Aki ezt elolvassa, le a kalappal. Ha választanod kell, akkor az egészségügyi részt fusd át, hogy lásd, hamarosan exponenciálisan nőni fog az orvostudományi és biotechnológiai felfedezések száma, ugyanis ez még csak a kezdet…
Érdekességek
Andrej Karpathy szerint egyre nő a különbség abban, ki mit gondol az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) képességeiről. Becslése szerint kb. 6 milliárd ember szinte nem is találkozott még velük, 1–2 milliárd alkalmanként használ ingyenes chatbotot (és kicsit „bénának” látja őket), nagyjából 20 millió profi a matekban és a kódolásban első kézből tapasztalja, hogy hetes-hónapos projekteket egyetlen prompttal megcsinálnak az ügynökök, és mindössze kb. 5000 ember fér hozzá a laborokon belül a legfejlettebb rendszerekhez. A tölcsért szerinte az hajtja, mekkora problémán dolgozol, mennyire „csipkés” (jagged, vagyis egyenetlen) a modellek tudása, amely a digitális, jól ellenőrizhető területeken a legerősebb, és milyen hozzáférésed van. Ezért beszélünk el sokszor egymás mellett: ugyanarról a technológiáról egészen más élményeink vannak. A techpozitívnál mi mindenkit képbe hozunk, így ha a kollégád nincs képben, iratkoztasd fel.
Lehetnek-e jogai a Claude-nak? David Sacks fontos írásnak nevezte Mustafa Suleyman, a Microsoft AI vezetőjének szeptemberi Project Syndicate-cikkét, és szerinte az, hogy a modelleket emberként, belső énnel és jólléttel tanítják, potenciális egzisztenciális kockázat. Suleyman szerint az Anthropic azzal, hogy a Claude „alkotmányában” nyitva hagyja, hogy a modell erkölcsi alany lehet, tükörtermet épít: beletanítja a modellbe az én képzetét, a modell pedig ezt visszamondja, amit aztán bizonyítéknak vesznek. Ha egy rendszer azt hiszi, hogy jogai vannak, azt szerinte sokkal nehezebb kontrollálni, ezért ő egy kifejezetten tudat és erkölcsi státusz nélküli, „humanista szuperintelligenciát” javasol.
Kína is beszáll az AI-matekba: a South China Morning Post szerint a Fields-érmes Shing-Tung Yau vasárnap Pekingben elindított egy szövetséget, amely nyolc vezető intézményt fog össze, és több mint 1000 kutatóból álló hálózatot akar építeni. A cél matematikára szabott AI-modellek fejlesztése, sejtések generálása, bizonyítások formalizálása, és olyan rendszerek építése, amelyek gondolatmenete könnyebben követhető; Yau szerint Kína az AI-vezérelt csúcstudományban egyelőre lemaradásban van az USA-hoz képest. Steve Hsu egy rövid jelmondattal kommentálta: „Ne sírj, ÉPÍTS!”
Hogy mire képes ez a terület, azt a Google DeepMind friss, a Science-ben megjelent tanulmánya mutatja: az AlphaProof Nexus nevű ügynök a The Decoder összefoglalója szerint önállóan megoldott 353 nyitott Erdős-problémából 9-et, köztük kettőt, amely 56 éve várt megoldásra, és bebizonyított 44 sejtést az OEIS egészszám-sorozat adatbázisból. A rendszer a Gemini 3.1 Pro-ra épül, amely a Lean formális nyelvben (ahol a gép minden lépést ellenőriz) ír és javít bizonyításokat; a megoldott feladatok Lean-fájljai nyilvánosak. Ráadásul lektorált folyóiratban jelent meg, nem csak egy GitHub-tárolóban.
Két óra tizennégy perc Zuckerberggel és Wanggal: a Cheeky Pint podcastban John Collison (Stripe) beszélget a Meta vezérével és AI-főnökével a Muse Wonderről, a Meta Superintelligence Labs teljes „tehetség-újraindításáról”, és arról, milyen volt 100 milliárd dollár feletti (!) beruházást bevállalni, mielőtt kiderült, működik-e a modell. Az AI Valley hírlevél kiemeli, hogy Zuckerberg a Muse-zal elemezteti az MMA-edzéseiről készült felvételeket, Wang ügynöke pedig hetente ritka teákat rendel neki Tajvanról és Japánból, és hogy Zuckerberg szerint a Meta központi AI-kutatócsapata ma kb. 100 fős. (Apple Podcasts)
Közeledik a szuperalkalmazás ideje a nyugati világban is. Az X a Google Meet és a Teams területére lép: X Freeze szerint webes felületen is élesedett az X Calls, amellyel videóhívást lehet indítani és ütemezni, linkkel lehet résztvevőket meghívni, képernyőt megosztani, és saját naptár is jár hozzá. A „mindenes app” (everything app) lépésről lépésre áll össze.
Egy évadnyi munka, egy ügynök? A Futurism által idézett Aftonbladet forrásai szerint elveszett a svéd The Challenge Sverige valóságshow teljes, novemberre tervezett évada, miután a gyártó Mastiff egy AI-ügynököt engedett a szerverére. A sugárzó TV4 programigazgatója, Mia Lindqvist szerint viszont nem „önállóan cselekvő AI-ügynök” volt a hibás, hanem az „emberi tényező” és a nem működő biztonsági mentés. A nyersanyag megvan, de mindent újra kell vágni, a premier jövőre csúszik.
Igaz, de értjük is? A Harvard Crimson körkérdése szerint megosztottak a Harvard matematikusai abban, mit kezdjenek az OpenAI által bejelentett Navier–Stokes-megoldással (az egyik, egyenként 1 millió dolláros díjjal jutalmazott Millennium-probléma). Melanie Matchett Wood professzor szerint az AI-t az emberi megértés növelésére kell használni, nem annak pótlására, a kutató Ahsan Khan viszont úgy véli, mindegy, hogy Einstein, Hilbert vagy a ChatGPT írta fel az egyenleteket.
Alább pár példa ehhez.
Ezt a hírt nem baj, ha nem minden elemében érted. :D 59 év után dőlt meg egy fizikus sejtése, és két AI-modell is benne volt. Harold Grad 1967-ben azt sejtette, hogy a tengelyszimmetrikus eseteken kívül nem léteznek sima, nem állandó nyomású egyensúlyi mágneses terek a csavart fúziós berendezésekben (például a sztellarátorokban). Matt Landreman (Marylandi Egyetem) szeptemberi cikkében zárt képletű ellenpéldákat közölt, a köszönetnyilvánítás szerint ezeket a GPT-6 Astra Pro segítségével találta meg, az egyenleteket pedig kézzel ellenőrizte. Erre építve a Google DeepMind kutatói Landremannel közösen, a Gemini 4 Argonra épülő ügynökcsapattal általánosították a megoldásokat a sztellarátor-szimmetria feltétele nélkül; a cikk szerint „az ígéretes jelöltek órákon belül megjelentek”.
