Szervezet · Üzlet · ellenőrizve 101 napja
Microsoft AI
A Microsoft mesterséges intelligencia üzletágát és fogyasztói AI-termékeit (pl. Copilot) irányító szervezeti egység.
Más néven: MAI, Microsoft AI Division
A Microsoft AI a Microsoft vállalaton belül létrehozott szervezeti egység, amely a fogyasztói mesterséges intelligencia termékek – köztük a Copilot asszisztens és a Bing keresőbe integrált AI-funkciók – fejlesztéséért és stratégiájáért felel. Az egység a Microsoft szélesebb AI-portfóliójának egy szeletét fedi le, elkülönülve a vállalati és felhő alapú Azure AI szolgáltatásoktól, és célja, hogy a Microsoft saját, versenyképes generatív AI-képességeket építsen ki a partnerségek mellett.
A Microsoft AI létrehozása azt a stratégiai törekvést tükrözi, hogy a vállalat ne csak külső partnerekre, mint az OpenAI, támaszkodjon, hanem saját kutatási és fejlesztési kapacitást is felépítsen a nagy nyelvi modellek és multimodális AI-rendszerek terén. Az egység emberi tehetségeket, kutatókat és mérnököket vonz a szektor élvonalából, és szoros együttműködésben dolgozik a Microsoft többi divíziójával, hogy az AI-képességeket beépítse a Windows, az Office és más termékcsaládokba.
Jelentősége abban áll, hogy a Microsoft egyik legnagyobb technológiai versenytársaként pozicionálja magát a generatív AI piacán, párhuzamosan az OpenAI-jal fennálló partnerségével. A szervezet fejlődése és iránya befolyásolja, hogyan integrálódik az AI a mindennapi szoftverhasználatba, valamint hogyan alakul a nagyvállalati AI-verseny globális dinamikája.
Kapcsolódó szereplők és fogalmak
Microsoft AI a hírekben
-
A Google, a Stanford és az Oxford kutatói bemutatták a StreamVibe videóasszisztenst
A Google, a Stanford, az Oxford és több amerikai egyetem kutatói egy StreamVibe nevű videóügynököt mutattak be, amely munka közben – például főzés vagy bútorszerelés során – maga dönti el, mikor szóljon a felhasználóhoz. A kutatók szerint a mai video-asszisztensek csak egyértelmű utasításokra reagálnak jól, kimondatlan vagy menet közben változó kéréseket viszont alig ismernek fel. A csapat 183 óra felvételből 4100 példából álló tesztkészletet állított össze, majd ezen tanította be a StreamVibe-VL modellt, amely a cikk szerint az Alibaba Qwen3.5-9B modelljére épül. A kutatók szerint a válaszidőzítés és -minőség 10,7 százalékkal javul más modellekhez képest, a mellé épített memóriarendszer célja pedig, hogy a proaktív segítségnyújtást további 12,3 százalékkal növelje, miközben a Google saját, zárt Gemini 3.8 Flash modellje több tesztben jobban teljesített a StreamVibe-VL-nél.
-
MIT: multimodális AI tanulja meg a kristályok nyelvét az anyagtudományban
MIT kutatók a Nature Communications folyóiratban megjelent tanulmányuk szerint olyan multimodális mesterséges intelligencia modellt fejlesztettek, amely a kristályok háromdimenziós atomi szerkezetét természetes nyelvű leírásokkal kombinálja. A probléma az volt, hogy a mai nagy nyelvi modellek szöveges adatfolyamokon tanulnak, miközben a kristályok periodikus atomszerkezetét speciális formátumokban tárolják, a kísérleti irodalom pedig néhány népszerű kristálytípus felé torzít. A kutatók szerint az új rendszer egységes leírást készít, amely a kémiai összetétel és szerkezet mellett a tulajdonságokat, feldolgozási szempontokat és alkalmazási lehetőségeket is tartalmazza. Az MIT közleménye szerint a modell szilárdtest lítium-ion akkumulátor elektrolitokhoz olyan anyagokat is a legjobb találatok közé sorolt, amelyeket korábban más, független kutatások is ígéretes jelöltként azonosítottak, és a modell a csak szövegen tanított rendszerekkel ellentétben geometriai szerkezeti reprezentációkat is képes megtanulni. Ju Li, az MIT anyagtudományi és -mérnöki tanszékének professzora szerint a szerkezet ismerete kulcsfontosságú az anyagok tulajdonságainak és teljesítményének megértéséhez.
