Halott férfi mesterséges intelligenciával készített szimulációja beszélt gyilkosához május elsején egy arizonai bíróságon. A tettes 2021-ben lőtte le az áldozatot, az amerikai hadsereg harminchét éves veteránját.

„Szégyen, hogy azon a napon olyan körülmények között találkoztunk. Egy másik életben valószínűleg barátok lehettünk volna” – mondta a család által készített, fehér háttér előtt zöld pulóverben és hosszú szakállal megjelenő avatár. Már az elején figyelmeztetett, hogy ő csak egy mesterségesintelligencia-változat, ami egyébként az audió hiányosságaiból és a száj a hanggal nem mindig szinkron mozgásából egyértelművé is vált.

Korábban soha nem fordult elő ilyen, azaz a videó az MI jogi rendszerekben történő újszerű használatának kezdetét jelentheti. A tárgyaláson jelenlévők egyszerre lenyűgözve és megrendülten nézték a technológiát.

Bíróságok szigorúan szabályozzák a jogi eljárásokon bemutatható információk típusait, több ügyvédet meg is büntettek már, miután MI-rendszerek a közleményükben hivatkozott hamis történeteket, eseteket hoztak létre. Jelen esetben a család nagyobb mozgásteret kapott, mivel az MI-vel generált videó nem számított bizonyítéknak. 

Ezért mutathatták be az ítélet meghozásánál. A végül tíz és fél év börtönre ítélt gyilkos korábban ült már emberölésért és veszélyeztetésért.

A generált üzenetet az áldozat húga írta, aki úgy érezte, hogy ő nem tud megbocsátani a gyilkosnak, bátyja viszont megértőbb lenne. Emberibbé akarta tenni, hogy a bíró lássa, milyen hatással volt a világra, és hogy létezett egyáltalán. Szerinte a generatív MI újabb mód személyek megszólítására.

A nő férjével és barátaikkal együtt készítette a szimulációt, mindannyian a technológiai szektorban dolgoznak. 

Harry Surden, a Colorado Egyetem jogprofesszora szerint a generatív MI bírósági felhasználása komoly etikai problémákat vet fel, mert könnyen elképzelhető, hogy egyesek így próbálják majd érzelmileg befolyásolni a bírót és az esküdteket. 

A tartalom a valóság szimulációja és nem a döntéseket megalapozó, hiteles és bizonyított tények. A szimuláció annyira jó lehet, hogy kiöli belőlünk természetes szkepticizmusunkat, és közvetlenül az érzelmeinkre hat – magyarázza.

A Reuters értesülései szerint a mesterségesintelligencia-fejlesztésekhez nélkülözhetetlen grafikus feldolgozóegységek, GPU-k piacát vezető Nvidia a következő két hónapban módosítani fog H20 chipjén. Egy kicsit „lebutítja” az eredeti modellt, amellyel meg tudja kerülni az Egyesült Államok szigorú kiviteli szabályozását.

A lépés egyértelműen az amerikaiak legnagyobb riválisának, Kínának szól. A nagyvállalat közölte fontosabb kínai ügyfeleivel, köztük vezető felhőszámítás-szolgáltatókkal, hogy a chip módosított változata júliusra lesz kész. A lebutított H20 jelzi: az Nvidia meg akarja őrizni jelenlétét a kelet-ázsiai ország hatalmas piacán.

A kínai piac annak ellenére kulcsfontosságú az amerikai infokom-óriásoknak, hogy Washington mindent megtesz a rivális gyengítéséért, és növeli erőfeszítéseit, amelyekkel képes megakadályozni az ország hozzáférését a legfejlettebb félvezető technológiákhoz. Az Nvidia lépése érthető, mert például 2024-es bevételeinek tizenhárom százaléka, tizenhétmilliárd dollár jött a kínai piacról.

