Tehno Novo

Tag: AI

  • Sve što treba da znate o viralnom ličnom AI asistentu Clawdbot (sada Moltbot)

    Najnoviji talas uzbuđenja oko veštačke inteligencije doneo nam je neočekivanu maskotu: jastoga. Klodbot, lični asistent sa veštačkom inteligencijom, postao je viralan u roku od nekoliko nedelja od lansiranja i zadržaće svoju temu rakova uprkos tome što je morao da promeni ime u Moltbot nakon pravnog spora od strane kompanije Antropik. Ali pre nego što se pridružite ovom trendu, evo šta treba da znate.

    Prema sloganu, Moltbot (ranije Klodbot) je „veštačka inteligencija koja zapravo radi stvari“ – bilo da upravlja vašim kalendarom, šalje poruke putem vaših omiljenih aplikacija ili vas prijavljuje za letove. Ovo obećanje je privuklo hiljade korisnika spremnih da se uhvate u koštac sa potrebnim tehničkim podešavanjem, iako je sve počelo kao lični projekat koji je jedan programer napravio za sopstvenu upotrebu.

    Taj čovek je Peter Štajnberger, austrijski programer i osnivač koji je na mreži poznat kao @steipete i aktivno piše blog o svom radu. Nakon što se povukao iz svog prethodnog projekta, PSPDFkit, Štajnberger se osećao prazno i jedva je dodirnuo svoj računar tri godine, objasnio je na svom blogu. Ali je na kraju ponovo pronašao svoju iskru – što je dovelo do Moltbota.

    Iako je Moltbot sada mnogo više od samostalnog projekta, javno dostupna verzija i dalje potiče od Kloda, „Piterovog veštačkog asistenta“, sada nazvanog Molti, alata koji je napravio da bi mu pomogao da „upravlja svojim digitalnim životom“ i „istraži šta može biti saradnja između ljudi i veštačke inteligencije“.

    Za Štajnbergera, ovo je značilo dublje zaroniti u zamah oko veštačke inteligencije koji je ponovo rasplamsao njegovu iskru graditelja. Samoproglašeni „klaudoholičar“, prvobitno je nazvao svoj projekat po vodećem proizvodu veštačke inteligencije kompanije Antropik, Klodu. Na X-u je otkrio da ga je Antropik kasnije primorao da promeni brendiranje zbog autorskih prava. TechCrunch je kontaktirao Antropik za komentar. Ali „duša jastoga“ projekta ostaje nepromenjena.

    Za svoje rane korisnike, Moltbot predstavlja avangardu koliko korisni veštački asistenti mogu biti. Oni koji su već bili uzbuđeni zbog mogućnosti korišćenja veštačke inteligencije za brzo generisanje veb stranica i aplikacija još su više zainteresovani da njihov lični veštački asistent obavlja zadatke za njih. I baš kao i Štajnberger, željni su da se poigraju sa njim.

    Ovo objašnjava kako je Moltbot tako brzo sakupio više od 44.200 zvezdica na GitHabu. Moltbotu je posvećeno toliko viralne pažnje da je čak pomerio tržišta. Akcije Klaudfleara su skočile za 14% u pretmarket trgovanju u utorak, jer je buka na društvenim mrežama oko veštačke inteligencije ponovo probudila entuzijazam investitora za Klaudflearovu infrastrukturu, koju programeri koriste za lokalno pokretanje Moltbota na svojim uređajima.

    Ipak, daleko je od izlaska iz teritorije ranih korisnika, i možda je to najbolje. Instaliranje Moltbota zahteva tehnološku potkovanost, a to takođe uključuje svest o inherentnim bezbednosnim rizicima koji dolaze sa njim.

    S jedne strane, Moltbot je napravljen imajući na umu bezbednost: otvorenog je koda, što znači da svako može da pregleda njegov kod zbog ranjivosti, i radi na vašem računaru ili serveru, a ne u oblaku. Ali s druge strane, sama njegova premisa je inherentno rizična. Kao što je preduzetnik i investitor Rahul Sud istakao na X-u, „’zapravo raditi stvari’ znači ‘može izvršavati proizvoljne komande na vašem računaru’“.