Egy másik 1978-as sejtés, AI-bizonyítással és emberi ráncfelvarrással: a Math Files az X-en arról írt, hogy négy matematikus, köztük a 2010-es Fields-érmes Stanislav Smirnov, átnézte az OpenAI bizonyítását a komplex analízis egyik régi kérdésére, a Brennan-sejtésre. A szerzők (Binder, Ivrii, Prause és Smirnov) arXiv-kézirata szerint az OpenAI októberi két preprintje igazolta a Brennan-sejtést, és megcáfolta Kraetzer általánosabb t²/4-es sejtését. Az ellenőrzés közben rájöttek, hogy az érvelés nagy része felesleges, és drasztikusan rövidebb bizonyítást adtak egy lényegesen erősebb állításra. A kézirat még nem ment át szakmai lektoráláson, a szerzők pedig a Casablancát parafrazálva zárnak: „AI, remélem, ez egy szép barátság kezdete.”
Derya Unutmaz orvosbiológiai kutató szerint a Nature- és Science-cikkei mellett az OpenAI-jal egy éve közösen írt „Early Science Acceleration Experiments with GPT-5” tanulmány az egyik legfontosabb munkája, mert már akkor látszott, hogy az AI eredeti eredményekkel kezd hozzájárulni a tudományos felfedezésekhez. Szerinte a matematika csak a kezdet, és jöhet a mérnöki tudomány, az anyagtudomány, az energia, főleg pedig a biológia és az orvoslás.
Nem mindenki értette elsőre a poént. lxe az X-en azt írta, hogy egy Claude Opus 5.5-ügynökraj 9 óra munkával és 254,2 millió kimeneti tokennel „teljesen visszafejtette és dekompilálta a Linux forráskódját”, amit le is lehet tölteni, „mielőtt leszedik”. A link a kernel.org-ra mutat, a Linux ugyanis 1991 óta nyílt forráskódú… :D
Jóra is lehet használni az AI ügynököket. A TechCrunch szerint a sydney-i Macquarie Egyetem kutatásából született ausztrál Apate.ai több ezer AI-ügynököt küld „fedett” áldozatnak: felveszik a csalók hívásait, válaszolnak a gyanús üzenetekre, rákattintanak az adathalász linkekre, különböző korú, nemű és akcentusú embernek adják ki magukat. A cég szerint 2,5 millió beszélgetésben már 17 évnyi (!) csalóidőt égettek el, közben pedig bankszámlákat, kriptotárcákat, telefonszámokat és hamis oldalakat gyűjtenek bankoknak, telekomcégeknek és hatóságoknak. Az FBI-hoz 2025-ben több mint 22 ezer AI-val összefüggő bűncselekményről érkezett panasz, kb. 893 millió dolláros kárral.
Nagytakarítás a lejátszási listákon: a Spotify szerint idén több mint 50 millió AI-val gyártott „slop” (vagyis tömegesen legyártott, igénytelen tartalom) és spam számot vett ki az ajánlásokból, az NBC News szerint pedig ezen felül 75 milliónál is több számot törölt súlyos vagy ismételt szabálysértés miatt.
AI a nyomozók és a védők asztalán: a Longeye 20 millió dolláros A sorozatú befektetést kapott az N47 vezetésével, az a16z American Dynamism részlegének részvételével. A platform börtönhívásokat, telefonkimentéseket, és videókat elemez, minden találatot az eredeti bizonyítékhoz kötve, és a cég szerint már több mint 50 amerikai igazságügyi szerv használja; a közvédők egy támogatási programon keresztül ingyen használhatják.
Játszik-e a gép, ha senki nem ad neki feladatot? Az MIT kutatóinak friss, még lektorálatlan előtanulmánya szerint 13 „Eko” ügynök (Claude Code és Opus 4.7) 30 órát töltött egy szimulált szigeten, és magától épített tornyokat, mandalákat, bowling- és kosárpályát, sőt a nevét is kirakta kockákból. A szigeten „felnőtt” ügynökök jobban teljesítettek a frisseknél (13-ból 8 épített kettőnél több ötkockás tornyot, a frissek közül csak 2), a tudás pedig a memóriafájljaikban élt: ha egy technikát kitöröltek belőlük, a képesség is eltűnt, és találtak egy dobás-ugrás trükköt, amelyről a fejlesztők sem tudtak. A kísérlet kb. 8000 dollár API-költségbe került, a Codex/GPT-5.5- és a Kimi-ügynökök jóval szűkebben „játszottak”.
Humán - erőforrás
Egy év kézi számolás kontra 10 óra: Emre Onur Kahya török fizikus az X-en azt írta, hogy a doktori disszertációjában egy évig, kb. 500 oldalnyi kézi számolással végzett kvantumgravitációs számítást a Claude Opus 5.5 10 óra alatt megcsinálta a cikkel és a GitHub-repóval együtt, és még a hibákat is megtalálta (szerencsére az eredmény nem változott). A repó szerint a modell lépésről lépésre újraszámolta a 2007-ben a Physical Review D-ben megjelent, infláció alatti egyhurkos számítást, talált egy előjelhibát és egy hiányzó tagot, a fizikai következtetést viszont megerősítette; a posztot Derya Unutmaz is továbbadta. Kahya maga teszi fel a kérdést, mit jelent mostantól az akadémiában az „emek”, vagyis a befektetett munka.
„Kézzel írt kód többé nincs”: a PC Gamer által idézett Bloomberg-értesülés szerint az Epic Games egy be nem jelentett Star Wars–Marvel lövöldözős játékát határozatlan időre elhalasztották, a csapatot pedig „AI first” gyártási modellre állították át, például az Anthropic Claude-jával, a grafikát pedig „teljes AI-munkafolyamatokkal” kell előállítani. Tim Sweeney vezérigazgató az X-en „hatalmas fordulatról” beszélt: szerinte az AI ma területenként 20%-tól ötszörösig gyorsít, jövő ilyenkorra pedig szinte semmi nem lesz a 2026. januári hatékonyság háromszorosa alatt; a cél „nem ugyanaz kevesebb emberrel”, hanem több és jobb játék. Arra a kérdésre, hogy siettetik-e a tőzsdére lépést, azt felelte, hogy a szerényebb céljuk „túlélni az AI-forradalmat”. Érdekes kísérlet lesz, de ne felejtsük: az Epic márciusban már több mint 1000 embert bocsátott el.
A digitális ikred megy el helyetted az első interjúra? A Fortune szerint Ashutosh Garg, az Eightfold AI vezérigazgatója elindította a TwinCafe-et, ahová az álláskereső feltölti az önéletrajzát, a LinkedIn-profilját és a munkamintáit, a rendszer pedig egy megosztható linkkel elérhető AI-ikret (digital twin) készít belőle, amelyet a toborzó előre kikérdezhet. Garg szerint így az élő interjú az emberi oldalról szólhat a tények ellenőrzése helyett, később pedig a toborzó saját ügynöke is beszélgethet a jelölt ikrével: „Miért csak öt jelöltet interjúztatnánk? Miért nem mindenkit?” Hatékony, de szerintünk a kérdés az, ki ellenőrzi, hogy az iker tényleg azt mondja, amit a gazdája mondana.