A H20 az Nvidia kínai értékesítésre engedélyezett leghatékonyabb MI-chipje volt, az amerikai hatóságok áprilisban viszont tájékoztatták a nagyvállalatot, hogy ezentúl exportengedélyre lesz szüksége a termékhez. A cég a módosított chip fejlesztéséhez irányelvként használandó új technikai küszöbértékeket dolgozott ki. A specifikációkkal, például jócskán csökkentett memóriakapacitással az eredetihez képest jelentősen lebutul a chip. A vásárlók persze megváltoztathatják a konfigurációját, így pedig értelemszerűen a teljesítményét is.

Sem az Nvidia, sem az USA Kereskedelmi Minisztériuma nem kommentálta az értesülést. Kína stratégiai jelentőségét mindenesetre jól szemlélteti, hogy Jansen Huang, a nagyvállalat vezérigazgatója néhány nappal a H20 új exportengedély-követelményének bejelentését követően Pekingbe látogatott, ahol kiemelte mennyire fontos cége számára az ottani piac.

Az Nvidia legkifinomultabb chipjeit érintő exportkorlátozások 2022 óta vannak érvényben, az USA az MI-verseny elvesztése mellett a potenciális katonai alkalmazásoktól is tart. Magát a H20-at 2023 októberében mutatták be.

Kínai techóriások, köztük az Alibaba, a Tencent, a TikTok-anyacég ByteDance növelték H20-rendeléseiket, miközben az országban megjelent a sokkal alacsonyabb költségen előállított, az amerikai csúcsmodellekkel egyenértékű MI, a DeepSeek startup R1-e. A szintén kínai (sencseni) HiSilicon félvezetőgyártó áprilisban bejelentett Ascend 920 chipjétől pedig helyi szakértők H20-szintű teljesítményt várnak.

Január óta mindenesetre tizennyolcmilliárd dollár értékben rendeltek globálisan a H20-ból.

A Reuters értesülései szerint a mesterségesintelligencia-fejlesztésekhez nélkülözhetetlen grafikus feldolgozóegységek, GPU-k piacát vezető Nvidia a következő két hónapban módosítani fog H20 chipjén. Egy kicsit „lebutítja” az eredeti modellt, amellyel meg tudja kerülni az Egyesült Államok szigorú kiviteli szabályozását.

A lépés egyértelműen az amerikaiak legnagyobb riválisának, Kínának szól. A nagyvállalat közölte fontosabb kínai ügyfeleivel, köztük vezető felhőszámítás-szolgáltatókkal, hogy a chip módosított változata júliusra lesz kész. A lebutított H20 jelzi: az Nvidia meg akarja őrizni jelenlétét a kelet-ázsiai ország hatalmas piacán.

A kínai piac annak ellenére kulcsfontosságú az amerikai infokom-óriásoknak, hogy Washington mindent megtesz a rivális gyengítéséért, és növeli erőfeszítéseit, amelyekkel képes megakadályozni az ország hozzáférését a legfejlettebb félvezető technológiákhoz. Az Nvidia lépése érthető, mert például 2024-es bevételeinek tizenhárom százaléka, tizenhétmilliárd dollár jött a kínai piacról.

A H20 az Nvidia kínai értékesítésre engedélyezett leghatékonyabb MI-chipje volt, az amerikai hatóságok áprilisban viszont tájékoztatták a nagyvállalatot, hogy ezentúl exportengedélyre lesz szüksége a termékhez. A cég a módosított chip fejlesztéséhez irányelvként használandó új technikai küszöbértékeket dolgozott ki. A specifikációkkal, például jócskán csökkentett memóriakapacitással az eredetihez képest jelentősen lebutul a chip. A vásárlók persze megváltoztathatják a konfigurációját, így pedig értelemszerűen a teljesítményét is.

Sem az Nvidia, sem az USA Kereskedelmi Minisztériuma nem kommentálta az értesülést. Kína stratégiai jelentőségét mindenesetre jól szemlélteti, hogy Jansen Huang, a nagyvállalat vezérigazgatója néhány nappal a H20 új exportengedély-követelményének bejelentését követően Pekingbe látogatott, ahol kiemelte mennyire fontos cége számára az ottani piac.

Az Nvidia legkifinomultabb chipjeit érintő exportkorlátozások 2022 óta vannak érvényben, az USA az MI-verseny elvesztése mellett a potenciális katonai alkalmazásoktól is tart. Magát a H20-at 2023 októberében mutatták be.