    Ono što Suda drži budnim noću je „brzo ubrizgavanje kroz sadržaj“ — gde bi zlonamerna osoba mogla da vam pošalje WhatsApp poruku koja bi mogla da navede Moltbota da preduzme neželjene radnje na vašem računaru bez vaše intervencije ili znanja.

    Taj rizik se može delimično ublažiti pažljivim podešavanjem. Pošto Moltbot podržava različite modele veštačke inteligencije, korisnici možda žele da naprave izbore podešavanja na osnovu svoje otpornosti na ove vrste napada. Ali jedini način da se to u potpunosti spreči jeste da se Moltbot pokrene u silosu.

    Ovo može biti očigledno iskusnim programerima koji se petljaju sa projektom starim nekoliko nedelja, ali neki od njih su postali glasniji u upozoravanju korisnika koje je privukla hajp: stvari bi mogle brzo da se pogoršaju ako mu pristupe tako nepažljivo kao ChatGPT.

    Sam Štajnberger je dobio podsetnik da zlonamerni akteri postoje kada je „zabrljao“ preimenovanje svog projekta. Žalio se na X-u da su mu „kripto prevaranti“ oteli korisničko ime na GitHub-u i kreirali lažne kriptovalute u njegovo ime, i upozorio je pratioce da je „svaki projekat koji ga navodi kao vlasnika kovanica PREVARA“. Zatim je objavio da je problem sa GitHub-om rešen, ali je upozorio da je legitimni X nalog @moltbot, „ne bilo koja od 20 varijacija prevare“.

    Ovo ne znači nužno da treba da se držite podalje od Moltbot-a u ovoj fazi ako ste radoznali da ga testirate. Ali ako nikada niste čuli za VPS – virtuelni privatni server, koji je u suštini udaljeni računar koji iznajmljujete za pokretanje softvera – možda ćete želeti da sačekate svoj red. (Tu biste možda želeli da pokrenete Moltbot za sada. „Ne laptop sa vašim SSH ključevima, API akreditivima i menadžerom lozinki“, upozorio je Sud.)

    Trenutno, bezbedno pokretanje Moltbot-a znači pokretanje na posebnom računaru sa jednokratnim nalozima, što poništava svrhu korisnog AI asistenta.

  • Bum veštačke inteligencije infrastrukture ne pokazuje znake usporavanja

    Jedan od načina da se prati brzina buma veštačke inteligencije jeste praćenje lanca snabdevanja hardverom. Nvidia je klasičan primer: Kako kompanije za veštačku inteligenciju grade centre podataka, one svakog meseca kupuju milijarde dolara vredne grafičke procesore, pretvarajući Nvidia u najvredniju kompaniju na svetu. Ali Nvidia takođe ima dobavljače, i njihovo posmatranje nam može dati još dugoročniji pogled na tržište.

    Zato nam je stalo do ASML-a, holandske kompanije za fotolitografiju koja je postala ključna oslonac za poluprovodničku industriju. ASML je jedini dobavljač EUV opreme potrebne za proizvodnju najsavremenijih čipova, što ga čini centralnim dobavljačem za celu industriju. Kada ASML dobro posluje, to je zato što kompanije očekuju da prodaju mnogo poluprovodnika.

    A na osnovu kvartalne zarade objavljene u sredu ujutru, kompanija zaista posluje veoma dobro.

    Ukupna prihod je 32,7 milijardi evra neto prodaje, što je mnogo novca po bilo kom standardu. Ali za naše potrebe, najvažnija cifra su „nove porudžbine“, koje predstavljaju nove porudžbine koje su stigle u ovom kvartalu. Posmatranje tih porudžbina nam govori koliko kapaciteta proizvođači čipova misle da će im biti potrebno, na osnovu porudžbina koje očekuju od izgradnje data centara u godinama koje dolaze.

    Prema toj metrici, bum veštačke inteligencije infrastrukture je i dalje jak. U prošlom kvartalu, ASML je ostvario nove porudžbine u vrednosti od 13 milijardi evra, što je novi rekord za kompaniju i više nego dvostruko više porudžbina nego u prethodnom kvartalu.

    U izveštaju o zaradi, izvršni direktor ASML-a, Kristof Fuke, jasno je stavio do znanja da dodatna potražnja dolazi od veštačke inteligencije.