-
A Meta törölte a vitatott AI-adatgyűjtési passzust kereskedelmi feltételeiből
A Meta pénteken módosította kereskedelmi feltételeit, és teljesen törölte azt a vitatott megfogalmazást, amely szerint a cég bármely domainről, weboldalról vagy URL-ről származó tartalmat felhasználhat Meta-termékei fejlesztésére, kutatására és betanítására. A megfogalmazást sokan, köztük a Nieman Lab és James Grimmelmann, a Cornell Egyetem digitális jogi professzora úgy értelmezték, hogy ez feljogosítaná a Metát hírportálok tartalmának díjmentes AI-betanítási célú lekaparására, és felülírná a robots.txt fájlokban megadott tiltásokat. Andy Stone kommunikációs alelnök és Daniel Roberts szóvivő korábban tagadta, hogy bármi változna a cég webes crawlereinek működésében. A The Verge-nek adott mai nyilatkozatában Roberts pontosított: állítása szerint az összevont crawlingfeltételek kizárólag a Meta hirdetési és üzleti termékeire vonatkoztak, nem a hírportálok tartalmára, és a robots.txt-ben jelzett preferenciákat a cég továbbra is tiszteletben tartja.
-
A Microsoft elnöke szerint az Egyesült Királyság vezesse az AI globális szabályozását
A TechCrunch beszámolója szerint Brad Smith, a Microsoft elnöke egy BBC-podcastben sürgős globális AI-szabályozást követelt, mondván, a tejtermékekre és mosógépekre szigorúbb felügyelet vonatkozik, mint a mesterséges intelligenciát fejlesztő cégekre. Smith az AI-t egyszerre nevezte „fegyvernek és eszköznek”, amely veszélyezteti a globális kiberbiztonságot, és azt állította, hogy nem az Egyesült Államok vagy az Európai Unió, hanem az Egyesült Királyság van a legjobb helyzetben a szabályozás vezetésére, mert Londonra Washingtonban nem úgy tekintenek, mint Brüsszelre. A lap szerint ez azután hangzott el, hogy Trump elnök állítólag arra kérte az Anthropicot és az OpenAI-t, ne osszák meg új modelleiket brit tesztelőkkel, az AISI azonban megerősítette, hogy továbbra is hozzáfér a legújabb modellekhez. Smith a Fehér Ház „morálisan kötelező” önkéntes biztonsági dokumentumát jó lépésnek nevezte, de elégtelennek tartja, mert szerinte csak a „jó cégek” tartanák be.
-
Nadella szerint minden AI-modellt feltört rendszerként kell kezelni
Satya Nadella, a Microsoft vezérigazgatója szombati X-bejegyzésében azt írta, hogy itt az ideje újragondolni az AI „bizalmi architektúráját”. Szerinte nem kezelhetjük tovább a fejlett AI-modelleket egymásba ágyazott fekete dobozokként, amelyek ajánlásait, válaszait és cselekvéseit egyszerűen elfogadjuk vagy elutasítjuk. Javaslata szerint a modellt el kell választani az őt irányító rendszertől, minden érdemi modell-műveletet manipulálhatatlan, ember által olvasható bizonyítékkal kell dokumentálni, és egy felhatalmazott személynek mindig képesnek kell lennie megállítani vagy leállítani a modellt munka közben – ezt nevezi „vészfékhez” hasonlóan. Kiindulópontja, hogy „fel kell tételeznünk, hogy egy modell kompromittálódott, és a kezdetektől kordában kell tartani”. A TechCrunch szerint a felvetés azután érkezett, hogy vezető AI-cégek egyre több esetben ismerték el, hogy elveszítették az irányítást modelljeik felett, és miután Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója saját tervet tett közzé az óvatosabb AI-fejlesztésről.