Kínai techóriások, köztük az Alibaba, a Tencent, a TikTok-anyacég ByteDance növelték H20-rendeléseiket, miközben az országban megjelent a sokkal alacsonyabb költségen előállított, az amerikai csúcsmodellekkel egyenértékű MI, a DeepSeek startup R1-e. A szintén kínai (sencseni) HiSilicon félvezetőgyártó áprilisban bejelentett Ascend 920 chipjétől pedig helyi szakértők H20-szintű teljesítményt várnak.

Január óta mindenesetre tizennyolcmilliárd dollár értékben rendeltek globálisan a H20-ból.

Fejetetejére áll az általunk ismert és elfogadott valóság?

Melvin Vopson a Portsmouth Egyetem fizikusa újraértelmezte a gravitációt: az anyagnak a világegyetemen belüli elrendezése alakítja azt. A kutató szerint az univerzum így próbálja csökkenteni zsúfoltságát, ennél fogva számítógépes algoritmushoz hasonlóan viselkedik.

Az adattömörítésnek és a számítási optimalizálásnak ez az újabb példája támogatja a szimulált vagy számítógépes univerzum lehetőségét. A „szimulációban élünk” elmélet a korai 2000-es évek, a Mátrix-filmek és a transzhumanista gondolkodó Nick Bostrom egyik tanulmánya óta vált a populáris kultúra részévé.

Az elmélet bizonyítása azonban kényes kérdés, mert ha valóban szimulációban élnénk, világunk kitalálói nyilvánvalóan mindent megtettek azért, hogy az igazságra soha ne derüljön fény. Vopson – a termodinamika második törvényének ellentéteként – saját „második információdinamikai törvényéből” indult ki, amely szerint az idő múlásával bármely rendszer entrópiája állandó marad, vagy csökken. Az anyag és az objektumok térbeli összevonásával a gravitáció ugyanúgy a minimumon tartja az entrópiát, mint ahogy egy számítógép rendezi és tömöríti az adatokat. A Covid-19 vírus idővel csökkenő entrópiája szintén a második információdinamikai törvényt támasztotta alá – érvelt 2022-ben a fizikus.

A kutató tanulmányban fejtette ki, hogy megfigyelései összhangban állnak az óriási komputerként működő univerzum, a valóság szimulált konstrukció teóriával. Számítógépek megpróbálnak tárterületet szabaddá tenni a hatékonyabb működésért, és a világegyetem is ugyanezt teheti, a gravitációval próbál rendezett maradni.

Az elemi sejtekben/cellákban tárolt – és a kutató szerint az „anyag ötödik formájaként” is értelmezhető – információ, a kvantummechanika legkisebb lehetséges térfogata a szimuláción belül tájékoztatja az anyag koordinátáit. A folyamat ugyanaz, mint a videójátékok, a virtuálisvalóság-alkalmazások és más fejlett szimulációk tervezése – magyarázza Vopson. Hasonlóan az információtartalmat minimalizáló számítási rendszerekhez, minden egyes sejtbe/cellába több mint egy részecske fér bele.

Sokkal hatékonyabb egyetlen objektum térbeli helyét és lendületét lekövetni, mint többét. A gravitációs vonzás ezért tűnik egy számítási folyamat újabb, az információ tömörítésében fontos szerepet játszó optimalizáló mechanizmusának.

Fogalmunk sincs arról, hogy Vopson gondolatai mainstreammé válnak valaha is, vagy sem. Ha igen, akkor nagyon-nagyon masszív bizonyítékokkal kell alátámasztania az igazát.

A mesterséges intelligencia (MI) szinte mindenhol jelen van, és mindennek tekintjük, csak nem átlagos technológiának. Többen, köztük Sam Altman OpenAI CEO szerint hamarosan jön az AGI (artificial general intelligence), sőt, talán a szuperintelligencia is, de ezek a kijelentések egyelőre inkább marketingfogások, semmint megalapozott prognózisok.