    „U poslednjim mesecima, mnogi naši kupci su podelili znatno pozitivniju procenu srednjoročne tržišne situacije, prvenstveno na osnovu robusnijih očekivanja održivosti potražnje vezane za veštačku inteligenciju“, napisao je Fuke. Na jeziku nekoga ko nije izvršni direktor, to znači da njihovi kupci očekuju da će laboratorijama za veštačku inteligenciju zaista biti potrebni svi data centri koje grade, i da sada troše novac kako bi bili spremni da isporuče čipove.

    Da bude jasno: Ništa od ovoga nije zagarantovano. Budućnost je nepisana! Može proći godinama pre nego što se sve te porudžbine ispune, a neki klijenti mogu odustati pre vremena isporuke. Zastrašujuća predviđanja kompanije Zitron bi se i dalje mogla ostvariti i sve srušiti.

    Ali ako ste čekali da kompanije odustanu od triliona dolara projektovane potrošnje na infrastrukturu… možda čekate još neko vreme.

  • Razlika u cenama između Waymo i Ubera se smanjuje

    Putovanje u robotaksiju Waymo i dalje košta u proseku više od uporedive vožnje u Uberu ili Liftu kojim upravlja čovek. Ali ta razlika se smanjuje, prema novim podacima koje je u utorak objavio Obi, kompanija koja agregira cene u realnom vremenu i vremena preuzimanja za više usluga prevoza.

    Dva faktora, koja rade zajedno, stoje iza promene. Waymo je snizio svoje cene, barem u oblasti zaliva San Franciska odakle su podaci prikupljeni, dok su tradicionalne vožnje prevozom na mrežama Uber i Lift porasle, prema Obiju.

    Novi podaci su prikupljeni između 27. novembra i 1. januara, pri čemu je Obi simulirao više od 94.000 zahteva za vožnju u oblasti zaliva. Kompanija je otkrila da vožnje Waymoom koštaju u proseku 19,69 dolara, dok su vožnje Uberom bile nešto jeftinije i iznosile su 17,47 dolara. Vožnje Liftom u istom periodu su u proseku koštale 15,47 dolara.

    U junu je Obi objavio svoj prvi izveštaj u kojem analizira podatke o robotaksiju u odnosu na podatke o prevozu. Podaci, koji su uzeti iz vožnji u aprilu 2025. godine, pokazali su da su vožnje preko Vejma u proseku koštale 20,43 dolara, preko Ubera 15,58 dolara, a preko Lifta su se izjednačile na 14,44 dolara. U poređenju sa ovim brojkama, prosečna cena Vejma je pala za 3,62%, dok je Uberova porasla za 12%, a Liftova za 7%.

    Izvršna direktorka Obija, Ašvini Anburadžan, rekla je za TechCrunch da veruje da je ovo trend koji treba pratiti jer, dok su podaci iz prošlog aprila ukazivali na to da su kupci spremni da plate veću cenu za vožnju u Vejmu, „novina slabi za ljude u oblasti zaliva San Franciska“. To znači da će Waymo verovatno morati da nastavi da određuje konkurentnije cene svoje ponude, rekla je ona.

    Džoker: Tesla
    Džoker u novom izveštaju Obija je da je prikupio podatke o Teslinoj rastućoj usluzi robotaksija, koja izgleda daleko jeftinija od ove tri druge ponude. Ali postoji niz važnih upozorenja.

    Prvo, Tesla tehnički ne upravlja robot-taksi uslugom u oblasti San Franciska, gde su podaci uzorkovani. Tesla nema dozvole potrebne za upravljanje komercijalnom robot-taksi uslugom bez vozača u državi. Niti ima dozvolu kompanije za transportnu mrežu poput Ubera ili Lifta. Umesto toga, Tesla ima dozvolu za prevoz od Kalifornijske komisije za javne usluge, što znači da kompanija koristi zaposlene za vožnju vozila kompanije opremljenih njenim softverom za potpuno samostalno upravljanje.