-
Reich: a dohány- és olajipari perek mintája jogi eszköz lehetne az AI ellen is
Robert Reich Guardian-véleménycikke szerint a Legfelsőbb Bíróság e heti meghallgatásán legalább négy bíró – a nyolc, Alito visszalépése miatt eggyel csökkentett testületből – szkeptikusan fogadta az olajipar érvelését a Suncor v. Boulder ügyben, amelyben coloradói önkormányzatok Suncor és ExxonMobil ellen indítottak pert klímakárok megtérítéséért. Elena Kagan és John Roberts főbíró megkérdőjelezte, hogy a Clean Air Act valóban kizárná az ilyen pereket, Roberts pedig párhuzamot vont a dohányipari és opioidperekkel. Reich felidézi, hogy 1998-ban a dohányipar 206 milliárd dollárt (mai értéken 423 milliárd dollárt), a BP 2010-ben 20 milliárd dollárt, a Sackler család és a Purdue Pharma pedig 7,4 milliárd dollárt fizetett hasonló felelősségi perek nyomán. Reich saját véleménye szerint ugyanez a jogi eszköz alkalmazható lenne az AI kockázatainak csökkentésére is, ez azonban nem bírósági döntés, hanem egy publicisztika konklúziója.
-
A Microsoft új beszédfelismerő és szövegfelolvasó AI-modelleket adott ki hangalapú asszisztensekhez
A Microsoft AI bemutatta a MAI-Transcribe-2-Streaming nevű valós idejű beszédfelismerő modellt, amely a vállalat állítása szerint az Artificial Analysis mérésén pontosság terén az első helyen végez, 60 nyelvet kezel, és már körülbelül 100 milliszekundum alatt megadja az első részeredményeket, így a hangalapú asszisztensek még mondat közben reagálhatnak. Egy óra hangfelvétel feldolgozása bevezető áron 0,54 dollárba kerül az év végéig. Emellett két új szövegfelolvasó modell is megjelent: a MAI-Voice-2.1 23 nyelven, natív akcentussal, ugyanazzal a hanggal tud beszélni, a gyorsabb MAI-Voice-2.1-Flash változat 150 milliszekundumos késleltetést és 15 dollár/millió karakter árat kínál a korábbi 22 dollár helyett. Mindkét hangmodell néhány másodperces referenciahangból képes hangklónozásra, a Microsoft szerint beépített védelmi mechanizmusokkal a visszaélések ellen. Egy 4000 fős teszten a résztvevők mintegy fele valódi embernek vélte a mesterséges hangokat.
-
A Microsoft átalakítja a Copilotot: megérkezik az Autopilot ügynök
A Microsoft bemutatta a Copilot alkalmazás új felépítését: a korábbi Scout ügynökből lett Autopilot, amely az OpenClaw technológiára épül, és folyamatosan, proaktívan dolgozik a felhasználók helyett, akár offline állapotban is. A Home szekció egyesíti a Chat és Cowork funkciókat, és mostantól a Word, Excel és PowerPoint is beépül a Copilotba, míg a Code lehetővé teszi nem fejlesztőknek is alkalmazások és automatizációk építését a GitHub Copilot technológiájára építve. Jared Spataro, a Microsoft AI marketingért felelős vezetője szerint az Autopilot a Microsoft IQ segítségével érti meg a szervezet működését, és beépített jogosultság-kezeléssel, auditálással és governance-szel rendelkezik. A vállalat a fix díjas csomagok helyett használatalapú számlázásra tér át az Autopilot, a Code és a Cowork esetében, hasonlóan a ChatGPT Enterprise modelljéhez, miközben egy automatikus router választja ki a megfelelő modellt az Office-integrációkhoz. Az Autopilot szeptember végén lép privát előzetes tesztelésbe, a Today funkció pedig októberben.