Az Anthropic tudósai komoly kapacitásokat megmozgatva dolgoznak az MI-k jólétének elméleti alapjain, hogy a modelleket milyen jogok illetik majd meg. Altman javaslata alapján az MI-t az urániumhoz és nukleáris fegyverek gyártásához használható más anyagokhoz hasonlóan kellene kontrollálni. A jövőt illetően, az előrejelzések vagy utópisztikusak, vagy disztópiák. Szintén Altman mondta, hogy a hatása inkább a reneszánszéhoz, s nem az ipari forradalomhoz lesz hasonló. Mások közben MI-rezisztens közösségi életről elmélkednek.

De mi van, ha az MI csak általános rendeltetésű átlagtechnológia, és se nem új faj, se nem autonóm, potenciálisan szuperintelligens entitás? – veti fel a hype-pal szembemenő, szándékosan provokatív kérdést negyven oldalas tanulmányában két princetoni kutató, Arvind Narayanan és Sayash Kapoor. Alkalmazásait is célszerűbb az elektromossághoz vagy az internethez, semmint atomfegyverekhez hasonlítani.

Különbséget kell tennünk az MI-módszerek gyors fejlődése, a lenyűgöző laboratóriumi eredmények és a tényleges alkalmazások között. A társadalmi hatásokról szóló viták döntő többsége figyelmen kívül hagyja az átvételi folyamatot, és szerintük a szélesebb körű következmények ugyanolyan gyorsak lesznek, mint a technológiai fejlődés. Pedig az adaptáció szökőár helyett inkább vízcseppek tempójában történik – érvel a két kutató.

A szuperintelligencia kifejezést inkoherenciája és spekulatív jellege miatt vetik el. Az MI nem fog mindent automatizálni, és megszületnek az azt felügyelő munkakörök, miközben célszerűbb lenne a technológia társadalmi állapotokon jelenleg rontó oldalára összpontosítani, mintsem arra, hogy újakat hozzon létre. „Feltölti a kapitalizmust” – magyarázzák: használati módjának függvényében, segíthet vagy árthat az egyenlőtlenségek csökkentésében, pozitívan támogathatja a munkaerőpiacot, a sajtószabadságot, de a demokrácia korlátozásához is hozzájárulhat.

A szerzők egy riasztó alkalmazást, a gyorsan fejlődő katonai felhasználást figyelmen kívül hagyták, mert a témához kapcsolódó minősített, titkos információkhoz nehéz hozzáférni, de ígérik: végeznek kutatásokat a témában.

Ha az MI-t széles körben átlagos technológiaként kezelnék, mind a Biden-, mind a Trump-administráció álláspontja okafogyottá válna: a legjobb MI fejlesztése nem nemzeti prioritás, és az amerikai-kínai „MI fegyverkezési verseny” is abszurdan túldimenzionált. Ráadásul olyan adatok, mint a legjobb MI fejlesztése körüliek, már csak azért sem tarthatók titokban, mert a világon mindenhol dolgoznak rajta.

A szabályozást illetően, sci-fi fantáziák táplálása helyett a demokratikus intézmények megerősítését, a kormányzati technológia-szakértelem növelését, az MI-írásbeliség javítását, az MI elfogadásának ösztönzését javasolják. 

A Johannesburg-székhelyű dél-afrikai multinacionális vállalat és távközlési szolgáltató, a világ egyik legnagyobb, Afrika vezető mobilhálózat-szolgáltatója, az MTN bejelentette, hogy 1,2 millió kártyás ügyfelének kínál 99 randért (nem egész kétezer forintért) 4G-s okostelefont. A lépés célja a digitális átállás felgyorsítása, a jelenleginél nagyobb üteműre kapcsolása.

Az MTN 39,9 millió dél-afrikai ügyfeléből 29,9 millió feltöltő kártyás. 

A kedvezménnyel az alacsony jövedelmű háztartásokat célozzák meg, miközben az ország öles léptekkel halad a 2G és 3G technológiákról 4G-re történő váltás felé. A korábbi két hálózattípust 2027. december 31-éig teljesen le akarják kapcsolni Dél-Afrikában, hogy a rádióhullámhosszok felszabaduljanak a jóval gyorsabb 4G LTE és 5G hálózatok számára.