    Teslina flota u oblasti zaliva San Franciska je takođe skromna. Podaci prikupljeni putem kraudsorsinga sa veb stranice Robotaxi Tracker pomogli su da se evidentira oko 168 vozila u Teslinoj floti za prevoz na znak, iako nisu svi ti automobili aktivni sve vreme. (Obi u izveštaju napominje da je veb stranica prikupljena putem kraudsorsinga primetila samo 156 u vreme kada je kompanija sprovela uzorkovanje podataka.)

    Ta manja flota je vođena vremenima čekanja. Od četiri anketirane usluge, Tesla je imala najduže vreme čekanja sa prosečnim procenjenim vremenom dolaska od 15,32 minuta. Prosečno vreme čekanja kompanije Waymo bilo je 5,74 minuta (u odnosu na 4,28 minuta prošlog aprila), dok su Lift i Uber postigli rezultate od 5,14 minuta i 3,15 minuta, respektivno.

    Ovi unosi – veličina voznog parka, ljudski vozači, vreme čekanja – mogli su uticati na to kako Tesla određuje cene vožnji u stvarnim razmerama, i teško je reći kada i kako bi se to moglo dogoditi. Tesla je tek nedavno uklonila bezbednosne monitore iz nekoliko automobila u Ostinu, u Teksasu.

    Ako Tesla može da skalira svoje roboto-taksi – koji se oslanjaju samo na unose sa kamera – kompanija bi teoretski trebalo da bude u mogućnosti da određuje cene vožnji niže od konkurencije poput Vejma, koji integriše svoj softver za autonomnu vožnju u modifikovana vozila opremljena nekoliko različitih vrsta senzora.

    Takmičenje u popularnosti
    Anburajan smatra da postoji vrednost u tome da Tesla upravlja uslugom prevoza, pre bilo kakvog pokušaja upravljanja pravim roboto-taksijem.

    „Trenutno to nije baš autonomno vozilo. U njemu je bezbednosni vozač. Oni grade poznatost brenda. Grade sklonost ka brendu kod ljudi koji već vole Tesle i ljudi koji su skloni da vole Teslu“, rekla je ona.

    Postoje neki dokazi za to u izveštaju koji je Obi objavio u utorak.

    Zajedno sa zahtevima za vožnju uzorkovanim u oblasti zaliva San Franciska, Obi je anketirao 2.000 ljudi u Kaliforniji, Nevadi, Arizoni i Teksasu o brojnim pitanjima vezanim za robotaksi i prevoz putnika. Više od polovine ispitanika koji su se vozili autonomnim vozilom reklo je da su se vozili u Teslinom robotaksiju. A kada su pitani koji autonomni brend najviše preferiraju, ispitanici su izabrali Teslu u 31% slučajeva.

    Waymo je i dalje bio najpopularniji, sa 39,8% ispitanika koji su izabrali brend u vlasništvu kompanije Alfabet. Ali ova snažna sklonost ka Tesli, uprkos tome što kompanija još uvek ne posluje sa pravom roboto-taksi uslugom u bilo kom obimu, nagoveštava buduću potražnju.

    Tu snažnu sklonost ka Tesli takođe u velikoj meri pokreće određena grupa: muškarci. Žene koje je anketirao Obi bile su u osnovi podjednako podeljene kada je u pitanju izbor Vejma ili Tesle, pri čemu je Zuks bio na dalekoj trećini sa 8%. Međutim, 56% anketiranih muškaraca preferiralo je Teslu u odnosu na Waymo (25%) ili Zuks (7%).

  • Nvidia novi veštački meteorološki modeli verovatno su predvideli ovu oluju pre nekoliko nedelja

    Uoči zimske oluje koja trenutno pogađa veći deo SAD, vremenske prognoze za neke regione bile su svuda po mapi, a predviđanja snežnih padavina su se značajno razlikovala.

    Nvidija nije mogla bolje tempirati objavljivanje svojih novih modela za prognozu vremena za Zemlju-2. Ili, s obzirom na to koliko kompanija tvrdi da su novi modeli tačni, možda je znala nešto što mi nismo?