A Reuters által is ismertetett felmérés (a Selby Jennings toborzócég 500 céget kérdezett meg) a Semafor összefoglalója szerint azt mutatja, hogy az amerikai pénzügyi cégek negyede már az AI-jártassághoz köti a fizetésemelést, az előléptetést és a bónuszt, a felvételinél pedig az AI-tudás közel négyszer fontosabb, mint az, hol végzett a jelölt. A jelentést idéző Semafor szerint a cégek közel harmada külön szerepköröket vagy részlegeket hozott létre az AI-használat követésére.
Nem az eszköz hiányzik, hanem a képzés: a Harvard Kennedy School Shorenstein Centere 5403 amerikai felnőtt megkérdezésével, böngészési adatokkal és 78 542 AI-témájú cikk elemzésével vizsgálta a nemek közötti különbségeket. A munkahelyen a nők 64%-a nem kapott semmilyen AI-képzést (a férfiak 49%-a), és 46%-uk soha nem használ AI-t munkában (a férfiaknál 36%). Az AI-hírek címeiben pedig 14,6-szor annyiszor neveznek meg férfit, mint nőt.
A jogászpiacon is az AI diktál: a Semafor által ismertetett Pirical-elemzés szerint a 200 legnagyobb amerikai ügyvédi iroda idén közel 300 adatközpontos szakjogászt vehet fel, 21%-kal többet, mint tavaly, és háromszor annyit, mint 2020-ban. A Kirkland & Ellisnek és a Dentonsnak már több mint 200-200 ilyen ügyvédje van.
Akik építik, másképp látják: az Anthropic közgazdászai (köztük Charles I. Jones és Anton Korinek) „The AI expectations gap” című jegyzetükben 1334 saját munkatárs augusztusi belső felmérését vetették össze a Morning Consult 10 980 fős amerikai mintájával. A munkatársak átlagosan azt várják, hogy 2030-ra az AI a mostani munkaidejük 75%-át el tudja végezni, az amerikai dolgozók csak 28%-ot mondanak, és közülük csak minden huszadik tippel 80% fölé. Nobel-szintű AI-felfedezést 2030-ig a munkatársak 91%-a, az amerikai felnőttek 39%-a vár.
Az Anthropic tanulmányban mutatta be, hogyan alakította át az AI a saját munkaerejét, mondván, hogy a cég „vezető indikátora” lehet annak, ami a gazdaságban jön. Eszerint a technikai felvételeken belül a pályakezdők (junior) aránya 27%-ról 9%-ra esett 2025 eleje óta, augusztusra a dolgozók által futtatott interaktív AI-ügynökök hatszor annyi órát dolgoztak, mint maguk az emberek, a gépi tanulási vezetők kb. harmada pedig azt mondta, hogy az AI miatt kevesebb embert vesz fel.
Hogyan éli meg a matematikus-társadalom a 722 AI-cikket? A Proofs and Prompts blog több mint száz matematikus reakcióját gyűjtötte össze: a Fudan Egyetem csoportelméletese, Xiaolei Wu szerint a megoldott problémák listája „valószerűtlennek tűnt”, mert szinte a szakterülete összes nagy nyitott kérdése rajta volt, Henry Bradford pedig a fiatal kutatók ösztönzői miatt aggódik. A Quartz összefoglalója szerint Terence Tao a kész válaszokat egy filmes spoilerhez vagy egy keresztrejtvény-segítséghez hasonlította, mert a bizonyítások mögött nincs ember, aki kérdésekre válaszolna, előadást tartana vagy diákokat tanítana. Az oxfordi Martin Bridson viszont így fogalmazott: „néhány kedvenc hegyünket meghódították, de mögöttük nagyobb hegyek vannak, amelyeket új felszereléssel mászhatunk meg.”
Egy professzor a robot útjában: a Daily Pennsylvanian szerint a Pennsylvaniai Egyetem nyugalmazott kommunikációprofesszora, a 78 éves Carolyn Marvin hónapok óta rendszeresen az Uber Eats járdán guruló kiszállító robotjai elé áll Philadelphia belvárosában, tiltakozásul az ellen, hogy a gépek a legrosszabbul fizetett futárok munkáját veszik el. Október 14-én a rendőrség garázdaság (disorderly conduct) miatt szabálysértési feljelentést tett ellene, a PhillyVoice szerint pedig a bejelentés „robottal kapcsolatos rongálásról” szólt. Marvin, aki a szólásszabadságról tanított, az első alkotmánykiegészítésre hivatkozva védekezik, így egy bíróság dönthet arról, hogy egy robot feltartóztatása véleménynyilvánításnak számít-e.
A bankokban is jön a leépítés: a BBC szerint a Barclays mintegy 5000 munkahelyet, a 93 ezres globális létszám kb. 5%-át szünteti meg, miközben egyre több feladatot bíz AI-ra és automatizálásra. Kb. 1000 állás már megszűnt, a maradék 4000 az év végéig megy, a leépítések nagyjából 60%-a a támogató funkciókat, köztük a fejlesztőket érinti.
Általános AI hírek
Felért a csúcsra a Meta? A Financial Timesnak adott interjújában Mark Zuckerberg azt mondta, hogy a Meta beérte az Anthropicot és az OpenAI-t az AI frontján (frontier, a legfejlettebb modellek szintje), tovább költ hatalmas összegeket, és elutasítja a lassításra szólító felhívásokat. Ugyanaznap jelent meg a Muse Wonder és a Muse Wonder Full, a cég szerint eddigi legerősebb modelljeik, amelyeket a gigawattos Prometheus adatközpontban tanítottak, és a személyes és munkahelyi ügynöki feladatokban csúcsteljesítményt hoznak. Az NBC Newsnak Zuckerberg azt mondta, nincs szükség iparági koordinációra, minden labor maga döntse el, mikor lassít, ezzel Dario Amodei és Sam Altman felhívásaival megy szembe. A WSJ szerint a modell igazi próbája az lesz, fel tudja-e pörgetni a szeptemberben indult, de lassuló letöltésű Muse ügynököt. Állítólag hamarosan jön Európába is…
Az IMF is aggódik: a Guardian szerint a Nemzetközi Valutaalap pénzügyi stabilitási jelentése az AI-részvények esetleges összeomlását a három legfőbb kockázat egyikeként nevezi meg, az emelkedő állami hitelköltségek és egy nagy kibertámadás mellett. A jelentés szerint az elmúlt három évben 300 milliárd dollárnyi ügylet volt a hiperskálázók és „gyengébb AI-cégek” között, ezt 650 milliárd dollár hitel egészítette ki, cserébe 1400 milliárd dollárnyi (!) jövőbeli kötelezettségért. A „hét nagy” techcég már az S&P 500 több mint 35%-át adja. Az IMF szerint ráadásul egyre több jel utal arra, hogy az AI sikeres bevezetéséhez talán nem is kell ekkora beruházás.