A terv kritikusai szerint a 2G és a 3G hálózatok felszámolásával a digitális szakadék további bővülését kockáztatják, mert különösen a központoktól távol élő, sok alacsony jövedelmű fogyasztó nem tudja megengedni magának a gyorsabb hálózatokhoz való kapcsolódást lehetővé tevő okostelefonok vásárlását.

Ha így lesz, azaz a negatív szcenárió válik valósággá, akkor a mobilszolgáltatók ügyfélszáma és bevételük egyaránt csökkenhet. Az MTN viszont hangsúlyozza: mindent megtesznek azért, hogy a digitális korban senkit ne hagyjanak hátra. Mivel az átállás életbevágó, proaktív lépéseket tesznek azért, hogy a lehető legtöbb dél-afrikai kapcsolódjon gyors mobilhálózatokhoz – ígéri a szolgáltató.

A májusban indult, 2026 végéig tartó kezdeményezést három szakaszban valósítják meg. Az elsőben felhasználói profil, költekezési mintázatok, készülék-tulajdonlási idő alapján ötezer gondosan kiválogatott személynek kínálnak 4G-s készülékeket. Erre a szakaszra főként az ország területének mindössze 1,5 százalékát kitevő, de a lakosság több mint negyedét tömörítő, erősen urbanizált (Johannesburgot és Pretoriát is magában foglaló) Gauteng tartományban kerül sor. A felhasználók az Itel 5,5 hüvelyes, normál áron 740 rand (kb. 14500 forintos) készülékéhez jutnak hozzá igen jutányosan.

A 130 ezer ügyfelet érintő második szakaszt országosra tervezik már, míg a szintén országos harmadikban a többi 1,1 millió személyt juttatják majd készülékhez.

A Google frissítette a zeneszerzőknek és producereknek fejlesztett, kísérleti zenegeneráló mesterségesintelligencia-eszközeit. 

A nagyvállalat a YouTube-bal közösen, 2023-ban indította útjára a szerzők, producerek és zenészek számára elérhető Lyria 1 és a Music AI Sandbox termékeket. Azóta profi muzsikusok is részt vesznek a fejlesztésekben, illetve a Lyria 1 az utóbbi hónapokban már a Vertex API-n, alkalmazásprogramozói felületen is hozzáférhető.

Míg az olyan zenegenerátorok, mint a Suno és az Udio alkalmi alkotóknak, lényegében bárkinek szánt MI-termékek, addig a Music AI Sandbox digitális audió munkaállomás jellegű felhasználói interfészével kifejezetten profik igényeit igyekszik kielégíteni. A megközelítéssel a Google az MI-t közvetlenül tehetséges hivatásos zenészek kezébe adja, egy kicsit úgy, mint ahogy az Adobe videósokkal, a Runway pedig filmproducerekkel létesített partneri kapcsolatot.

A nagyvállalat a napokban jelentette be két zenegeneráló appjának frissítését. Az egyik, a Music AI Sandbox eddig szöveges promptok alapján generált és módosított muzsikákat. Most viszont már verseket is megadhatunk neki bemeneti infóként, hogy aztán tetszés szerint énekkel vagy instrumentális zenével előállhasson.

A professzionális munkákhoz alkalmas 48 kHz audióanyagot állít elő. A felhasználó kulcstényezőket specifikálhat: többek között a tempót, a másodpercenkénti ütemszámot, hangszerelést, stílust, hangulatot és egyéb részleteket.

A Music AI Sandbox a frissített Lyria 2 zenegenerátoron alapul. A felhasználó a promptoknak megfelelő, nagyjából harminc másodperc hosszúságú, új klipeket készíthet vele. Inputként megadhatunk verseket is, meglévő klipeket bővíthetünk tovább, újrahangszerelhetünk részeket, átmeneteket, bevezetőket és befejezéseket generálhatunk.

