Források szerint Trump tanácsadói azt mondták a mesterséges intelligencia cégeknek, hogy nem fognak biztonsági teszteket végezni a nyitott súlyú modelleken ↗
A Trump-adminisztráció a vezető mesterséges intelligencia cégeket tájékoztatta, hogy nem fogja biztonsági tesztekkel tesztelni a nyitott súlyú modelleket – állítják a megbeszélésekhez közel állók. Ez a kockázatértékelés egy meglehetősen jelentős részét a kormányzati kereteken kívül hagyja.
A gyakorlatban a fejlesztőknek és a felhasználóknak nagyobb felelősséget kell vállalniuk a modellek kiadás vagy telepítés előtti értékeléséért. Innovációbarát, talán... de az időzítés nehézkes, mivel a nyílt modellek rohamos ütemben válnak egyre hatékonyabbá. (Reuters)
A nyitott súlyú mesterséges intelligencia modellek kezdik felzárkózni a határhoz. A biztonsági rés továbbra is fennáll. ↗
A Z.ai GLM-5.2-je állítólag csak hónapokkal van lemaradva a vezető zárt modellekhez képest kiber- és biológiai képességek terén. A SaferAI tesztjei azt mutatták, hogy egyetlen támadó kiber- vagy kettős felhasználású biológiai feladatot sem utasított vissza.
A zárt modellek támaszkodhatnak elutasítási betanításra, osztályozókra és API-vezérlőkre. A letölthető súlyok más tészta – a feloldás után a biztonsági intézkedések módosíthatók vagy eltávolíthatók, így a biztonsági rés határozottan kanyon alakúnak tűnik. (TechCrunch)
A Samsung Electronics bemutatja a következő generációs mesterséges intelligencia által vezérelt memóriatechnológiát ↗
A Samsung bemutatta a több mint 400 rétegű BV-NAND prototípust, amely egy új wafer combing dizájnt kapott. A vállalat szerint a prototípus nagyjából 58%-kal nagyobb memória-sűrűséget biztosít az előző generációhoz képest, emellett gyorsabb olvasási, írási és bemeneti-kimeneti teljesítményt nyújt.
A Samsung a mesterséges intelligencia gyorsítói fölé helyezett, függőlegesen egymásra helyezett zHBM memóriákat is felvázolt. Azt állítja, hogy az architektúra a hagyományos HBM5 sűrűségénél több mint tízszeresét, a háromszoros energiahatékonyságot és a lényegesen alacsonyabb hőállóságot kínálhatja – finoman szólva is jelentős ígéretek. (Reuters)
A mesterséges intelligencia adatközpont-versenye 1 billió dolláros lízingterhet jelent a nagy tech cégeknek ↗
A Microsoft, a Meta, az Oracle, az Amazon és az Alphabet körülbelül 1,09 billió dollárt fordított olyan lízingszerződésekre, amelyek még nem kezdődtek el, főként mesterséges intelligencia adatközpontokra vonatkozóan. Ezek a kötelezettségek közel négyszeresei a már elismert lízingkötelezettségeknek.
A kapacitás táplálhatja a következő felhőboomot. Vagy, kevésbé vidáman, hatalmas létesítményekért fizettetheti a vállalatokat, ha a mesterséges intelligencia iránti kereslet nem hoz eredményt – egy billió dolláros kabátot vásároltak, mielőtt bárki is ellenőrizte volna az időjárást. (Reuters)
Az Anthropic 10 milliárd dolláros megállapodást kötött a Volta mesterséges intelligenciával foglalkozó felhőalapú startuppal ↗
Az Anthropic állítólag hat év alatt 10 milliárd dollár értékű számítási kapacitást vásárol a Volta mesterséges intelligencia felhőalapú startuptól. A megállapodás egy 133 megawatt kapacitású norvég adatközpontot támogatna.
A Bitdeer kriptobányász cég várhatóan segít majd a létesítmény fejlesztésében, amely az Nvidia Vera Rubin rendszereit fogja használni. Az Anthropic a számítástechnikai partnerségeket hűtőmágnesekhez hasonlóan gyűjti – csakhogy ezek a mágnesek milliárdokba kerülnek. (TechCrunch)
A Világbank szerint a mesterséges intelligencia „mentőövet” jelenthet a feltörekvő gazdaságok számára ↗
A Világbank szerint a mesterséges intelligencia lehetővé teheti a fejlődő gazdaságok számára, hogy egy évszázadnyi fejlődést egyetlen évtizedbe sűrítsenek, feltéve, hogy javítják az elektromos áram, az internet-hozzáférés és a digitális készségek fejlesztését. A kisebb, helyileg adaptált eszközök támogathatják az egészségügyet, az oktatást, a mezőgazdaságot és a közszolgáltatásokat anélkül, hogy óriási nemzeti modellekre lenne szükség.