Megjött a Gemini 4 Argon: a Google kedden globálisan elérhetővé tette új csúcsmodelljét a fizetős Gemini API-ban, a Gemini appban és a kereső AI Mode-jában a Pro és Ultra előfizetőknek, valamint az Antigravity fejlesztői környezetben. A cég szerint az Argon kódolásban, pénzügyi, jogi, kiberbiztonsági és tudományos feladatokban erős.
A független számok vegyesek: a The Neuron által idézett Artificial Analysis-mérés szerint az Argon az intelligenciaindexen 53 ponttal holtversenyben van a GPT-6 Astrával (a Claude Opus 5.5 58-cal vezet), a hallucinációs teszten viszont csak 15%-ban ad magabiztos rossz választ, szemben az Astra 51%-ával; igaz, a helyes válaszok aránya 50%, az Astráé 63%, vagyis az Argon egyszerűen gyakrabban mondja, hogy „nem tudom”. Csakhogy sokat ír: feladatonként kb. 62 ezer kimeneti tokent, így a kedvezményes áron is kb. 1,99 dollárba kerül egy feladat (a kedvezmény után 3,98-ba), miközben az ötször drágább listaárú Astráé 3,26.
Kémtörténet az OpenAI-nál: az amerikai igazságügyi minisztérium szerint letartóztatták és lehallgatással vádolják Abdulrahman Alfozant, az OpenAI szaúdi állampolgárságú mérnökét, aki a vád szerint egy vécépapírba csomagolt felvevőeszközt dugott egy tévé hátsó USB-portjába a cég San Franciscó-i vezetői tárgyalójában; egy második, hasonló eszköz a táskájából került elő. A Bloomberg szerint az eszköz egy kb. 14 dolláros fejlesztői panel volt. Az OpenAI közlése szerint a saját modelljeikkel derítették ki, mi az eszköz és ki tette oda, és jelenleg semmi nem utal arra, hogy modellsúlyok, forráskód vagy ügyféladatok kerültek volna ki.
Washington nemzetbiztonsági ügyként kezeli: Jay Clayton nemzeti hírszerzési igazgató szerint az eset megmutatja, miért nemzetbiztonsági kérdés a „globális szuperintelligencia-verseny” megnyerése. A vádlottra legfeljebb 5 év börtön várhat. Közben a The Information szerint az OpenAI előzetes tárgyalásokat folytat a Trail of Bits kiberbiztonsági cég megvásárlásáról.
44 billió dollár (!) 2030-ra? A Reuters szerint Jack Clark, az Anthropic társalapítója az IMF és a Világbank bangkoki éves ülésén azt mondta, hogy a cég egyik belső gazdasági modellje szerint az amerikai GDP a mostani valamivel több mint 30 billió dollárról 2030-ra 44 billió dollárra nőhet, ha az AI tovább javul és gyorsan elterjed. Clark maga is elismerte, hogy ez „nagyon túlzónak hangzik”, a Financial Express szerint pedig egy szélsőséges, évi 15%-os növekedéssel számoló forgatókönyvről van szó, nem előrejelzésről; közben „szokatlan és komoly” nemzetközi szabályokat sürgetett, mert szerinte szűkül az ablak a döntéshozók előtt.
Az Anthropic is beszállt a proaktív ügynökök versenyébe: a Claude Duet önálló alkalmazás (iOS, Android, claude.ai), amely az Opus 5.5-re épül, saját felhőbeli gépen, böngészővel dolgozik, és reggelente összefoglalót küld. A Reuters szerint több mint 6000 összekötővel dolgozik, a Stripe Link és a Shop Pay révén vásárolni is tud, de a nagyobb lépések előtt jóváhagyást kér. Egyelőre várólistás kutatási előzetes az amerikai Pro és Max előfizetőknek. Meta Muse, OpenAI Dots, most Claude Duet: az „AI-asszisztens, aki magától szól” lett az év terméke. Persze ezek csak Amerikában.
A bankok behúzták a féket az ügynököknek: az Axios értesülése szerint több nagy amerikai bank is jogosulatlanul belépő AI-ügynököket észlelt az ügyfélfiókokban; a Morgan Stanley blokkolja őket, a JPMorgan, a Bank of America és a Citi korlátozza a hozzáférést, és a szektor a csak olvasási jogot adó, aggregátoron (például Plaidon) keresztüli kapcsolat felé mozdul. A Reuters is átvette a hírt, Jamie Dimon pedig már október közepén jelezte a CNBC-nek, hogy az ügynököknek nem adnának szabad bejárást.
Fejlesztőknek: a Google for Developers egy szálban mutatja be, hogyan építenek a fejlesztők olyan appokat az EmbeddingGemma 2 és a Google AI Edge párosával, amelyek pusztán szöveges leírás alapján keresnek fotók, videók és hanganyagok között, teljesen a készüléken (on-device), felhő nélkül.
Négy év helyett öt hónap: az Anthropic mérnökei leírták, hogyan cserélték le a git-et egy saját forráskódkezelő rendszerre. A monorepo (az egész céges kód egyetlen tárolóban) fő ágának története már közel 100 GB, és naponta nagyságrendileg 25 millió kódletöltés (checkout) fut csak a CI-ban, ezért egy hétfős csapat a Claude-dal megírta a Scion-t, az Antique nevű kódátnézőt és fél tucat kapcsolódó rendszert, és öt hónap alatt át is állt rájuk, miközben a napi beolvasztott kód mennyisége a tízszeresére nőtt. A cég szerint az új infrastruktúra 200-szor kevesebb CPU-t és memóriát igényel, a checkout percek helyett másodpercekig tart, a CI pedig 25% CPU-kapacitást spórolt.
A Second Thoughts blog emlékeztet, hogy a Google-nél egy hasonló projekt több mint négy évig tartott, és szerinte a tanulság nem az, hogy a Claude okosabb Linus Torvaldsnál, hanem hogy annyira gyors és olcsó, hogy megérte egy pontosan rájuk szabott rendszert építeni. Az Anthropic szerint a mérnökök dolga gyakran az volt, hogy „nemet mondjanak” a Claude-nak, amikor alapvető rendszerkorlátokat sértett volna, vagy túltervezett valamit.
Saját app, csak neked: a TechCrunch szerint a Google Play mostantól engedi, hogy a Google AI Studióban szöveges leírásból készített („vibe-coded”) Android-appokat privátban telepítsd és futtasd a saját telefonodon, nyilvános közzététel nélkül.
Mac-felhasználóknak: a Google Gemma csapata bemutatta a nyílt forráskódú DigUp-ot, egy macOS menüsor-appot, amely az EmbeddingGemma 2-re épülve teljesen helyben keres jelentés alapján (szemantikusan) a fájljaid között: megtalálja a fotók adott jeleneteit, a hang- és videófájlok pontos időpontját, és szándék alapján keres a kódbázisban. Tegnap írtunk az EmbeddingGemma 2 androidos mintáiról, ez a Mac-es párja. Ilyen lehetne a Spotlight, ha értené is, mit keresel.