    Novi modeli veštačke inteligencije obećavaju da će prognozu vremena učiniti bržom i tačnijom. Nvidija tvrdi da jedan model, Earth-2 Medium Range, pobeđuje Google DeepMind-ov veštački vremenski model, GenCast, na više od 70 varijabli. GenCast, koji je Google objavio u decembru 2024. godine, sam po sebi je bio znatno tačniji od postojećih vremenskih modela koji su bili sposobni da generišu prognoze do 15 dana unapred.

    Nvidija je najavila nove alate u ponedeljak na sastanku Američkog meteorološkog društva u Hjustonu.

    „Filozofski, naučno, to je povratak jednostavnosti“, rekao je novinarima Majk Pričard, direktor klimatske simulacije u Nvidiji, u telefonskom razgovoru pre sastanka. „Udaljavamo se od ručno prilagođenih nišnih veštačkih arhitektura i usmeravamo se ka budućnosti jednostavnih, skalabilnih, transformatorskih arhitektura.“

    Tradicionalno, većina vremenskih prognoza oslanja se na simulacije fizike kakve se posmatraju u stvarnom svetu. veštački modeli su relativno skorašnji dodatak. Model Earth-2 srednjeg dometa zasnovan je na novoj Nvidia arhitekturi pod nazivom Atlas, o kojoj je kompanija saopštila da će objaviti više detalja u ponedeljak.

    Pored srednjeg dometa, Nvidia-in Earth-2 paket uključuje model Nowcasting i model globalne asimilacije podataka.

    Nowcasting proizvodi kratkoročne prognoze od nula do šest sati u budućnosti, a cilj mu je da pomogne meteorolozima da prognoziraju uticaje oluja i drugih opasnih vremenskih uslova.

    „Pošto je ovaj model obučen direktno na globalno dostupnim geostacionarnim satelitskim posmatranjima, a ne na rezultatima fizičkih modela specifičnih za region, Nowcasting-ov pristup se može prilagoditi bilo gde na planeti sa dobrom satelitskom pokrivenošću“, rekao je Pričard. To bi trebalo da pomogne vladama država i manjih zemalja da shvate kako teški vremenski sistemi mogu uticati na njihove teritorije.

    Model globalne asimilacije podataka koristi podatke iz izvora poput meteoroloških stanica i balona za pravljenje kontinuiranih snimaka vremenskih uslova na hiljadama lokacija širom sveta. Ti snimci se zatim koriste kao početne tačke za vremenske modele da bi napravili svoja predviđanja.

    Tradicionalno, ti snimci su zahtevali ogromne količine računarske snage pre nego što je rad na prognoziranju mogao da počne. „To troši otprilike 50% ukupnog opterećenja superračunara tradicionalnog [prognoziranja] vremena“, rekao je Pričard. „Ovaj model to može da uradi za nekoliko minuta na grafičkim procesorima umesto za sate na superračunarima.“

    Tri nova modela pridružuju se dva postojeća: CorrDiff, koji koristi grubozrnaste prognoze za generisanje brzih predviđanja visoke rezolucije, i FourCastNet 3, koji modelira pojedinačne vremenske promenljive poput temperature, vetra i vlažnosti.

    Pričard je rekao da bi novi modeli trebalo da većem broju korisnika pruže pristup moćnim alatima za prognoziranje vremena, koji su istorijski bili domen bogatijih zemalja i velikih korporacija, koje imaju sredstva da plate skupo vreme superračunara.

    „Ovo pruža osnovne gradivne blokove koje koriste svi u ekosistemu — nacionalne meteorološke službe, firme za finansijske usluge, energetske kompanije — svako ko želi da izgradi i usavrši modele prognoze vremena“, rekao je Pričard. Neki od alata su već u upotrebi. Meteorolozi u Izraelu i Tajvanu koriste Earth-2 CorrDiff, na primer, dok The Weather Company i Total Energies procenjuju Nowcasting, rekla je Nvidia.

    „Za neke korisnike ima smisla da se pretplate na centralizovani sistem za prognozu vremena za preduzeća. Ali za druge, poput zemalja, suverenitet je važan“, rekao je Pričard. „Vreme je pitanje nacionalne bezbednosti, a suverenitet i vreme su nerazdvojni.“

  • Novi test za laboratorije veštačke inteligencije: Da li uopšte pokušavate da zaradite novac?

