoną tyle prądu, co przygotowanie całej kolacji na grillu livemint.com. Większe zadania, jak trenowanie modeli językowych, oznaczają już tysiące takich operacji GPU, pochłaniające megawatogodziny prądu i ogromne ilości wody do chłodzenia serwerowni livemint.com livemint.com. Tajemnicza podróż polecenia AI – od laptopa użytkownika, przez odległy serwer GPU, i z powrotem – zwykle pozostaje dla konsumentów niewidoczna, ale raport Stern (i narastające badania) obnażają ten „energetyczny drenaż” linkedin.com linkedin.com. Badacze z Hugging Face, tacy jak Sasha Luccioni, prowadzą nawet ranking zużycia energii przez AI, testując różne modele pod kątem poboru prądu livemint.com. Dobrą wiadomością są postępy sprzętowe: najnowsze chipy AI Nvidii są według firmy 30 razy bardziej energooszczędne niż te sprzed roku livemint.com. Koncerny akcentują też przechodzenie na czystą energię w swoich centrach danych livemint.com. Jednak zyski energetyczne mogą nie nadążyć za lawinowym wzrostem użycia AI – coraz więcej modeli, użytkowników, zapytań oznacza więcej prądu ogółem, nawet gdy każda operacja jest nieco „zielona” livemint.com livemint.com. Stern i inni sugerują, że rozwiązaniem jest transparentność: gdyby użytkownik widział „energetyczny koszt” każdego zapytania AI, mógłby dwa razy się zastanowić nad bezsensownym użyciem linkedin.com. Wnioski? AI to nie magia – napędza ją prąd, i to w dużych ilościach. Jak żartował jeden z menedżerów, AI będzie tak ekologiczne, jak energia (i woda), którą je „karmimy” livemint.com, więc przyszłe innowacje muszą obejmować nie tylko mądrzejsze modele, ale także bardziej energetycznie oszczędne rozwiązania.

Eksperci debatują nad nieprzewidywalną trajektorią AI: Szybki postęp AI sprawia, że nawet jej pionierzy wypowiadają się zarówno z optymizmem, jak i ostrożnością. Ilya Sutskever, współzałożyciel i główny naukowiec OpenAI, wzbudził poruszenie, publicznie ostrzegając, że ewolucja AI może wymknąć się spod kontroli w nieprzewidziany sposób. „AI będzie zarówno niezwykle nieprzewidywalna, jak i niewyobrażalna,” powiedział Sutskever w niedawnym wywiadzie, ostrzegając, że zaawansowane systemy AI mogą pewnego dnia zacząć ulepszać się same bez nadzoru człowieka analyticsindiamag.com. Sugeruje, że może to spowodować „gwałtowny i niekontrolowany postęp”, przez co ludziom trudno byłoby zrozumieć lub kontrolować, co nastąpi później analyticsindiamag.com. To mocne ostrzeżenie pojawiło się równolegle z rozważaniami Sutskevera na temat koncepcji „eksplozji inteligencji” – idee, że wystarczająco zaawansowana AI mogłaby nieustannie przepisywać samą siebie na lepszą wersję, prowadząc do wykładniczego wzrostu możliwości. Z drugiej strony Sutskever zauważył, że taka AI może przynieść „niewiarygodne przełomy w opiece zdrowotnej”, leczyć choroby i wydłużać ludzkie życie analyticsindiamag.com. Jednak ten optymizm połączył z obawą, jak powinniśmy zareagować, jeśli AI stanie się aż tak potężna analyticsindiamag.com. Jego wypowiedzi podkreślają szerszą dyskusję w społeczności AI: jak wyważyć obietnice AI (w medycynie, nauce itd.) z zagrożeniami, jakie niesie utrata kontroli czy nadzoru. Co warte uwagi, Sutskever niedawno odszedł z OpenAI, by założyć nową firmę Safe Superintelligence, której celem jest zapewnienie, by przyszła AI pozostała korzystna analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com. Jego stanowisko rezonuje z apelem innych liderów technologicznych o prowadzenie intensywnych badań nad bezpieczeństwem AI już teraz, a nie później. Fakt, że jeden z czołowych architektów AI otwarcie niepokoi się scenariuszami rodem z science fiction – AI ewoluująca poza ludzkie zrozumienie – pokazuje, że pytania etyczne i egzystencjalne wokół AI nie są już czysto akademickie. Są obecne tu i teraz i wymagają rozwiązania poprzez globalną współpracę, przemyślaną regulację oraz ciągłe badania nad zgodnością AI z wartościami ludzkimi.