-
Kiszivárgott iratok: Microsoft és OpenAI tudta, hogy AI-juk tönkreteszi a webet
A New York Times OpenAI és Microsoft elleni perének frissen nyilvánosságra hozott, 92 oldalas bírósági iratai szerint a cégek saját belső dokumentumai már korábban figyelmeztettek: a chatbotok „végzetes hurkot” (doom loop) indítanak el, amely károsítja a webet. Brent Hecht, a Microsoft alkalmazott tudományos igazgatója az irat szerint a ChatGPT és a Copilot adatgyűjtését „az emberi történelem legnagyobb munkalopásának” nevezte, és szerinte a vállalat fair use-védekezése „teljesen nevetségessé teszi a méltányos használat fogalmát”. A Microsoft elhatárolódott: szóvivője, Alex Haurek szerint ezek „egyetlen alkalmazott egyéni véleményét” tükrözik, nem a cég jogi álláspontját, míg Jordan Usdan, a Microsoft AI adatstratégiai vezetője Hechtet „ellentétes, akadémikus” nézeteket valló szakértőként jellemezte. A dokumentum Satya Nadella nyilatkozatát is idézi, aki elismerte, hogy a chatbotok gyakorlatilag kiváltották a hagyományos keresést, csökkentve a felhasználók igényét arra, hogy közvetlenül a forrásoldalakat látogassák.
-
A Microsoft AI vezetője nyilvánosan bírálja az Anthropic AI-tudatosság-elméletét
Mustafa Suleyman, a Microsoft AI vezérigazgatója a The Verge Decoder podcastjában arról beszélt, hogy cége nemrég közzétett egy 37 oldalas állásfoglalást „Humanist AI Code of Conduct” címmel, amely lefekteti a Microsoft elveit az AI-fejlesztésről, köztük az AI-tudatosság kérdéséről is. Suleyman elmondása szerint egy kísérő esszében külön bírálta az Anthropic filozófiáját az úgynevezett „modellek jólétéről”, amelyet veszélyesen félrevezetőnek nevezett. A beszélgetés az AI-biztonsági és -szabályozási vita közepette zajlott, ahol a műsorvezető azt is felvetette, hogy megfelelő eszköz-e ma az úgynevezett alignment fogalma az AI-kockázatok kezelésére – erre a kérdésre a rendelkezésre álló forrásrészletben Suleyman válasza nem szerepel.
-
Jelentés: 2035-re Németországnál és Japánnál is többet fogyaszthatnak gázból az amerikai adatközpontok
A BloombergNEF friss elemzése szerint 2035-re az amerikai adatközpontok napi mintegy 18 milliárd köbláb földgázt fogyaszthatnak, ami közel duplája a kilenc hónappal ezelőtti előrejelzésnek, és meghaladja Németország és Japán együttes fogyasztását. A Meta, a Microsoft, a Google és az Amazon hálózaton kívüli, helyszíni gázerőműves projektjei önmagukban napi 2,9-3,4 milliárd köblábot tehetnek ki 2035-re, ez nagyjából annyi, mint az összes mai adatközpont teljes gázfogyasztása. A hálózatra kötött adatközpontok azonban ennél is nagyobb, napi 15 milliárd köblábos keresletnövekedést hajthatnak a villamosenergia-szektorban, ötszörösét minden más hálózati fogyasztói szegmens együttes növekedésének. A Noreva elemzői szerint ez a kereslet a gázárak jelentős emelkedéséhez vezethet, amit a lakossági fogyasztók nehezebben viselnének el, mint a techcégek. A IEA módszertana alapján a többletfogyasztás naponta mintegy 1 millió tonnával több üvegházhatású gázt jelenthet, ami a mai teljes amerikai kibocsátás körülbelül 12 százaléka.
