20 milliárd dollár tőkebevonásra készül a Safe Superintelligence

    A Safe Superitelligence nevű startupot Ilya Sutskever, az OpenAI egyik alapítója és korábbi vezető tudósa, Daniel Levy az OpenAI egyik exkutatója és Daniel Gross, az Apple korábbi mesterséges intelligencia projektjeinek vezetője. A cég tevékenységéről, máig keveset lehet tudni, honlapjukon egy szűkszavú nyilatkozat olvasható, amelyben azt állítják, hogy a vállalkozás egyetlen céllal jött létre nevezetesen, hogy létrehozza a biztonságos szuper intelligenciát.

A cég tavaly június óta működik, eddig bevételt nem termelt, de már 1 milliárd dollár befektetést tudhat magáénak. A honlapjukon szereplő szöveg alapján a bevétel termelése nem is szerepel a rövid távú céljaik között, egyelőre kizárólag kutatással foglalkozhatnak, két helyszínen Palo Alto-ban és Tel Aviv-ban.

Ilya Sutskever egyébként széles körben elismert mesterséges intelligencia kutató, aki főként a mélytanulás területén szerzett elismeréseket. A Szovjetunióban született, majd Izraelbe, később Kanadába vándorolt. A Google kutatójaként kifejlesztette a sequence-to-sequence (sorozat-sorozat) modellt, amelyet a gépi fordítás egyik alappillére lett. Az OpenAI-nál részt vett a GPT ( Generative Pre-trained Transformer ) modell megalkotásában. Az OpenAI-tól azután távozott, miután megromlott a kapcsolata Sam Altmannal. A nézetkülönbség alapja az volt, hogy véleménye szerint Altman túl gyorsan túl messzire akar eljutni. Altman rövid időre történő eltávolításában is szerepet játszott , de később nyilvánosan is bocsánatot kért, azonban az igazgatótanácsban betöltött szerepéről lemondott. Sutskever egy darabig még kutatóként maradat az OpenAI-nál de a viszonya Altmannal feszült maradt. Kilépése mögött a nézetkülönbség fennmaradása húzódhat meg és új cégében a Safe Superintelligenc-ben juthat kifejezésre azon törekvése, hogy az emberiségnek egy kereskedelmi nyomástól független biztonságos szuperintelligencia megteremtése kell hogy a célja legyen, amely cél egyébként még az OpenAI-t is jellemezte a cég 2015-ös indulásakor.    

Osszd meg ezt a cikket
Kína 100 ezer Nvidia chipet szerezne be – de honnan jönnek a tiltott technológiák?
Miközben az Egyesült Államok és Kína közötti politikai és gazdasági feszültségek egyre fokozódnak, a globális technológiai verseny sem lassul. A világ egyik legfontosabb chipgyártója, az amerikai Nvidia olyan új stratégiákon dolgozik, amelyekkel a geopolitikai korlátok ellenére is fenntarthatja jelenlétét Kínában. A vállalat nem csupán üzleti, hanem diplomáciai téren is igyekszik mozgásteret teremteni magának.
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?