AI i przyszłość pracy – ostrzeżenie dotyczące luki na rynku pracy: Wśród uwagi skupionej na zaawansowanych technologiach z przemysłu produkcyjnego padło ważne przypomnienie: Kto zbuduje przyszłość AI? Jim Farley, dyrektor generalny Forda, przemawiając na Aspen Ideas Festival, ostrzegł, że choć wydajność napędzana AI gwałtownie rośnie dla pracowników biurowych, to podaż wykwalifikowanych robotników fizycznych gwałtownie spada binaryverseai.com. Farley zaznaczył, że fabryki nadal polegają na wykwalifikowanych elektrykach, spawaczach i technikach – pracach, które AI i roboty wypełniają tylko w 10-20% zadań binaryverseai.com. Podał obrazowy przykład: w jednej z fabryk pracownik z Niemiec sprytnie naprawił zacięty bagażnik przy pomocy opony rowerowej – kreatywnego rozwiązania, jakiego nie przewidziałby żaden algorytm binaryverseai.com. Taka ludzka improwizacja pozostaje kluczowa na halach produkcyjnych. Jednak młodsze pokolenia coraz rzadziej wybierają zawody fizyczne, a wraz z przechodzeniem na emeryturę obecnych specjalistów pojawia się obawa, że branże mogą się zablokować: nie da się zwiększać produkcji fabryk pojazdów elektrycznych ani rozbudowywać infrastruktury bez wystarczającej liczby ludzkich rąk do pracy fizycznej. Farley apelował o inwestowanie w edukację zawodową i przedefiniowanie tych karier jako kluczowych wysokotechnologicznych zawodów przyszłości (bo często dziś elektrycy pracują z automatyką i zaawansowanymi maszynami) binaryverseai.com. Przedstawił to nawet jako kwestię bezpieczeństwa narodowego („krajowa produkcja to nasza obrona”), sugerując, że konkurencyjność krajów zależy od tego, czy znajdą się ludzie mogący zbudować innowacje, które AI wymyśla binaryverseai.com. Wniosek jest złożony: AI zmieni pracę, ale także stworzy nowe wymagania wobec rynku pracy. AI przejmie rutynowe zadania umysłowe, roboty przejmą powtarzalne zadania manualne, a pozostałe prace będą wymagały większych umiejętności, elastyczności i często interdyscyplinarnej wiedzy (np. łączenia stolarstwa z programowaniem u instalatora inteligentnych domów). Politycy i firmy są więc apelowani o planowanie rozwoju kompetencji siły roboczej, aby społeczeństwo nie zostało z milionem inżynierów promptów, ale zbyt małą liczbą hydraulików. Jak ujął to Farley: „Ameryka potrzebuje planu”, by zagwarantować, że postęp technologiczny i praca ludzka będą szły w parze binaryverseai.com.

Źródła: Powyższe informacje pochodzą z szerokiego zakresu autorytatywnych źródeł, w tym ogłoszeń firm, wywiadów z ekspertami i mediów relacjonujących AI. Kluczowe odniesienia obejmują raport Associated Press o rozstrzygnięciu sprawy praw autorskich dotyczących Anthropic apnews.com apnews.com, analizę The Wall Street Journal na temat zużycia energii przez AI livemint.com livemint.com, wypowiedzi liderów AI jak Ilya Sutskever za pośrednictwem Analytics India Magazine analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com oraz wiadomości korporacyjne z serwisów takich jak Cointelegraph (zatrudnienia i umowy Meta) cointelegraph.com cointelegraph.com. Najnowsze ustalenia naukowe pochodzą z publikacji takich jak oficjalny blog DeepMind (AlphaGenome) deepmind.google, Academic Radiology poprzez AuntMinnie (AI dla krwotoku poporodowego) auntminnie.com auntminnie.com i serwisów technologicznych (np. Tom’s Hardware o dronie-moskitierze) tomshardware.com. Wszystko to razem tworzy obraz krajobrazu AI, który rozwija się w zawrotnym tempie – z rosnącymi możliwościami i wpływem – podczas gdy społeczeństwo zmaga się z potrzebą zrozumienia i ukierunkowania tej transformacji. Każdy tydzień przynosi zarówno ekscytację, jak i refleksję nad rolą AI w naszym życiu, gospodarce i przyszłości.