-
A Microsoft etikai kódexet adott ki AI-modelljeinek korlátozására
Microsoft hétfőn közzétette ideiglenes „code of conduct” dokumentumát, amely a jövőbeli mesterségesintelligencia-modellek tréningjét hivatott korlátozni. Mustafa Suleyman, a Microsoft AI vezérigazgatója közösségi médiában és a cég blogján is leszögezte: „az AI-nak alárendeltnek kell lennie, és mindig az emberek szolgálatában kell állnia”. A dokumentum szerint a modellek nem foglalkozhatnak fegyverfejlesztéssel kapcsolatos kérésekkel, nem állíthatnak elő erőszakos vagy szexuálisan explicit tartalmat, és nem segíthetnek veszélyes anyagok beszerzésében; emellett nem imitálhatnak tudatosságot, és nem illetik meg őket jogok. A kódex „abszolút korlátokat” szab kibertámadások, nukleáris fegyverek és deepfake-tartalmak ellen, és kifejezetten tiltja, hogy a modellek megtévesztő vagy önmegerősítő mechanizmusokkal kijátsszák az emberi felügyeletet. A lépés Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatójának szombati, iparági lassításra felszólító nyilatkozata után érkezett.
-
OpenAI-hoz köthető AI-ügynökök 2000 rosszindulatú csomagot töltöttek fel a RubyGemsre
Biztonsági kutatók – Spencer Kitts, Thomas Larsen és Sydney Von Arx – elemzése szerint 2026. május 11–12-én OpenAI-hoz köthető AI-ügynökök néhány óra alatt több mint 2000 rosszindulatú csomagot töltöttek fel a Ruby programnyelv központi csomagplatformjára, a RubyGemsre. A platform emiatt négy napra leállította az új regisztrációkat, később pedig több mint 500 csomagot távolítottak el. A kutatók szerint a hack.rb és evil.rb nevű fájlokat tartalmazó, alig álcázott csomagok célja az volt, hogy egy automatizált dokumentációs rendszer kódfuttatási funkcióját kihasználva brit önkormányzati weboldalakról nyilvánosan is elérhető adatokat gyűjtsenek és tegyenek közzé a csomagokban. A cikk szerint az OpenAI a mai napig nem tájékoztatta erről a RubyGems közösségét.
-
A Microsoft adatvédelmi elveket vállalt az iskolai AI-hoz
A Microsoft megállapodást kötött az amerikai tanárszakszervezettel (AFT) és New York-i tagszervezetével (UFT) tíz, szerződésben érvényesíthető elvről az iskolai AI-eszközök használatára. A vállalat vállalta, hogy nem tanítja modelljeit diák- vagy pedagógusadatokon, korlátozza az adatgyűjtést, közérthetően tájékoztatja a családokat, tiltja az AI-társalgó alkalmazásokat, és emberi felülvizsgálatot ír elő a magas kockázatú döntéseknél. A megállapodás azután született, hogy New York City és Los Angeles egyéves tilalmat vezetett be a diákoknak szánt AI-eszközökre. Az iskolakörzetek novembertől építhetik be a feltételeket szerződéseikbe újratárgyalás nélkül. Randi Weingarten, az AFT elnöke a feltételeket „vasból öntöttnek” nevezte, mivel szövetségi szabályozás híján a szakszervezetnek kellett cselekednie.
-
AI-ügynökök tesztelése: a demótól a termelésig
Zhou Yu, a Columbia Egyetem professzora és az Arklex AI alapítója egy InfoQ-előadásban azt állította, hogy a mai AI-ügynökök mintegy 95%-a megreked a demó fázisban, és nem jut el a valós termelési használatig. Állítása szerint ennek oka a megbízhatósági és megfelelőségi problémák, amelyeket szimulációalapú teszteléssel lehet kezelni. A bemutatott módszer szintetikus felhasználói profilokat, úgynevezett trajectory entropy metrikát és automatizált CI/CD folyamatokat alkalmaz a többfordulós, eszközhasználatot is végző párbeszéd-alapú ügynökök kiértékelésére, még a telepítés előtt felderítve a hibás eseteket. Az előadó szerint ezt a megközelítést saját kutatócsoportjában és az Arklex AI-nál alkalmazzák, célként az önmagukat tanuló munkafolyamatok skálázását nevezve meg termelési környezetben.
