🤝 מיקרוסופט חושפת שדרוגים לבינה מלאכותית, משיקה את Copilot Cowork ללקוחות גישה מוקדמת ↗
מיקרוסופט דחפה את Copilot עוד יותר לטריטוריה של ריבוי מודלים, מה שמרמז על הנושא המרכזי כעת - לא מודל אחד מנצח, אלא כמה שנאספים יחד. זרימת ה-"Critic" החדשה שלה גורמת ל-GPT לתגובה לטיוטה בעוד קלוד בודק את הדיוק והאיכות שלה, כאשר מיקרוסופט אומרת שהיא רוצה שלולאת הסקירה הזו תהפוך לדו-כיוונית בהמשך.
כמו כן, היא השיקה את "Council" להשוואות מודלים זה לצד זה והרחיבה את הגישה לעבודות Copilot Cowork דרך תוכנית הגישה המוקדמת של Frontier. הרעיון פשוט למדי: פחות הזיות, עבודה מהירה יותר, תפוקה טובה יותר - או כך לפחות נראה, כי ההבטחה הזו הפכה לשפה סטנדרטית בתעשייה. (רויטרס)
🇰🇷 סטארט-אפ שבבי הבינה המלאכותית של דרום קוריאה, Rebellions, גייסה 400 מיליון דולר בסבב הגיוס האחרון שלה ↗
Rebellions גייסה 400 מיליון דולר לפי שווי של כ-2.34 מיליארד דולר, סבב גיוס משמעותי המראה שמשקיעים עדיין מוכנים למדי לתמוך בפרויקטים בתחום תשתיות הבינה המלאכותית, במיוחד מחוץ לחשודים הרגילים בארה"ב. החברה מסרה כי הכסף יסייע לה להתרחב בארה"ב, להרחיב את פלטפורמת Rebel100 שלה ולהתקדם לקראת הנפקה ראשונית.
מה שבולט יותר מכל הוא המסגרת הפוליטית-תעשייתית סביבה. קרן הצמיחה של קוריאה ביצעה השקעה ישירה במסגרת קידום "K-Nvidia" של המדינה, בעוד ש-Rebellions מהמרת ששדה הקרב האמיתי של הבינה המלאכותית עבר מצ'אטבוטים נוצצים למכונות זולות ויעילות יותר שמתחתם. זה מרגיש פחות זוהר, יותר חשוב. (רויטרס)
🇫🇷 חברת מיסטרל הצרפתית גייסה חוב של 830 מיליון דולר עבור בניית מרכז נתונים מבוסס בינה מלאכותית ↗
מיסטרל הבטיחה מימון חוב של 830 מיליון דולר לבניית מרכז נתונים ליד פריז ולרכישת 13,800 שבבי Nvidia. זהו כוח רב, כוח רב, והצהרה בוטה מאוד לפיה אירופה לא רוצה לשכור את עתידה בתחום הבינה המלאכותית לנצח מענקיות הענן האמריקאיות.
האתר צפוי לעלות לאוויר ברבעון השני והוא חלק מתוכנית רחבה יותר להגיע ל-200 מגה-וואט של קיבולת מחשוב ברחבי אירופה עד סוף 2027. מיסטרל משרתת גם לקוחות, כולל הכוחות המזוינים הצרפתיים, כך שזה לא רק סיפור צמיחה של סטארט-אפ - מדובר בתשתית, ריבונות ואסטרטגיה, כולם שזורים יחד קצת כמו כבלים מתחת לרצפה מוגבהת. (רויטרס)
🍎 אפל אינטליגנציה הושקה בטעות בסין. ↗
אפל חשפה בטעות את תכונות הבינה המלאכותית של אפל לכמה משתמשי אייפון בסין, ולאחר מכן הסירה אותן לאחר שדיווחים התפשטו באינטרנט. על פי סיכום הדיווחים של The Verge, ההשקה התרחשה בטעות, דבר רחוק מלהיות אידיאלי, בהתחשב בכך שהתכונות של בינה מלאכותית מוסדרות בקפדנות בשוק הסיני.
החלק המביך הוא שאפל עדיין זקוקה לשותף מקומי שיפעיל שם כלי בינה מלאכותית, כאשר עליבאבא היא בין החברות שהוזכרו קודם לכן בהקשר זה. אז זו לא הייתה רק החלפת מתג בעייתית - היא חשפה לרגע עד כמה אסטרטגיית הבינה המלאכותית של אפל בסין עדיין לא גמורה. (The Verge)
⚖️ מחקר מגלה שרוב השופטים הפדרליים בארה"ב משתמשים בבינה מלאכותית ↗
מחקר חדש מצא כי 60% משופטי המחקר הפדרליים בארה"ב משתמשים לפחות בכלי בינה מלאכותית אחד בעבודתם השיפוטית, אם כי רק 22% אמרו שהם משתמשים בו מדי יום או שבועי. רובם נשענים על מערכות ספציפיות למשפט ולא על צ'אטבוטים כלליים, ומקרה השימוש העיקרי הוא מחקר משפטי, ואחריו סקירת מסמכים.