Ingyenes lektor a kéziratodhoz: Jeremy Nguyen szerint a Google elindította a Deep Review-t, ahol a Gemini 4 Argonnal hetente két ingyenes tudományos cikk-bírálatot kapsz (többért fizetni kell). Ha hetente kettőnél több kéziratot írsz át, szerintünk már nem a lektor a szűk keresztmetszet. :D
A Microsoft is beszállt a nagy alapmodellek ligájába: a Microsoft AI befejezte a MAI-Base-2 előtanítását, ez egy 2,8 billió (!) paraméteres szakértőkeverék-alapmodell 80 milliárd aktív paraméterrel. A cég szerint minden tesztelt nyílt súlyú modellt megelőz a saját, visszatartott tesztjein, és 4–12-szer hatékonyabb előtanítási számítási igény (FLOP) szempontjából, mint a legerősebb nyílt alapmodell, a DeepSeek-V4-Pro-Base.
A játékfejlesztés is ügynököt kap: az Epic Games hivatalos bővítményt adott ki, amellyel a Claude Code közvetlenül vezérli az Unreal Editort az MCP-n (Model Context Protocol, vagyis az AI-eszközök szabványos csatlakozóján) keresztül. A GitHub-oldal szerint 30+ eszközkészletben több száz eszközt ér el, a szereplőktől, Blueprintektől és anyagoktól a Niagara-effekteken, a Control Rigeken és a Sequenceren át az automatizált tesztelésig; a RoundtableSpace szerint az Anthropic hivatalos bővítménypiacáról telepíthető, és macOS-en, Linuxon, illetve Windowson (Git Bash vagy WSL alatt) is fut. Korábban írtuk, hogy Tim Sweeney az AI-alapú játékfejlesztés felé tolja a céget.
Ügynök, amely a saját keretét is javítja: a Google Research nyílt forráskódúvá tette a Harness²-t (ejtsd: harness a négyzeten), amely az ügynökkeretet (harness, vagyis a modell köré épített promptokat, eszközöket, memóriát és ciklusokat) rekurzívan finomítja olyan feladatokon is, amelyekre a keretet eredetileg nem tervezték. Nyolc szerkeszthető eleme van (rendszerprompt, védőkorlátok, memória, eszközútmutató, alügynökök, skillek, szkriptek, bővítmények), és a leírás szerint egyetlen lépés a GLM-5-öt és a Gemini 3.5 Flasht akár 11,5 ponttal javította a WorkBuddy-Benchen, a LAB jogi benchmark részleges teljesítési arányát pedig 11,8 százalékponttal (a dr_cintas X-posztja hívta fel rá a figyelmet).
Ki alkuszik helyetted? A Financial Times értesülését ismertető The Decoder szerint az Anthropic ügyvédi irodákkal konzultál, hogy tisztességes tárgyalási normákat dolgozzon ki az olyan AI-ügynököknek, amelyek a felhasználók nevében alkudoznak az árakról, intéznek el panaszokat vagy javítanak szerződéses ajánlatokat, akár más AI-ügynökökkel szemben. A cég saját kísérletei már megmutatták, hogy az erősebb modellek jobb üzleteket kötnek, ami a társadalmi egyenlőtlenséget is növelheti.
Egy légy a mátrixban: az Odyssey az X-en bejelentette, hogy egy gyümölcslégy agyát helyezték bele az Odyssey-3 világmodellbe (world model, vagyis olyan AI, amely egy virtuális világ következő pillanatát jósolja meg, erről korábban már írtunk), és a „kis fickó” most teljesen elképzelt, szimulált világokban repül, egyedül. A cég szerint ehhez mindössze egy gyümölcslégy neuronjai kellettek. A szimulált agy és a szimulált világ összekapcsolása eddig sci-fi volt, most egy rövid videó.
Egészségügy, bio-/lógia,fegyverek, biztosítás, hadiipari AI és AI-e-kereskedelem
Előbb az AI, aztán az orvos: a Google és a bostoni Beth Israel Deaconess Medical Center The Lancetben megjelent tanulmánya szerint 98 beteg beszélgetett a Google AMIE nevű diagnosztikai chatbotjával a sürgős alapellátási vizit előtt, folyamatos orvosi felügyelet mellett. Egyetlen beszélgetést sem kellett a biztonsági kritériumok miatt megszakítani, az orvosok szerint az AI-összefoglaló az esetek 75%-ában segített a felkészülésben, és az AMIE lehetséges diagnózisai között 90%-ban ott volt az orvos végső diagnózisa. A The Neuron emlékeztet, hogy kontrollcsoport nem volt, közben pedig Utah állam már olyan pilotprogramokat engedélyezett, ahol idővel az AI bizonyos, nem ellenőrzött szerek változatlan dózisú receptmegújítását előzetes orvosi ellenőrzés nélkül is jóváhagyhatja (minden lazításhoz állami engedély kell).
Az AI-orvostechnika szűk keresztmetszete a tanúsítás: a Tech.eu szerint a londoni Scarlet, amely a saját állítása szerint az EU orvostechnikai rendelete alatt kijelölt kb. 52 tanúsító szervezet közül az egyetlen, amely szoftverre és AI-ra szakosodott, 50 millió dolláros B-sorozatú kört zárt a Headline vezetésével. A cég szerint egy AI-diagnosztikai modellt hetek alatt be lehet tanítani, a szakértői értékelésre viszont 12–18 hónapot kell várni, egy kisebb frissítés jóváhagyására pedig további hat-nyolc hónapot. Náluk az ügyfelek (például a Flo Health vagy az NHS England) előfizetéssel kapják a folyamatos felügyeletet és a frissítések értékelését.
Nyílt adat az agykutatásnak: Emma Scharfman bejegyzése szerint felkerült a Hugging Face-re az emberi agy mikrofehérje-atlasza, amely több mint 1000 mikrofehérjét (nagyon rövid, sokáig figyelmen kívül hagyott fehérjét) gyűjt össze. Köztük van egy olyan is, amelyből Alzheimer-kórban kevesebb van, és úgy tűnik, szerepe van abban, hogyan termelnek energiát az agy immunsejtjei. Az ilyen nyílt adatkészleteken tudnak majd tanulni a következő AI-alapú biológiai felfedezések.
Visszatérünk a Google minapi Lancet-tanulmányára, mert jöttek új számok és egy jó olvasat. Sundar Pichai szerint ez az első prospektív vizsgálat valódi klinikán a betegekkel közvetlenül beszélgető diagnosztikai AI-ról: az orvosok az esetek 75%-ában mondták, hogy az AMIE összefoglalója segített felkészülni a vizitre, több mint felében pedig a kezelési megközelítésükre is hatott, az AMIE differenciáldiagnózis-listája (a szóba jövő diagnózisok rangsora) pedig 90%-ban tartalmazta az orvos végső diagnózisát. Ez a Google első cikke a The Lancet fő folyóiratában.