    Nalazimo se u jedinstvenom trenutku za kompanije koje se bave veštačkom inteligencijom i grade sopstveni temeljni model.

    Prvo, postoji čitava generacija veterana industrije koji su stekli ime u velikim tehnološkim kompanijama, a sada počinju da posluju samostalno. Takođe imate legendarne istraživače sa ogromnim iskustvom, ali dvosmislenim komercijalnim aspiracijama. Postoji jasna šansa da će barem neke od ovih novih laboratorija postati giganti veličine OpenAI-a, ali postoji i prostor za njih da se bave zanimljivim istraživanjima bez previše brige o komercijalizaciji.

    Krajnji rezultat? Sve je teže reći ko zapravo pokušava da zaradi novac.

    Da bih stvari pojednostavio, predlažem neku vrstu klizne skale za svaku kompaniju koja pravi temeljni model. To je skala od pet nivoa gde nije važno da li zaista zarađujete novac – samo ako pokušavate. Ideja je da se meri ambicija, a ne uspeh.

    Razmislite o tome na ovaj način:

    Nivo 5: Već zarađujemo milione dolara svakog dana, hvala vam puno.

    Nivo 4: Imamo detaljan višestepeni plan da postanemo najbogatija ljudska bića na Zemlji. Nivo 3: Imamo mnogo obećavajućih ideja za proizvode, koje će biti otkrivene u dogledno vreme. Nivo 2: Imamo obrise koncepta plana. Nivo 1: Pravo bogatstvo je kada volite sebe.

    Velika imena su sva na Nivou 5: OpenAI, Anthropic, Gemini i tako dalje. Skala postaje zanimljivija sa novom generacijom laboratorija koje se sada pokreću, sa velikim snovima, ali ambicijama koje je teže pročitati.

    Ključno je da ljudi uključeni u ove laboratorije generalno mogu da izaberu koji god nivo žele. Trenutno ima toliko novca u veštačkoj inteligenciji da ih niko neće ispitivati za poslovni plan. Čak i ako je laboratorija samo istraživački projekat, investitori će se smatrati srećnim što su uključeni. Ako niste posebno motivisani da postanete milijarder, verovatno ćete živeti srećniji život na nivou 2 nego na nivou 5.

    Problemi nastaju zato što nije uvek jasno gde se laboratorija za veštačku inteligenciju nalazi na skali — i veliki deo trenutne drame industrije veštačke inteligencije potiče iz te konfuzije. Veliki deo zabrinutosti zbog konverzije OpenAI-a iz neprofitne organizacije nastao je zato što je laboratorija godinama bila na nivou 1, a zatim je skoro preko noći skočila na nivo 5. S druge strane, mogli biste tvrditi da je Meta-ovo rano istraživanje veštačke inteligencije bilo čvrsto na nivou 2, kada je ono što je kompanija zaista želela bio nivo 4.

    Imajući to u vidu, evo kratkog pregleda četiri najveće savremene laboratorije za veštačku inteligenciju i kako se one mere na skali.

    Ljudi i su bili velika vest o veštačkoj inteligenciji ove nedelje i deo inspiracije za stvaranje cele ove skale. Osnivači imaju ubedljivu ideju za sledeću generaciju modela veštačke inteligencije, gde zakoni skaliranja ustupaju mesto naglasku na alatima za komunikaciju i koordinaciju.

    Ali uprkos svim oduševljenim komentarima u štampi, Humans& je bio uzdržan u vezi sa tim kako bi se to pretvorilo u stvarne monetizujuće proizvode. Izgleda da žele da prave proizvode; tim jednostavno neće da se obaveže ni na šta konkretno. Najviše što su rekli je da će napraviti neku vrstu veštačke inteligencije za radno mesto, zamenjujući proizvode poput Slack-a, Jira-e i Google Docs-a, ali i redefinišući način rada ovih drugih alata na fundamentalnom nivou. Softver za radno mesto za post-softversko radno mesto!

    Moj je posao da znam šta ovo znači, i još uvek sam prilično zbunjen oko ovog poslednjeg dela. Ali je dovoljno specifično da mislim da ih možemo svrstati na nivo 3.