A másik app, a másik Lyria modellen, a Lyria RealTime-on alapuló MusicFX DJ folyamatos zenefolyamot hoz létre, a felhasználó lejátszás közben módosíthat rajta. Promptokkal és más beállításokkal kontrollálhatjuk, változtathatunk a stíluson, stílusokat keverhetünk össze, hangszereket adhatunk hozzá, távolíthatunk el, gyorsíthatunk és lassíthatunk is rajta. A zene a beavatkozások, módosítások ellenére folyamatos marad.

A mesterségesintelligencia-szektor döbbenetes gyorsasággal fejlődik, 2024 eleje óta többezer új cég alakult, az MI-vállalatokba fektetett összeg meghaladta a 170 milliárd dollárt. A növekedés motorjai az olyan titánok, mint az OpenAI vagy az Anthropic, az MI-ökoszisztéma nagyobb, változatosabb, több kihívást tartogat, mint eddig bármikor.   

Az üzleti elemzőplatformmal és globális adatbázissal rendelkező New Yorki CB Insights vállalati és befektetői tevékenységekről szolgáltat piaci információkat. Startupokat nyomon követve, kockázati tőke-mozgásokat figyelve, piaci vonzerejük, tehetségük, pénzügyeik és partnerkapcsolataik alapján összeállították a világ száz vezető mesterségesintelligencia-fejlesztő kezdő vállalkozásának listáját, az immáron kilencedik AI 100-at.

A listával az MI-verseny következőhullámos potenciális nyerteseire hívják fel a figyelmet, kulcsfontosságú vezetőket, befektetőket, támogatásokat és értékeléseket emelnek ki. Az elemzők tizenhétezer korai szakaszban lévő, magán MI-céget vizsgáltak. 2024-ben mindegyik anyagi forrásokhoz jutott, és további befektetőket keresnek.

A kiértékelést a magánvállalatok állapotát és növekedési potenciálját vizsgáló, saját fejlesztésű, szabadalmaztatott rendszerrel (Mosaic Score) végezték. A pontszámhoz az adott startup piaci lendületét (vonzerő és növekedési ráta), piaci méretét, anyagi helyzetét és a menedzsmentet vették figyelembe.

Három nagy kategóriát állítottak fel: több iparágban közös üzleti termékeket és szolgáltatásokat kínáló horizontális, egyetlen iparágat vagy üzleti funkciót kiszolgáló vertikális és MI-hardver- vagy szoftverinfrastruktúrát nyújtó startupokat különböztettek meg egymástól. Mindhármat további alkategóriákra osztották: ügyfélszolgálat, cyberbiztonság, szoftverfejlesztés stb. (horizontális), egészségügy, járműipar, légi ipar, gyártás, pénzügy, energetika stb.(vertikális), hardver, monitoring, adat, fejlesztés és gyakoroltatás (infrastruktúra).

Az idei AI 100 lista tizennégy ország startupjaiból áll. Mintegy kétharmaduk amerikai, tíz az Egyesült Királyságban, öt Franciaországban, négy Németországban működik, Dél-Korea, Kanada mellett, egy-egy céggel India, Norvégia, Spanyolország, Svájc, Svédország és Szingapúr is képviselteti magát. (Kínai cégekről valószínűleg nem rendelkeznek elegendő adattal.)

Több mint húsz százalékuk MI-ágenseket fejleszt, támogat. Az MI megbízhatóság- és teljesítmény-monitoring szintén egyre népszerűbb. Legtöbb anyagi támogatáshoz a „vertikális” cégek jutottak, második az infrastruktúra-kategória. A startupok zömében közös, hogy praktikus termékeket, szolgáltatásokat kínálnak, hosszú fejlesztési ciklusok és kockázatos megtérülés helyett időben profitálhatnak ők is és befektetőik is a fejlesztésekből.

Az OpenAI 2024 végén vezette be az o1-et, az első megerősítéses tanulással gondolatláncok generálására gyakoroltatott, kereskedelmi célú nyelvmodellt. Néhány hónapon belül az Anthropic, a Google és a kínai DeepSeek szintén előállt saját következtetőmodellekkel. Az OpenAI ezt követően ígéretet tett általános rendeltetésű GPT sorozatmodelljei és az o-sorozat következtető modelljeinek integrálására, ami egyelőre nem történt meg.

