Sinabi ng mga tagapayo ni Trump sa mga kumpanya ng AI na hindi nila susubukan ang mga open-weight na modelo sa kaligtasan, sabi ng mga mapagkukunan ↗
Ayon sa mga taong pamilyar sa mga talakayan, sinabi ng administrasyong Trump sa mga nangungunang kumpanya ng AI na hindi nito susubukan ang mga open-weight na modelo sa kaligtasan. Dahil dito, ang isang mahalagang bahagi ng pagtatasa ng panganib ay nasa labas ng balangkas ng gobyerno.
Sa pagsasagawa, maaaring kailanganing pasanin ng mga developer at user ang mas malaking responsibilidad sa pagsusuri ng mga modelo bago ilabas o i-deploy. Maaaring angkop sa inobasyon... ngunit hindi pa tiyak ang tiyempo, dahil ang mga bukas na modelo ay nagiging mas may kakayahan sa mabilis na bilis. (Reuters)
Nauunahan na ng mga open-weight AI model ang hangganan. Nananatili ang agwat sa kaligtasan. ↗
Ang GLM-5.2 ni Z.ai ay naiulat na ilang buwan lamang ang nahuhuli sa mga nangungunang closed model sa mga kakayahan sa cyber at biology. Natuklasan sa mga pagsusuri ng SaferAI na wala itong tinanggihan sa alinman sa mga nakakasakit na gawain sa cyber o dual-use biology na ibinigay dito.
Ang mga closed model ay maaaring umasa sa refusal training, classifiers, at API controls. Iba na ang mga nada-download na weights - kapag na-release na, maaaring baguhin o alisin ang mga safeguards, kaya ang safety gap ay magmumukhang hugis canyon. (TechCrunch)
Inilunsad ng Samsung Electronics ang susunod na henerasyon ng teknolohiya ng AI memory ↗
Inilabas ng Samsung ang isang prototype ng BV-NAND na may mahigit 400 layer at isang bagong disenyo ng wafer-bonding. Sinasabi ng kumpanya na naghahatid ito ng humigit-kumulang 58% na mas malaking densidad ng memorya kaysa sa nakaraang henerasyon nito, kasama ang mas mabilis na pagganap sa pagbasa, pagsulat, at pag-input-output.
Inilarawan din ng Samsung ang patayong nakasalansan na zHBM memory na nakaposisyon sa itaas ng mga AI accelerator. Inaangkin nito na ang arkitektura ay maaaring mag-alok ng higit sa sampung beses na mas densidad kaysa sa kumbensyonal na HBM5, triple ang kahusayan sa enerhiya at mas mababang thermal resistance - malaking pangako, kung tutuusin. (Reuters)
Ang karera sa AI data-center ay nagbubuo ng $1 trilyong pasanin sa pag-upa para sa Big Tech ↗
Ang Microsoft, Meta, Oracle, Amazon at Alphabet ay nangako ng humigit-kumulang $1.09 trilyon sa mga lease na hindi pa nasisimulan, karamihan ay para sa mga AI data center. Ang mga obligasyong iyon ay halos apat na beses ng kanilang kinikilalang mga pananagutan sa lease.
Ang kapasidad ay maaaring magpasigla sa susunod na pag-usbong ng cloud. O, hindi gaanong kaaya-aya, iwanan ang mga kumpanya na magbayad para sa napakalaking pasilidad kung ang demand sa AI ay mabigo - isang trilyong dolyar na coat na binili bago pa man masuri ng sinuman ang lagay ng panahon. (Reuters)
Pumirma ang Anthropic ng $10B na kasunduan sa AI cloud startup na Volta ↗
Ayon sa mga ulat, pumayag ang Anthropic na bumili ng $10 bilyong kapasidad sa computing mula sa AI cloud startup na Volta sa loob ng anim na taon. Susuportahan ng kasunduan ang isang Norwegian data center na nag-aalok ng 133 megawatts ng kapasidad.
Inaasahang tutulong ang kompanyang Bitdeer, ang kompanyang nagmimina ng crypto, sa pagpapaunlad ng pasilidad, na gagamit ng mga sistemang Vera Rubin ng Nvidia. Nangongolekta ang Anthropic ng mga compute partnership tulad ng mga fridge magnet - maliban sa bilyun-bilyon ang halaga ng mga magnet na ito. (TechCrunch)
Nag-aalok ang AI ng 'lifeline' para sa mga umuusbong na ekonomiya, ayon sa World Bank ↗
Sinasabi ng World Bank na maaaring pahintulutan ng AI ang mga umuunlad na ekonomiya na paikliin ang isang siglo ng pag-unlad tungo sa isang dekada, basta't mapapabuti nila ang kuryente, koneksyon, at mga kasanayan sa digital. Ang mas maliliit at lokal na mga kagamitang inangkop ay maaaring sumuporta sa pangangalagang pangkalusugan, edukasyon, agrikultura, at mga serbisyong pampubliko nang hindi nangangailangan ng malalaking pambansang modelo.