זהו שינוי עצום בשקט. בתי המשפט בדרך כלל מתייצבים בקיפאון, ואז פתאום לא, וכאן אחד מכל שלושה שופטים אמר שהוא מתיר או מעודד שימוש בבינה מלאכותית בבתי המשפט בעוד 20% אוסרים זאת רשמית. במקביל, יותר מ-45% אמרו שהנהלת בתי המשפט לא סיפקה הכשרה בבינה מלאכותית, מה שמרגיש כמו דפוס מוכר של טכנולוגיה מודרנית - אימוץ קודם, מעקות אחר כך. (רויטרס)
📉 ככל שיותר אמריקאים מאמצים כלי בינה מלאכותית, פחות אומרים שהם יכולים לסמוך על התוצאות ↗
סקר חדש הראה שאמריקאים משתמשים יותר בבינה מלאכותית בעוד שהם פחות בוטחים בה, וזה נשמע סותר עד שתזכרו שכך בעצם אנשים מתייחסים למחצית מהאינטרנט. הסקר מצא ש-70% חושבים שהתקדמות הבינה המלאכותית תצמצם את הזדמנויות התעסוקה, בעוד שרק 7% חושבים שהן ייצרו יותר מקומות עבודה.
מצב הרוח חמור גם מעבר למשרות. שני שלישים מהנשאלים אמרו שחברות אינן שקופות מספיק לגבי השימוש בבינה מלאכותית, ואותו שיעור אמר שהממשלה אינה מווסתת אותה מספיק. אז האימוץ עולה, אבל ההתלהבות לא - יותר דו-קיום קודר מאשר רומן אהבה. (TechCrunch)
שאלות נפוצות
מדוע מיקרוסופט משלבת מספר מודלים של בינה מלאכותית בתוך Copilot?
נראה כי מיקרוסופט מכוונת את Copilot לכיוון מערך רב-מודלים, מכיוון שמודל אחד יכול לייצר בעוד שאחר יכול לבדוק. במקרה זה, GPT כותב טיוטות של התגובה וקלוד בודק את איכותה ודיוקה. המטרה המעשית היא להפחית הזיות ולחזק את הפלט מבלי לבקש ממערכת אחת לעשות הכל בבת אחת. זה גורם ל-Copilot להרגיש פחות כמו צ'אטבוט עצמאי ויותר כמו זרימת עבודה מנוהלת.
מה בעצם עושה תכונת ה-Critique החדשה של מיקרוסופט?
ביקורת מתוארת כלולאת סקירה שבה מודל אחד כותב תשובה ואחר מעריך אותה. זה חשוב מכיוון שזה מוסיף מעבר שני לפני שהתוצאה מגיעה למשתמש. צוותים רוצים לעתים קרובות סוג כזה של הגדרה כדי לזהות טעויות, נימוק חלש או ניסוח לא ברור מוקדם יותר בתהליך. מיקרוסופט גם אותתה שהיא רוצה שלולאת משוב זו תהפוך לאינטראקטיבית יותר עם הזמן.
מדוע משקיעים עדיין תומכים בחברות שבבי בינה מלאכותית כמו Rebellions?
המאמר מציע שמשקיעים עדיין רואים פוטנציאל משמעותי בשכבת התשתית של הבינה המלאכותית. חברת Rebellions ממצבת את עצמה סביב מחשוב זול ויעיל יותר מאשר טענות צ'אטבוטים הפונות לצרכן. הצעה זו יכולה להיות משכנעת מכיוון שהביקוש לבינה מלאכותית עדיין תלוי בחומרה שמתחת למודלים. סבב הגיוס האחרון שלה מצביע גם על כך שממשלות וקרנות אזוריות רוצות אלופים מקומיים בחלק זה של הערימה.
מדוע הרחבת מרכז הנתונים של מיסטרל חשובה לאסטרטגיית הבינה המלאכותית של אירופה?
ההתרחבות של מיסטרל חשובה משום שהיא לא רק עוסקת בצמיחת החברה, אלא גם בשליטה על כושר המחשוב. רכישת אלפי שבבי Nvidia ובניית אתר ליד פריז מאותתת שאירופה רוצה יותר מתשתית הבינה המלאכותית שלה על אדמתה המקומית. בצנרת בינה מלאכותית רבות, גישה למרכזי נתונים, חשמל ושבבים מסייעת לקבוע מי יכול לבנות ולפרוס מודלים בקנה מידה גדול.
למה אפל אינטליגנציה הופיעה בסין עניין כל כך גדול?
זה הפך לבעיה מרכזית מכיוון שתכונות בינה מלאכותית בסין פועלות בסביבה מוסדרת בקפידה. אפל, על פי הדיווחים, חשפה את הכלים בטעות לפני שהחזירה אותם, מה שהדגיש עד כמה פריסת הבינה המלאכותית המקומית שלה עדיין נראית לא גמורה. המאמר מציין גם שאפל זקוקה לשותף מקומי שם, כך שהתקרית לא הייתה רק מעידה בתוכנה, אלא בעיה אסטרטגית שהתגלתה.
מדוע יותר אנשים משתמשים בכלי בינה מלאכותית למרות שהאמון בבינה מלאכותית ממשיך לרדת?
המאמר מצביע על דפוס שבו אימוץ הבינה המלאכותית עולה משום שהיא פרקטית, גם כאשר הביטחון בתוצאות נותר חלש. שופטים אמריקאים כבר משתמשים בבינה מלאכותית למחקר ולסקירת מסמכים, בעוד שסקרים מראים שאמריקאים רבים עדיין מודאגים לגבי מקומות עבודה, שקיפות ורגולציה. שילוב זה מצביע על כך שבינה מלאכותית מוטמעת בעבודה לפני שאמון, הכשרה ומשילות הצליחו להדביק את הפער במלואם.