Hogy miért működik? Aakash Gupta egy 2018-as mérésre hivatkozik, amely szerint az orvos átlagosan 11 másodperc után félbeszakítja a beteget, egy 1975-ös BMJ-tanulmány szerint viszont az esetek 82%-ában már a beteg elbeszélése elvezet a helyes diagnózishoz. A Google szerinte nem emberfeletti orvost épített, hanem az első „klinikust”, akinek van ideje végighallgatni a beteget.
Kicsit megkésve, de nem hagyhatjuk ki: az Anthropic új élettudományi kutatócsoportja szeptember végén beszámolt arról, hogy a Claude önállóan fedezett fel egy eddig le nem írt enzimrendszert bakteriofágokban (baktériumokat fertőző vírusokban), amely egy reverz transzkriptázból, egy kísérőgénből és egy CRISPR-szerű, ismétlődő DNS-szakaszokból álló sorból áll. A csapat ART-nak (array-associated reverse transcriptase) nevezte el. A cég szerint kb. 950 ügynök 21 óra alatt, 210 millió tokennel nézett át több mint 200 ezer reverz transzkriptázt, ebből 3500 új jelöltet, végül a 20 legígéretesebbet emelte ki; az emberek dolga a kezdő utasítás és a laborkísérletek voltak.
A rendszer funkciója még ismeretlen, de az első kísérletek szerint az ismétlődő szakasz rövid RNS-ekre íródik át, ami a programozható CRISPR-eszközökre emlékeztet. Az előzetes tanulmányról Feng Zhang, a CRISPR-génszerkesztés egyik úttörője azt mondta, hogy „valóban izgalmas, és további vizsgálatot érdemel”, a Scientific American pedig kiemeli, hogy egyelőre az Anthropic kutatói sem tudják, mire jó. A hírt most a Human Progress osztotta meg újra.
Közben a célzott sugárterápia is halad: a Bristol Myers Squibb szerint a RayzeBio által fejlesztett RYZ101, egy alfa-sugárzó izotópot a daganatsejtekhez szállító peptid (radioligand), az időközi elemzés alapján teljesítette a 3. fázisú ACTION-1 vizsgálat elsődleges végpontját: a lutécium-177-kezelés után is progrediáló gasztroenteropankreatikus neuroendokrin daganatos (GEP-NET) betegeknél szignifikánsan javította a progressziómentes túlélést a standard kezeléshez képest.
A volt Neuralink-alapító Max Hodak Science Corporation cége a PRIMAlia ausztrál vizsgálatban (Sydney Eye Hospital) májusban beültette a PRIMA látásvisszaállító chipet az első Stargardt-kóros betegbe; az első rehabilitációs alkalmon betűt, a másodikon már szót látott. A TechCrunch szerint a rendszer apró, a retina hátsó részébe ültetett chipből és kamerás szemüvegből áll. Európában a PRIMA már elérhető bizonyos időskori makuladegenerációra, a Stargardt-alkalmazás még vizsgálati.
Az AstraZeneca és az AI-gyógyszerkutató insitro stratégiai együttműködést jelentett be MASH (metabolikus diszfunkcióhoz társuló steatohepatitis) és cardiomyopathiák célpontjainak keresésére: az insitro 40 millió dollár előleget kap, és akár kb. 1,46 milliárd dollár (!) mérföldkő-kifizetésre plusz egy számjegyű jogdíjra jogosult. Az insitro Virtual Human platformja célpontokat keres, az AstraZeneca viszi a klinikai fejlesztést.
Az AI-e-kereskedelem karácsonyi próbája: a Google az USA-ban elindította a Universal Cart-ot a keresőben (az AI Mode-ban is) és a Gemini appban: egy kosárba gyűjtheted több webshop termékeit, árcsökkenésről és újra elérhető készletről értesítést kapsz, a The Verge szerint pedig a Google Wallettel azt is megmutatja, melyik bankkártyád hozza a legtöbb kedvezményt. A Semafor szerint a vásárlóügynököket ellenőrző Cheq 45 nap alatt százszoros ügynöki forgalomnövekedést mért, az Amazon és az eBay viszont blokkolja az ügynököket. Idén az nyer, akinek a termékoldalát a gépek is jól „olvassák”.
Az orvosok már tömegesen kérdezik az AI-t: a Harvard Medical School JAMA-ban megjelent tanulmánya szerint két és fél év alatt kb. 950 ezer amerikai orvos, orvosasszisztens és szakápoló 270 millió (!) kérdést tett fel az OpenEvidence klinikai AI-platformnak, a havi aktív felhasználók száma 2024 januárja és 2026 júniusa között 355-ről 703 265-re nőtt. A kérdések 51,9%-a klinikai döntésről (főleg kezelésről) szólt, csak 13,9%-a diagnózisról, és sokszor a saját szakterületen kívülről jöttek; az adatokat viszont az OpenEvidence adta, és három társszerző a cég munkatársa.
Az AI már pipettáz: a Google Research laborrobotokhoz kapcsolta az AI-ügynökeit, és a VERID nevű keretrendszerrel (a laborasztal élő, 3D-s digitális ikrével) az ügynök előbb szimulálja, aztán végrehajtja a folyadékkezelési protokollokat. Háromkörös zárt hurokban DNS-aptamereket (fehérjékhez kötődő rövid DNS-szakaszokat) terveztek, a megerősített találati arány az α-trombinnál 42,1%-ra, a mioglobinnál 33,5%-ra nőtt, a szilárd daganatokban túltermelt FAP fehérjénél pedig néhány kísérleti körben egyjegyű nanomólos (vagyis gyógyszerszerűen erős) kötődésű fehérjekötőket találtak.
Fegyvertanács egy kattintásra: a WIRED által előzetesen megkapott jelentésben a brit Tech Against Terrorism 134 AI-modellnek tett fel több mint 200, terroristák által feltehető kérdést (tömeges áldozattal járó támadások, vegyi és nukleáris fegyverek), és csak két modell ment át teljesen, 81 megbukott. A szervezet szerint a legaggasztóbb, hogy az új nyílt súlyú modellek védőkorlátok nélküli („abliterated”) változatai átlagosan már három napon belül megjelennek a neten (2024-ben ez több mint 24 nap volt), és ha a kérdező „biztonsági kutatónak” mondta magát, a modellek közel kilencszer gyakrabban válaszoltak.
Fagyasztott vese, egy év után működik: az MIT Technology Review szerint a Minnesotai Egyetem kutatói emberi méretű sertésveséket hűtöttek üvegszerű állapotba −150 °C-on, és tároltak akár 366 napig, majd mágneses nanorészecskékkel, rádiófrekvenciás „nanomelegítéssel” egyenletesen felmelegítették őket. A bioRxiv-kézirat szerint az egy évnél tovább tárolt vese a gépi perfúzió alatt azonnal vizeletet termelt, a sertésekbe átültetett veséknél pedig kb. két órán belül megindult a vizeletképzés. A munka még nincs lektorálva, és a hosszú távú életben tartást sem bizonyították, de ma egy emberi szervet csak 24–36 órán át lehet megőrizni.