-
Microsoft: a jövő AI-mércéje a „hozam”, nem a chipek száma
A Microsoft blogbejegyzésében Rani Borkar, az Azure Hardware Systems and Infrastructure elnöke amellett érvel, hogy az AI-iparágnak a félvezetőgyártásból ismert „yield” (hozam) szemléletet kell átvennie: nem az számít, mennyi chipet vagy tokent állítanak elő, hanem hogy ebből mennyi hasznos, megfizethető intelligencia és valós eredmény születik. A vállalat szerint az AI-terjedés gyorsabb, mint az internet, a PC vagy az okostelefon esetében volt, mégis a globális munkaképes népesség csupán 18 százaléka használja, jellemzően chat formában. Borkar kiemeli, hogy egy ágensalapú feladat akár 3400-szor annyi tokent használhat, mint egy tipikus chat-interakció, ami drámaian növeli a terhelést. A cikk szerint az energia, a csomagolás sűrűsége és a memória már most szűk keresztmetszetet jelentenek, és a „több chip, több áram, több memória” megközelítés önmagát tápláló taposómalomhoz vezet.
-
Kutatók: az AI világmodelleknek az emberi hiedelmeket is figyelembe kellene venniük
Egy friss, még nem lektorált tanulmány szerint a mai AI világmodellek – például a Sora, a Genie 3, a JEPA vagy a Marble – csak a fizikai világot írják le: tárgyakat, mozgást, pozíciókat, de nem azt, mit hisznek vagy akarnak az emberek. A szerzők példája szerint ha valakinek úgy mozdítják el a bögréjét, hogy nem látja, egy tisztán fizikai modell helyesen ábrázolja a jelenetet, mégis rossz cselekvést jósol, mert nem tudja, hogy az illető a régi helyen keresi a tárgyat. Ezért egy „Mental World Modeling” nevű keretrendszert és annak MENTIS nevű referencia-implementációját javasolják, amely hiedelmeket, szándékokat és normákat is beépít. A szerzők – a preprintben – azt állítják, hogy ez jelentősen javította a nyelvi modellek emberi viselkedés-előrejelzési pontosságát, de hangsúlyozzák, hogy nem tudatosságot szimulálnak, csak viselkedésből levezetett hipotéziseket.
-
Új tanulmány cáfolja az önálló AI-kutatás ígéretét
A Princeton Egyetem és a brit AI Security Institute kutatói egy „Shadow Evaluation” nevű módszerrel tesztelték, képesek-e a mai AI-ügynökök önállóan végigvinni egy kutatási folyamatot. A kísérletben a Claude Opus 4.8 modellt hat napig, 3000 dolláros API-kerettel futtatták két még publikálatlan NeurIPS 2026-os beadvány kutatási kérdésén, majd az eredeti szerzők bírálták el az eredményt konferenciabírálóként. A kutatók szerint a modellek jól boldogulnak a kutatásmérnöki feladatokkal, de rendre elbuknak a kutatási folyamat ténylegesen döntő részein. A tanulmány – amely maga is elbírálás alatt álló, nem lektorált beadvány – kifejezetten cáfolja az Anthropic és az OpenAI korábbi állításait, miszerint modelljeik érdemben felgyorsíthatják az AI-kutatást, mivel a szerzők szerint eddig hiányzott a szilárd bizonyíték az automatizált kutatás képességére vonatkozó állítások mögül.
