Mentionsy

To jest podcast AI codziennie.

Dziś porozmawiamy o historycznej propozycji OpenAI, która chce wprowadzić podatek od robotów i czterodniowy tydzień pracy o tym, jak trzy największe firmy AI połączyły siły, żeby ochronić swoje modele przed kopiowaniem przez chińskich konkurentów o miliardowej stawce największego ubezpieczyciela zdrowotnego w USA na sztuczną inteligencję.

Oraz o przełomie naukowym, który może sprawić, że AI będzie zużywać 100 razy mniej energii.

Zaczniemy od Sam Altmana i OpenAI.

OpenAI proponuje wprowadzenie podatku od firm korzystających z automatyzacji pracy, a zebrane w ten sposób środki zasiliłyby Krajowy Fundusz Majątkowy, z którego każdy Amerykanin mógłby otrzymać bezpośredni udział w zysku z rewolucji technologicznej.

Dokument zakłada również automatyczne siatki bezpieczeństwa, które uruchamiają się, gdy wskaźniki zastępowania miejsc pracy przez AI przekroczą wcześniej ustalone progi.

OpenAI, Anthropic i Google nawiązały bezprecedensową współpracę, by razem walczyć z chińskimi firmami kopiującymi ich modele AI.

Proceder polega na tym, że podmioty takie jak DeepSeek, Moonshot AI czy Minimax wielokrotnie odpytują systemy ChatGPT, Cloud lub Gemini, a następnie używają zebranych odpowiedzi do trenowania własnych, tańszych modeli.

Władze USA szacują, że nieuprawnione kopiowanie kosztuje branżę AI miliardy dolarów rocznie w utraconych przychodach.

UnitedHealth Group, największy prywatny ubezpieczyciel zdrowotny w Stanach Zjednoczonych, ogłosił plan zainwestowania 3 miliardów dolarów w sztuczną inteligencję w bieżącym roku.

Firma zatrudnia 22 tysiące inżynierów oprogramowania, z których ponad 80% już teraz używa AI do pisania kodu lub budowania agentów.

UnitedHealthcare uruchomiło też asystenta AI o imieniu Avery, który jest zgodny z przepisami ochrony danych medycznych i uczy się na podstawie interakcji z konkretnymi pacjentami.

Krytycy pytają jednak, czy AI w rękach firmy zarabiającej na decyzjach ubezpieczeniowych nie stanie się narzędziem do jeszcze sprawniejszego odrzucania wniosków pacjentów.

I na koniec temat naukowy, który może mieć ogromne konsekwencje dla całego sektora AI.