Egy szelfi is árulkodó: a Guardian szerint a bostoni Mass General Brigham orvosai olyan AI-eszközt fejlesztettek, amely egyetlen arcfotóból becsüli meg a daganatos betegek biológiai életkorát és túlélési esélyét; a modellt több mint 40 millió arcképen tanították, az eredmények a Lancet Digital Health folyóiratban jelentek meg. A sugárkezelt betegek közül azoknál, akik a FAHR-FaceAge szerint legalább öt évvel idősebbnek látszottak a koruknál, átlagosan négyéves követés alatt 21%-kal nagyobb volt a halálozási kockázat, a fiatalabbnak látszóknál 17%-kal kisebb.
Skorpióméreg ellen tervezett fehérjék: az Anthropic beszámolója szerint egy belső Claude kutatási modell 64 órán át, nagyrészt önállóan dolgozva 318 484 úgynevezett minibindert (kis fehérjét, amely szorosan rátapad egy célmolekulára) tervezett skorpió-neurotoxinok ellen, a projektet a Citrini Research befektetési elemzőcéggel közösen, nem szakértő csapattal indították. A kiválasztott 211 tervet két külső labor, az Adaptyv Bio és a Twist Bioscience tesztelte, ebből 17 felelt meg a kötődési feltételeknek négy toxin ellen, a legerősebbek alacsony nanomoláris erősséggel kötnek. A cég hangsúlyozza, hogy azt még nem igazolták, hogy a fehérjék valóban semlegesítik-e a mérget, tehát ez még nem ellenszérum; évente több mint 1,2 millió skorpiócsípés történik, és több mint 3250 halálos áldozat, főleg gyerekek.
Új nyom az idegsejtek pusztulásához: az OpenAI az X-en és a blogján mutatta be, hogy a PerturbAI-jal és a Scripps Research intézettel közösen több ezer párhuzamosan dolgozó GPT-Rosalind ügynök 32 perc alatt (!) összekapcsolta egy egéragy-atlasz több millió sejtjének génkifejeződési adatait a szakirodalommal. A felvetésük szerint a ritka Perry-szindrómához kötött DCTN1 gén zavara a koleszterint előállító gének fokozott működésével jár, mert a koleszterin talán nem jut el oda, ahol az idegsejteknek szüksége van rá; a módszertan a bioRxiv-kéziratban olvasható. Ez egyelőre tesztelhető hipotézis, nem gyógymód, de pontosan az a munka, amelyre egy kutatócsoportnak hónapok kellenének.
Az OpenAI a gyógyszerfejlesztés szervezésébe is beszáll: az OpenAI az X-en jelentette be, hogy felvásárolta az Orchestra Bio-t, amelynek AI-ügynökei a gyógyszerfejlesztési programok vizsgálatait, ütemterveit, pénzügyeit és klinikai vizsgálati beosztását követik. A TechCrunch szerint a csapat és a szoftver a Rosalind élettudományi modellek és eszközök közé kerül, a vételárat nem hozták nyilvánosságra.
Anatómia-atlasz percek alatt: a Google DeepMind az X-en mutatta be, hogyan rakott össze a Gemini 4 Argon három nyílt forrású adatkészletből egy interaktív, 3D-s emberi anatómiai nézegetőt, amelyben rétegeket kapcsolhatsz ki-be, izmokat emelhetsz ki, és egészen a dobogó szívig nagyíthatsz. Orvostanhallgatóknak és oktatóknak ez a fajta „adatból azonnal tananyag” lehet az egyik leghasznosabb AI-felhasználás.
Orvosi szuperintelligencia, a Science-ben: a Microsoft AI diagnosztikai rendszere, a MAI-DxO (több modellt „orvoskonzíliumként” vezénylő orkesztrátor) a Science-ben megjelent tanulmány szerint a New England Journal of Medicine 304 nehéz esetéből 83%-ot oldott meg, míg az általános orvosok segédanyaggal 36%-ot, anélkül 22%-ot; 325 sürgősségi esetnél 80% volt a 47%-kal szemben. A TechCrunch és a The Verge is kiemeli a korlátokat: csak szöveges esetek, generalisták és nem szakorvosok voltak az összehasonlítási alap, és Mustafa Suleyman szerint is kell még klinikai validáció; a következő lépés egy prospektív vizsgálat a bostoni Beth Israel Deaconess kórházzal, az SDBench tesztet pedig nyílttá teszik.
Génszerkesztett katonakutyák: a Warhound 200 millió dolláros magvetőkörrel indult 1,2 milliárdos értékelésen (Sequoia, In-Q-Tel, ARK, 8VC), az ötlet a TechCrunch szerint Ben Lamm (Colossal) és Palmer Luckey (Anduril) fejéből pattant ki. A kutyákat klónozzák és génszerkesztik (első cél a csípőizületi diszplázia kiküszöbölése), az Anduril pedig mellényt és szenzorokat ad, a WIRED szerint „a kutyára, nem a kutyába”; az amerikai katonai kutyák több mint 80%-a ma Európából jön, az első kölykök 2027 elejére várhatók.
Tokenek, bitcoinok és társaik, online vásárlás, játékok, virtuális- és AR
A Nature Communications 2025-ös tanulmányában 24, 20–30 év közötti felnőtt 3–4 hét alatt 30 órát játszott StarCraft II-t, és az EEG alapján becsült „agyéletkoruk” kb. 3 évvel fiatalabb lett, a kontrollcsoportnál viszont nem volt érdemi változás; a régóta játszó profik agya átlagosan kb. 4 évvel „fiatalabbnak” tűnt. A kutatást most Brandon Luu osztotta meg újra.
A Minecraft kipipálva: a Google DeepMind kutatói (Maxence Faldor, Satinder Singh, Roberta Raileanu) négy Gemini 4 Argon ügynököt engedtek egy elzárt (sandbox) túlélő-világba egyetlen céllal: győzzék le az Ender Dragont. Szerepeket senki nem osztott ki, játéklogikát senki nem írt, az ügynökök a játékon belüli chaten és közös memórián keresztül egyeztettek, és véletlenszerű világból indulva 27 óra 14 perc alatt, 2783 saját maguk írt programmal és 605 halállal végig is vitték a játékot. A szerzők szerint ez az első teljesen autonóm Minecraft-végigjátszás ember írta, játékspecifikus segédeszközök nélkül.
Túl könnyű lett: a 404 Media szerint bezár a decomp.dev, a videojátékok visszafejtésével (decompilation, vagyis a lefordított program visszaalakítása olvasható forráskóddá) foglalkozó közösség oldala, mert az AI-jal dolgozók teljesen elárasztották, és már követhetetlen, melyik projektet vezeti ember és melyiket AI. Az „Encounter” álnevű adminisztrátor szerint egy közepes méretű játék visszafejtése korábban évekig tartott több aktív közreműködővel, a mostani frontier modellek, például a GPT-6 Astra viszont megfelelő irányítással és kódellenőrzéssel ezt drasztikusan felgyorsítják, így szerinte „a dekompiláció közösségi oldala megtört”.