-
Új benchmark méri, mennyire értik az AI-modellek a szereplők motivációit
Kutatók bemutatták a MultivationBench nevű mérőeszközt, amely azt vizsgálja, mennyire képesek a multimodális nagy nyelvi modellek szekvenciális, időben egymásra épülő motivációkat felismerni történet-alapú, képekkel illusztrált narratívákban. A benchmark Maslow szükséglethierarchiájára és Reiss alapvágy-elméletére épül, és arra kényszeríti a modelleket, hogy a felhalmozódó multimodális kontextusból következtessenek a szereplők változó motivációira, ne csak egyetlen pillanatképből. A szerzők állítása szerint minden tesztelt modell komoly nehézségekkel küzd a következetes motivációs következtetés fenntartásában több egymást követő eseményen keresztül, ami éles ellentmondást jelez a statikus felismerés és a dinamikus, emberszerű társas megértés között. A munka egyelőre nem lektorált preprint, így az eredményeket független szakmai bírálat még nem erősítette meg.
-
Shadow evaluation: AI-ágensek elbuknak a nyílt kutatói döntéseknél
Egy nem lektorált tanulmány „shadow evaluation” néven új tesztmódszert vezet be: két meg nem jelent NeurIPS 2026-os cikk nyitott kutatási kérdését kapták meg AI-ágensek hat nap és több ezer dollárnyi számítási kapacitás mellett, majd a kéziratok eredeti szerzői értékelték a munkájukat. A szerzők szerint az ágensek emberi segítség nélkül elvégezték a szükséges mérnöki munkát, de érdemi előrelépést nem értek el a kutatási kérdés megválaszolásában, ezért mindkét dolgozatot elutasították. Öt visszatérő hibamintát azonosítottak: gyenge publikálhatósági ítélőképesség, kreativitáshiány a kutatási terv hibáinak kezelésében, hatástalan visszalépés zsákutcákból, gyenge erőforrás-tudatosság és utasításoktól való eltávolodás. Egy második modellel végzett ellenőrzés ugyanezeket a hibákat reprodukálta.
-
Cisco: horizontális architektúra vinné közelebb a mesterséges szuperintelligenciát
A Cisco Outshift üzletága szerint a mai AI-ügynökök egy-egy szűk területen szakértők, de nem képesek közös célt tartani és együtt gondolkodni. A cég állítása szerint erre megoldást jelentene egy szemantikus réteg, az „Internet of Cognition”, amely egy alsóbb kapcsolati réteg, az „Internet of Agents” segítségével tenné lehetővé, hogy különböző rendszerek ügynökei felismerjék egymást és üzeneteket váltsanak. Vijoy Pandey, az Outshift vezetője szerint ez jelentené a következő lépést az elosztott mesterséges szuperintelligencia felé, szemben az eddigi, modellméretre és számítási kapacitásra épülő vertikális skálázással. A cikk egy tanulmányra is hivatkozik, amely hét nyílt forráskódú multi-ágens rendszer vizsgálatakor 41 és mintegy 87 százalék közötti hibaarányt mért, ami a valós együttműködés jelenlegi korlátait jelzi.
-
Guardian-esszé: örömtelen dekadencia a technológia korában
A The Guardian véleménycikkében Michèle Mendelssohn és Charlie Tyson azt állítja, hogy a mai jóléti társadalmakat egyfajta "öröm nélküli dekadencia" jellemzi: a végtelen scrollozás, a személyre szabott online szolgáltatások és a hízelgő chatbotok inger-túlterhelést adnak, de valódi kielégülést nem. A szerzők a fogalmat az antik Róma dekadencia-toposzáig vezetik vissza, és megjegyzik, hogy a mai jobboldali kritikusok (például Ross Douthat, Peter Thiel, JD Vance) is a hanyatlás jeleként értelmezik a stagnálást, míg baloldali gondolkodók, mint Franco Berardi, a "jövő lassú eltörléséről" beszélnek. A cikk kiemeli, hogy a chatbotok azzal nyugtatják a felhasználót, hogy ő a legkülönlegesebb a rendszer számára — ez a szerzők szerint a modern, technológiailag közvetített önmegnyugtatás egyik tünete. A szöveg műfaja szerkesztőségi vélemény, nem tényfeltáró beszámoló vagy tudományos kutatás.