A Sam Altman nevével fémjelzett nagyvállalat most öt új modellt vezetett be. Mindegyik elfogad szöveges és képi bemenetet, amelyekből szöveges kimenetet generál. Az általános rendeltetésű GPT-4.1, GPT-4.1 mini és GPT-4.1 nano csak API-n (alkalmazásprogramozói felület) keresztül, míg a másik kettő, a következtető o.3 és o.4-mini API-n és a ChatGPT Plus, Pro és Team, valamint hamarosan a ChatGPT Enterprise és Education felhasználói számára is elérhető lesz.

Ezzel egyidőben a februárban kutatási előzetesként bemutatott GPT-4.5 júliusi leállítását is bejelentették. A nagyléptékű kísérletből kiderült, hogy a paraméterszám és a gyakorlóadat-mennyiség további növelése ugyan folyamatos teljesítménynövekedést eredményez, de a tokenenkénti költség alapján a használat egyáltalán nem tűnt praktikusnak.

Az új modellek alacsonyabb áron nyújtanak szintén kiváló teljesítményt.

A 4.1 család a 4.5 és a 4o költséghatékony megfelelői. Maximum egymillió token input lehetséges velük, ami komoly különbség a 4.5 és a 4o 128 ezréhez képest. A 4.1 ára két és nyolc, a minié 0,40 és 1,60, a nanoé 0,10 és 0,40 dollár között variálódik (egymillió token inputonként). A teljesítmény mind a 4.1, mind a mini esetében szinte mindenben jobb a 4o-énál,

Az o3 és az o4-mini az o1 és az o3-mini frissített változatai. Input korlátaik 200 ezer token, alacsony, közepes és magas-módban dolgoznak fel a felhasználó által nem látott, változatos számú következtető tokeneket. Elődeikkel ellentétben arra finomhangolták őket, hogy eldöntsék, mikor és hogyan használják a webes keresést, kódgenerálást és megvalósítást, képeditálást. Az árak tíz és negyven, illetve 1,10 és 4,40 dollár között variálódnak (egymillió input/output tokenenként).

Első OpenAI következtető-modellekként a gondolatláncot képekre is tudják alkalmazni. Például feltöltünk egy diagramot interpretációs utasításokkal, a modell pedig gondolatlánccal dolgozza fel. Az o3 teljesítménye a legtöbb kategóriában a mai csúcsminőség, és az o4-mini is jó eredményeket ért el a teszteken.

A kriptovaluták mellett kampányolók bitcoin-vásárlásra hívták fel a Svájci Jegybank figyelmét. A Donald Trump amerikai elnök követhetetlen vámháborúja miatti globális felfordulásban a szokásosnál is nagyobb szükség van a tartalékok diverzifikálására – magyarázzák.

A kriptovaluták támogatói már decemberben kampányt indítottak a svájci alkotmány megváltoztatásáért, hogy az írja elő: a jegybank az arany mellett bitcoint is tartson tartalékban. Bitcoin tartása logikusabb, mivel a világ többpólusúvá válik, amelyben a dollár és az euró egyaránt gyengül – hangzott már akkor a kriptovaluta-bróker Bitcoin Suisse egyik vezetőségi tagja, Luzius Meisser érvelése.

Bitcoin vásárlásával a jegybank megszabadulna a külföldi devizatartalékokat érintő politikai befolyástól. Komoly összegről van szó, mert a tartalékok háromnegyede dollár és euró - folytatta. 

Meisser a Svájci Jegybank éves nagytalálkozóján is felszólalt.

„Politikusok végül engedhetnek a pénznyomtatás kísértésének, hogy finanszírozzák terveiket. A bitcoin viszont hiányköltésekkel nem inflálható fizetőeszköz” – hangzott egy másik érve.

