What's up, HAL 9000?

Czy naprawdę musimy się tak spieszyć z AI?

Ina Fried May 27, 2025
Choć giganci technologiczni prześcigają się w tworzeniu coraz potężniejszych modeli sztucznej inteligencji, większość Amerykanów... wolałaby, żeby zwolnili tempo. Według najnowszego sondażu Axios Harris 100, aż 77% badanych woli, by firmy skupiły się na dokładności i bezpieczeństwie, nawet kosztem opóźnienia przełomów. Czy społeczeństwo wyciągnęło wnioski z ubiegłych dekad rewolucji cyfrowej? A może po prostu czujemy, że coś tu pędzi za szybko?

Cały artykuł tutaj: Nie za szybko!

Nowa fala agentów AI do kodowania zmienia branżę technologiczną

Ina Fried · May 20, 2025

Microsoft i OpenAI prezentują kolejne generacje agentów AI, które mają odciążyć programistów z rutynowych zadań, takich jak naprawa błędów, refaktoryzacja kodu czy dokumentacja. Nowe narzędzia potrafią pracować równolegle nad wieloma zadaniami, a według Microsoftu część z nich bazuje na modelach Claude od firmy Anthropic, a nie na Codexie od OpenAI. Choć automatyzacja może znacząco zwiększyć wydajność i ograniczyć zapotrzebowanie na pracowników, eksperci ostrzegają, że AI wciąż „halucynuje” i może generować błędy trudne do wykrycia. Największe wyzwania w tworzeniu oprogramowania wciąż będą wynikać z błędnych założeń i niejasnych potrzeb użytkowników.

Przeczytaj cały artykuł

Coraz większe obawy przed niekontrolowanymi agentami AI

W miarę jak firmy coraz chętniej wdrażają agentów AI do kluczowych zadań, rosną obawy dotyczące ich bezpieczeństwa. Specjaliści ostrzegają, że brak odpowiednich zabezpieczeń może prowadzić do poważnych naruszeń danych i utraty kontroli nad infrastrukturą IT. Firmy zajmujące się cyberbezpieczeństwem apelują o wdrażanie „tożsamości” dla agentów i tworzenie mechanizmów awaryjnych — zanim będzie za późno.

Przewiduje się, że już wkrótce agenci AI będą zarządzać innymi agentami, a ludzie będą musieli uczyć się, jak ich nadzorować. Czy jesteśmy gotowi na nową erę cyfrowych „współpracowników”?

Źródło: Axios, autor: Ina Fried · 9 maja 2025>Czytaj cały artykuł

🌐 Rewolucja w Treningu AI: Sztuczna inteligencja bez wielkich serwerowni?

Źródło: Opracowanie na podstawie artykułu WIRED – Will Knight


Czy sztuczną inteligencję można tworzyć bez gigantycznych centrów danych i kosztownych chipów? Tak! Dzięki rozproszonemu treningowi.

Dwa startupy – Flower AI z Wielkiej Brytanii i Vana ze Stanów Zjednoczonych – stworzyły wspólnie nowy model językowy o nazwie Collective-1. Choć jego rozmiar (7 miliardów parametrów) jest skromniejszy od liderów rynku (np. GPT-4), to jego innowacyjność polega na czymś zupełnie innym.

Zamiast trenować model w jednej, ogromnej serwerowni, wykorzystano rozproszoną sieć komputerów połączonych przez internet. Technologia Photon, opracowana we współpracy z uniwersytetami w Chinach i Wielkiej Brytanii, umożliwia podział obliczeń na wiele komputerów, nawet tych z ograniczonymi zasobami.

Równocześnie Vana udostępniła dane użytkowników, którzy zgodzili się na ich użycie – m.in. wiadomości z platform takich jak Reddit, Telegram czy X (dawny Twitter). Co ważne, użytkownicy mogą decydować, jak ich dane będą wykorzystywane, a nawet potencjalnie czerpać z tego zyski.

Zdaniem ekspertów, rozproszone trenowanie AI może zmienić układ sił w branży – dając mniejszym graczom i instytucjom szansę na rozwój własnych, zaawansowanych modeli bez potrzeby ogromnych inwestycji w infrastrukturę.

„To może naprawdę zmienić sposób, w jaki myślimy o sztucznej inteligencji.”
– Nic Lane, Flower AI
🔗 Dowiedz się więcej:

Opracowanie redakcyjne na potrzeby publikacji na stronie space-ai.pl. Wszystkie cytaty i źródła pochodzą z oryginalnego artykułu autorstwa Willa Knighta, opublikowanego w WIRED (kwiecień 2025).