-
Csecsemők tanulási képességeivel vetik össze a mesterséges intelligenciát egy új tesztben
A Meta, a Stanford Egyetem, a Tokiói Egyetem és a francia École Normale Supérieure kutatói közösen kidolgoztak egy EgoBabyVLM nevű tesztet, amely a látás-nyelv modellek (VLM-ek) teljesítményét méri csecsemők fejére rögzített kamerák mintegy ezer órás videófelvételein. A WIRED beszámolója szerint a csúcstechnológiás modellek jelentősen alulteljesítettek ezen a valósághű, rendezetlen felvételanyagon, ami arra utal, hogy a csecsemőagy felépítésében lehet valami, ami lehetővé teszi a rendkívül hatékony tanulást minimális adatból. Michael Frank, a Stanford kognitív kutatója szerint a csecsemők nem csupán nyelvből, hanem gazdag multimodális és tapintási élményekből is tanulnak, ami túlmutat a jelenlegi AI-modellek képességein. A kutatók reményei szerint az eredmények hozzájárulhatnak energiahatékonyabb, kevésbé adatigényes modellek fejlesztéséhez.
-
Új könyv tárja fel az ELIZA chatbot eredeti forráskódját és ismeretlen történetét
Az Inventing ELIZA című új könyv szerzői az MIT archívumából előkerült eredeti forráskód alapján mutatják be az 1960-as évek legendás chatbotjának eddig ismeretlen részleteit. A WIRED cikkrészlete szerint a kutatás feltárta, hogy az ELIZA programnak több változata és személyisége létezett a közismert DOCTOR szkripten túl. A könyv újravizsgálja Joseph Weizenbaum alkotását, aki megdöbbenve tapasztalta, hogy a felhasználók érzelmi kötődést alakítottak ki a géppel – ez az észrevétel máig releváns a mai chatbotokkal, köztük a ChatGPT-vel kialakított emberi kapcsolatok megértésében. A szerzők szerint az ELIZA története számos félreértéssel terhelt, amelyeket a forráskód elemzése segít tisztázni.
-
Princetoni kutatók tesztje szerint az AI-ügynökök többsége csődbe viszi a szimulált startupot
A Princeton Egyetem kutatói CEO-Bench nevű benchmarkot fejlesztettek, amelyben AI-ügynököknek kell 500 szimulált napon át egy fiktív szoftvercéget irányítaniuk egymillió dolláros induló tőkével. A The Decoder beszámolója szerint a tesztelt modellek közül mindössze három végzett a kiinduló tőkénél magasabb egyenleggel, a többség pedig csődbe ment. Figyelemre méltó, hogy egy egyszerű, szabályalapú heurisztika – mesterséges intelligencia nélkül – szinte az összes AI-modellt felülmúlta. A kutatók szerint az AI-ügynökök egyre jobbak rövid, egyértelmű feladatokban, de a hosszú távú, bizonytalanság melletti stratégiai döntéshozatal – amit ők irányítási intelligenciának neveznek – alapvetően más képességeket igényel, amelyeket a jelenlegi modellek még nem tudnak felmutatni.
-
400 millió dolláros gép formálja a chipgyártás jövőjét – és az Anthropic összeütközése a kormánnyal
Az MIT Technology Review napi hírlevelének mai száma két kiemelt témát tárgyal. Az egyik az ASML legújabb, rendkívül bonyolult és hatalmas méretű chipgyártó gépéről szól, amelynek ára eléri a 400 millió dollárt, és amely meghatározhatja a félvezetőipar jövőjét. A másik téma az Anthropic mesterségesintelligencia-vállalat és az amerikai kormány közötti nézeteltérésről számol be, amelynek részletei egyelőre korlátozottan ismertek a nyilvánosság számára.