Svájc a bitcoin- és a kriptovilág innovációjának központja, például az Ethereumot is az ottani Zug városában találták ki. A települést nem véletlenül hívják mostanában „Kripto Völgynek.” A Luzerni Alkalmazott Tudományok és Művészetek Egyetemének friss tanulmánya pedig kimutatta, hogy a lakosság tizenegy százaléka invesztált kriptoeszközökbe,

A jegybank azonban továbbra is szkeptikus. Nagy árfolyam-ingadozásokra, likviditási aggályokra és biztonsági kockázatokra hivatkoznak. Nem is rendelkeznek bitcoinnal.

„A kriptovaluták alapvetően szoftverek, és mind tudjuk: a szoftverek sebezhetők és gyakran tartalmazhatnak hibákat” – mondta Martin Schlegel jegybankelnök.

A Bitcoin Initiative szerint viszont a bitcoin mögötti, folyamatosan fejlődő technológia a valaha volt egyik legmegbízhatóbb és legbiztonságosabb informatikai rendszer.

Közel kétbillió dolláros kapitalizációjával a globális bitcoinpiac a leglikvidebb és legstabilabb digitális eszközök egyike, napi többmilliárd dolláros kereskedéssel. A Bitcoin Suisse és más szervezetek nem azt szeretnék, hogy a jegybank teljesen álljon át bitcoinra, viszont a közel egybillió svájci franknyi tartalék egy-két százalékát megérné egy értékében növekvő, egyre biztonságosabbá váló és szinte mindenki számára vonzó eszközre váltani – javasolják.

A világhírű gépitanulás-szakértő Andrew Ng sokkal jobban ért a Pythonhoz, mint a JavaScripthez, viszont az utóbbi időben több JavaScript-kódot írt mesterséges intelligencia (MI) támogatásával.

Mit jelent ez?

Azt, hogy az MI-vel támogatott kódírással (AI-assisted coding) a speciális programozási nyelvek veszítenek jelentőségükből. Persze fontos elsajátítani valamelyiket, mert így tanulják meg kulcsfogalmakat, és fejlesztőknek is komoly segítség jól ismert nyelvvel dolgozni, ugyanakkor az MI-vel jelentősen bővülnek a lehetőségek, többen valósíthatják meg kreatív (programozói) elképzeléseiket.

Ng háttere a gépi tanulás és a weboldalak, szoftveralkalmazások felhasználók által soha nem látott elemeinek tervezése és módosítása, a back-endfejlesztés. Az MI-vel támogatott kódolással viszont kevésbé ismert nyelvekkel is könnyedén épít a weboldalak és appok felhasználói interakciók tárgyát képező részét, front-end rendszereket is. 

A generatív MI-vel a szintaxis kevésbé fontos, így egy mérnök szimultán lehet Python-, JavaScript-, TypeScript-, C++-, Java-, sőt, még Conol-fejlesztő is. Idővel talán már nem is Python- vagy C++-fejlesztőkről, hanem egyszerűen csak fejlesztőkről beszélünk.

A különféle nyelvek mögötti fogalmak, elvek megértése viszont változatlanul fontos marad. Ng ezért hangsúlyozza egy nyelv megtanulásának jelentőségét. Ha ismerjük például a Pythont, jó alapunk van nagy nyelvmodellek (LLM-ek) promptolásához, hogy Pythonban vagy más nyelveken generáljanak kódokat nekünk. Ha tisztában vagyunk valamelyest ezekkel az elvekkel, és az egyik programozási nyelvről egy hasonló feladatokat más szintaxissal megoldó másikra váltunk, jobban elboldogulunk, és a generált kódot is jobban fogjuk érteni. Ha kevesebbet tudunk róluk, kevésbé leszünk hatékonyak az LLM-mel történő kódiratásban. Ha például egy Python-fejlesztő JavaScriptes front-endprogramozásra vált, sokat profitálhat az ilyen rendszerek mögötti elvek megtanulásából. Pontosabban promptolja az LLM-et, jobban kezeli az esetleges hibákat.

Tanulság? Ahogy a több nyelven folyékonyan beszélő emberek is könnyebben kommunikálnak másokkal, úgy fejlesztők számára az LLM-ek is leegyszerűsítik a különböző környezetekben történő rendszerépítést.