Jelentésük becslése szerint az alacsony és közepes jövedelmű országokban a munkahelyek 4,5%-a van kitéve a generatív mesterséges intelligenciának, szemben a gazdagabb gazdaságok 14,2%-ával. Ennek ellenére az ígéret egyben éles figyelmeztetésekkel is érkezik az egyenlőtlenségről, a félretájékoztatásról és a politikai elnyomásról – egy olyan mentőövről, amelyhez számos csomó van kötve. (Reuters)
GYIK
Miért nem teszteli az amerikai kormány a nyitott súlyú mesterséges intelligencia modelleket biztonsági szempontból?
A cikk szerint a Trump-adminisztráció azt üzente a vezető mesterséges intelligencia cégeknek, hogy a nyílt súlyú modelleket nem fogják beépíteni a kormányzati biztonsági tesztelési keretrendszerükbe. Ez nagyobb felelősséget ró a modellfejlesztőkre, forgalmazókra és felhasználókra, akiknek esetleg önállóan kell értékelniük a kiber-, biológiai, visszaélési és telepítési kockázatokat, mielőtt ezeket a rendszereket piacra dobnák vagy bevezetnék.
Miért nehezebb biztosítani a nyitott súlyú MI-modelleket, mint a zárt modelleket?
A nyílt súlyú MI-modellek letölthetők, módosíthatók és működtethetők az eredeti fejlesztő infrastruktúráján kívül. Ennek eredményeként az olyan biztonsági intézkedések, mint a megtagadási képzés, az osztályozók és a hozzáférés-vezérlés, gyengülhetnek vagy eltávolíthatók. A zárt modelleket általában ellenőrzött API-kon keresztül biztosítják, ami nagyobb mozgásteret biztosít a szolgáltatóknak a használat monitorozására, a hozzáférés korlátozására és a védelmek frissítésére a telepítés után.
Hogyan kellene a szervezeteknek értékelniük a nyílt súlyú MI-modelleket a telepítés előtt?
Egy gyakori megközelítés a modell valós visszaélési forgatókönyvekkel szembeni tesztelése, beleértve a támadó kiberfeladatokat, a kettős felhasználású biológiai kéréseket és a biztonsági intézkedések megkerülésére tett kísérleteket. A szervezeteknek azt is meg kell vizsgálniuk, hogyan fogják a modellt üzemeltetni, kik tudják majd módosítani, és milyen monitorozó rendszerek állnak rendelkezésre. A nagyobb kockázatú telepítések jellemzően szigorúbb hozzáférés-ellenőrzést és folyamatos emberi felügyeletet igényelnek.
Mit akar javítani a Samsung új mesterséges intelligencia alapú memóriatechnológiája?
A Samsung BV-NAND prototípusa több mint 400 réteget és egy wafer-bonding technológiát használ, amelynek célja a memória-sűrűség növelése, miközben javítja az olvasási, írási és bemeneti-kimeneti teljesítményt. A vállalat a mesterséges intelligencia gyorsítói felett elhelyezett, függőlegesen egymásra helyezett zHBM memóriákat is ismertette. Ezek a tervek a növekvő mesterséges intelligencia által generált terhelések által támasztott kapacitás-, energia- és hőigények kielégítésére szolgálnak.
Miért tekintik pénzügyi kockázatnak a Big Tech mesterséges intelligenciával működő adatközpont-bérleti szerződéseit?
A Microsoft, a Meta, az Oracle, az Amazon és az Alphabet állítólag körülbelül 1,09 billió dollárt fordított olyan lízingszerződésekre, amelyek még nem kezdődtek el, és amelyek nagy része mesterséges intelligencia adatközpontokhoz kapcsolódik. A megnövelt kapacitás támogathatja a felhő- és mesterséges intelligencia iránti kereslet gyors növekedését. A vállalatoknak azonban továbbra is jelentős kifizetésekre lehet szükségük, ha a kereslet a vártnál lassabban fejlődik, vagy az infrastruktúra kihasználatlan marad.
Hogyan válhat a mesterséges intelligencia a feltörekvő gazdaságok javára?
A Világbank szerint a mesterséges intelligencia segíthet a fejlődő gazdaságoknak megerősíteni az egészségügyet, az oktatást, a mezőgazdaságot és a közszolgáltatásokat, különösen a helyi igényekhez igazított kisebb eszközök révén. Ezek az előnyök a megbízható villamos energiától, az internet-hozzáféréstől és a digitális készségektől függenek. A kormányoknak az olyan kockázatokat is kezelniük kell, mint az egyenlőtlenség, a félretájékoztatás és a politikai elnyomás, ahogy az mesterséges intelligencia terjed.