    Laboratorija „Thinking Machines“

    Ovo je veoma teško oceniti! Generalno, ako imate bivšeg tehničkog direktora i rukovodioca projekta za ChatGPT koji prikuplja 2 milijarde dolara početnog kapitala, morate pretpostaviti da postoji prilično specifičan plan. Mira Murati mi ne deluje kao neko ko uskače bez plana, tako da bih se u 2026. godini osećao dobro stavljajući TML na nivo 4.

    Ali onda su se dogodile poslednje dve nedelje. Odlazak tehničkog direktora i suosnivača Bareta Zofa dospeo je na većinu naslova, delimično zbog posebnih okolnosti. Ali najmanje petoro drugih zaposlenih je otišlo sa Zofom, mnogi navodeći zabrinutost zbog pravca kompanije. Samo godinu dana kasnije, skoro polovina rukovodilaca osnivačkog tima TML-a više ne radi tamo. Jedan od načina da se protumače događaji je da su mislili da imaju solidan plan da postanu svetska klasa laboratorija za veštačku inteligenciju, samo da bi otkrili da plan nije bio tako solidan kao što su mislili. Ili, što se tiče obima, želeli su laboratoriju nivoa 4, ali su shvatili da su na nivou 2 ili 3.

    Još uvek nema dovoljno dokaza da se opravda snižavanje ocene, ali je blizu.
    Svetske laboratorije

    Fej-Fej Li je jedno od najcenjenijih imena u istraživanju veštačke inteligencije, najpoznatija po osnivanju izazova ImageNet koji je pokrenuo savremene tehnike dubokog učenja. Trenutno drži katedru koju je dodelila Sekvoja na Stanfordu, gde je ko-rukovodilac dve različite laboratorije za veštačku inteligenciju. Neću vas dosađivati nabrajajući sva različita priznanja i pozicije u akademiji, ali dovoljno je reći da bi, ako bi želela, mogla da provede ostatak života samo primajući nagrade i slušajući koliko je sjajna. Njena knjiga je takođe prilično dobra!

    Dakle, 2024. godine, kada je Li objavila da je prikupila 230 miliona dolara za kompaniju za prostornu veštačku inteligenciju pod nazivom Svetske laboratorije, mogli biste pomisliti da poslujemo na nivou 2 ili nižem.

    Ali to je bilo pre više od godinu dana, što je dugo vreme u svetu veštačke inteligencije. Od tada, World Labs je isporučio i kompletan model generisanja sveta i komercijalizovani proizvod izgrađen na njemu. U istom periodu, videli smo stvarne znake potražnje za modeliranjem sveta, kako iz industrije video igara, tako i iz industrije specijalnih efekata — i nijedna od velikih laboratorija nije napravila ništa što može da se takmiči. Rezultat jako liči na kompaniju nivoa 4, koja će možda uskoro preći na nivo 5.

    Bezbedna superinteligencija (SSI)

    Osnovana od strane bivšeg glavnog naučnika OpenAI-a, Ilje Suckevera, Bezbedna superinteligencija (ili SSI) deluje kao klasičan primer startapa nivoa 1. Suckever se mnogo trudio da SSI izoluje od komercijalnih pritisaka, do te mere da je odbio pokušaj akvizicije od Mete. Nema ciklusa proizvoda i, osim još uvek razvijenog modela superinteligentne osnove, čini se da uopšte nema proizvoda. Ovom prezentacijom je prikupio 3 milijarde dolara! Suckever je oduvek bio više zainteresovan za nauku o veštačkoj inteligenciji nego za posao, i sve ukazuje na to da je ovo u srži istinski naučni projekat.

    Uz to rečeno, svet veštačke inteligencije se brzo kreće — i bilo bi glupo potpuno isključiti SSI iz komercijalne sfere. U svom nedavnom pojavljivanju na Dwarkesh-u, Suckever je naveo dva razloga zašto bi SSI mogao da se promeni, bilo „ako se vremenski rokovi ispostave dugim, što bi mogli biti“ ili zato što „postoji velika vrednost u tome da najbolja i najmoćnija veštačka inteligencija utiče na svet“. Drugim rečima, ako istraživanje bude išlo veoma dobro ili veoma loše, mogli bismo videti kako SSI brzo skače za nekoliko nivoa