Tinatantya ng ulat nito na 4.5% ng mga trabaho sa mga bansang may mababa at katamtamang kita ay nalalantad sa generative AI, kumpara sa 14.2% sa mas mayayamang ekonomiya. Gayunpaman, ang pangako ay may kasamang mga matalas na babala tungkol sa hindi pagkakapantay-pantay, maling impormasyon, at panunupil sa politika - isang salbabida na may ilang buhol na nakatali dito. (Reuters)
Mga Madalas Itanong
Bakit hindi sinusubukan ng gobyerno ng US ang kaligtasan ng mga open-weight AI model?
Ayon sa artikulo, sinabihan ng administrasyong Trump ang mga nangungunang kumpanya ng AI na ang mga open-weight na modelo ay hindi isasama sa balangkas ng pagsubok sa kaligtasan ng gobyerno. Naglalagay ito ng mas maraming responsibilidad sa mga developer, distributor, at user ng modelo, na maaaring kailanganing suriin nang nakapag-iisa ang mga panganib sa cyber, biological, maling paggamit, at pag-deploy bago ilabas o gamitin ang mga sistemang ito.
Bakit mas mahirap i-secure ang mga open-weight AI model kaysa sa mga closed model?
Maaaring i-download, baguhin, at patakbuhin ang mga open-weight AI model sa labas ng imprastraktura ng orihinal na developer. Bilang resulta, ang mga pananggalang tulad ng refusal training, mga classifier, at mga kontrol sa pag-access ay maaaring humina o maalis. Ang mga closed model ay karaniwang inihahatid sa pamamagitan ng mga kontroladong API, na nagbibigay sa mga provider ng mas malawak na saklaw upang subaybayan ang paggamit, paghigpitan ang pag-access, at i-update ang mga proteksyon pagkatapos ng pag-deploy.
Paano dapat suriin ng mga organisasyon ang mga open-weight AI model bago i-deploy?
Isang karaniwang pamamaraan ang pagsubok sa modelo laban sa mga makatotohanang senaryo ng maling paggamit, kabilang ang mga nakakasakit na gawaing cyber, mga kahilingang biyolohikal na may dalawahang paggamit, at mga pagtatangkang laktawan ang mga pananggalang. Dapat ding suriin ng mga organisasyon kung paano iho-host ang modelo, kung sino ang makakapagbago nito, at kung anong mga sistema ng pagsubaybay ang magagamit. Ang mga pag-deploy na may mas mataas na panganib ay karaniwang nangangailangan ng mas mahigpit na mga kontrol sa pag-access at patuloy na pangangasiwa ng tao.
Ano ang layuning pagbutihin ng bagong teknolohiya ng memorya ng AI ng Samsung?
Ang prototype ng BV-NAND ng Samsung ay gumagamit ng mahigit 400 layer at isang disenyo ng wafer-bonding na nilayon upang mapataas ang densidad ng memorya habang pinapabuti ang pagganap ng pagbasa, pagsulat, at pag-input-output. Inilarawan din ng kumpanya ang patayong nakasalansan na zHBM memory na nakaposisyon sa itaas ng mga AI accelerator. Ang mga disenyong ito ay nilayon upang matugunan ang mga pangangailangan sa kapasidad, enerhiya, at init na nilikha ng patuloy na pagtaas ng mga workload ng AI.
Bakit itinuturing na isang panganib sa pananalapi ang mga pag-upa ng AI data-center ng Big Tech?
Naiulat na nangako ang Microsoft, Meta, Oracle, Amazon at Alphabet ng humigit-kumulang $1.09 trilyon sa mga lease na hindi pa nasisimulan, na karamihan ay nakakonekta sa mga AI data center. Ang dagdag na kapasidad ay maaaring sumuporta sa mabilis na paglago ng demand sa cloud at AI. Gayunpaman, maaaring may utang pa rin ang mga kumpanya sa malaking bayad kung ang demand ay mas mabagal kaysa sa inaasahan o ang imprastraktura ay nananatiling hindi gaanong nagagamit.
Paano makikinabang ang AI sa mga umuusbong na ekonomiya?
Ikinakatuwiran ng World Bank na makakatulong ang AI sa mga umuunlad na ekonomiya na palakasin ang pangangalagang pangkalusugan, edukasyon, agrikultura, at mga serbisyong pampubliko, lalo na sa pamamagitan ng mas maliliit na kagamitang iniangkop sa mga lokal na pangangailangan. Ang mga benepisyong iyon ay nakasalalay sa maaasahang kuryente, access sa internet, at mga kasanayang digital. Dapat ding pamahalaan ng mga pamahalaan ang mga panganib tulad ng hindi pagkakapantay-pantay, maling impormasyon, at panunupil sa politika habang lumalawak ang paggamit nito.