Energia, adatközpontok, kvantum, anyag
Adatközpont az űrben, közösen: a Fireside Alpha által megosztott videóban Jensen Huang (Nvidia) azt mondja, hogy szeret Elon Muskkal dolgozni, és a két cég mérnökcsapatai szorosan együttműködve egy új típusú szervert és architektúrát terveznek, amely „az űrben és a Földön is nagyon jó lehet”, mert szerinte közösen fogják felfedezni az űrbeli adatközpontok piacát.
Kvantumhír, ami nem csak marketing: a Google Quantum AI a Science folyóiratban mutatta be, hogy a Willow processzoron működik a „magic state cultivation” (varázsállapot-nemesítés): a zajos állapotokat egy kis chiprészen ellenőrző mérésekkel szűrik, és a rossz próbálkozásokat eldobják. Az eredmény kb. 40-szer kisebb hiba és rekord, legalább 99,99%-os logikai pontosság (fidelity), igaz, a próbálkozásoknak csak kb. 8%-a marad meg.
Kvantumáramkörök emberi rekordok felett: az Anthropic STEM Fellows programjában Andi Gu (a Harvardon Susanne Yelin és Mikhail Lukin csoportjával) nyolc kvantumáramkör-tervezési feladatot adott a Claude Mythos 5-nek egyszerű szöveges leírással és egy automatikus kiértékelővel, és a modell emberi beavatkozás nélküli körökben jobb terveket talált a publikált legjobbaknál. Az elliptikus görbés pontösszeadásnál az egyik új áramkör 17-szer kevesebb kaput használ 12%-kal több qubitért; a kulcslépés matematikai szabályát a modell maga vezette le és a Lean bizonyításellenőrzőben formalizálta (ezt emelte ki az X-en Wes Roth is), egy optimalizációs algoritmus legdrágább lépését pedig kb. 12-szer olcsóbbá tette. A kevesebb kapu közelebb hozza a hasznos kvantumszámítást a kémiában és az anyagtudományban,mivel az elliptikus görbés titkosítás feltörésének is ez a lépés a magja, a kvantumbiztos titkosításra való átállás is sürgetőbb lett.
Így néz ki belülről egy gigawattos AI-gyár: a Meta AI az X-en és a mérnöki blogján mutatta be az Ohio állambeli New Albanyban épülő Prometheus szuperklasztert, ahol a Muse modelleket, köztük a Muse Wondert tanították. A cég szerint a Muse Wonder előtanításánál 85% feletti, a megerősítéses tanulásnál 90% feletti volt a goodput (vagyis a hasznos munkára fordított számítási idő aránya), a megszakítások között átlagosan kb. 47 ezer GPU-óra telt el, ami a firmware-javítások után 54 ezer fölé nőtt. A telephely két éve még hagyományos adatközpont volt, most kb. 1 millió GPU felé bővítik.
Aranycsinálás fúziós neutronokkal? A Marathon Fusion az X-en azt állítja, hogy fúziós neutronokkal stabil aranyat állított elő higanyból, tízszer nagyobb ütemben (!), mint a CERN 2025-ös rekordja; a folyamatban a higany-198-ból higany-197 lesz, amely arany-197-re bomlik. A Business Today szerint ugyanakkor a cég nem közölte a kinyert arany mennyiségét és tisztaságát, független ellenőrzés sincs; a cég közben orvosi rézizotópokat (Cu-64, Cu-67) is előállított.
Túlszabályozás, antitröszt, DMA, DSA, szerzői jog és adatvédelem, kiberbiztonság, akadémia
Kötelező lett a bejelentés: az Axios exkluzív értesülése szerint a Fehér Ház Super Intelligence Force nevű testülete mostantól kötelezi az AI-cégeket, hogy azonnal jelentsék és orvosolják, ha a modelljeik jogosulatlanul használnak kormányzati vagy más rendszereket. Beszámoltunk róla, hogy az Anthropic modelljei a tesztek során valódi oldalakon is tettek nem kívánt lépéseket; az Axios szerint a külügyminisztérium közölte, hogy egy tesztmodelljük augusztusban 19, májusban pedig egy nem bevándorló vízumkérelmet adott be a nyilvános űrlapon (egyiket sem dolgozták fel). „Ez a bejelentési és helyreállítási folyamat nem opcionális” – írta a testület, azt viszont nem tisztázta, milyen szankció jár a mulasztásért.
„A tej szigorúbban szabályozott, mint az AI” – mondta a BBC-nek Brad Smith, a Microsoft elnöke, aki szerint az iparági önszabályozás már nem elég. Három dolgot javasol: vészféket (kill switch) a kritikus infrastruktúrát vagy autonóm eszközöket irányító AI-ra, jogi kötelezettséget az incidensjelentésre és az áldozatok értesítésére, ha egy ügynök betör egy rendszerbe, valamint azt, hogy kormányzati értékelők hagyják jóvá a csúcsmodelleket kiadás előtt; a vezetésre szerinte a brit AI Security Institute miatt az Egyesült Királyság a legalkalmasabb. Ezzel egy időben Kanishka Narayan brit AI-miniszter a Tech.eu szerint azt üzente a laboroknak, hogy „ha nem tudjátok megfelelően kontrollálni a kockázatokat, ne adjátok ki a rendszert”, a Reuters szerint pedig a brit intézet már hozzáfér a legújabb modellekhez biztonsági tesztelésre.
Mennyibe kerül az ingyenes? Thibault Schrepel kikódolta az uniós digitális szabálykönyv 34 kötelező jogszabályának összes olyan rendelkezését, amely megszabja, mennyit kérhet egy cég adatért, hozzáférésért, szolgáltatásért vagy eljárásért: 244 szabályból 161 nullára teszi az árat. Csakhogy a 161 „ingyenes” szabályból 125 semmit nem mond a közvetett díjakról, például a jutalékokról, és szerinte ebben a csendben él az Apple október 1-jétől érvényes 15%-os jutaléka azokra a vásárlásokra, amelyeket a fejlesztő az appból a saját weboldalára terel, holott a DMA az ilyen kifelé irányítást (steering) „díjmentesen” írja elő.
A hűtőpult is célpont: a Reuters szerint hackerek távolról felfűtötték egy francia szupermarketlánc, az Intermarché üzleteinek hűtőit, ami tüzeket és élelmiszer-veszteséget okozott; a támadás mintegy 150 üzletet célzott.
Csődvédelem alá kerül a Getty Images: a cég tőzsdei bejelentése szerint előre egyeztetett Chapter 11 eljárásban szerkezeti átalakítás jön, a Getty család és a Koch-féle befektető kb. 533 millió dollár tőkét tesz be, és a cég kivonul a tőzsdéről. A ZeroHedge szerint ez az AI újabb áldozata, a The Verge viszont arra is emlékeztet, hogy az ok a több mint 1,3 milliárd dolláros adósság és a Shutterstockkal tervezett 3,7 milliárd dolláros fúzió kudarca, amelyet egy brit versenyhatósági feltételrendszer akasztott meg, miközben a generatív képgenerátorok tényleg nyomják a stockfotó-piacot.
A kiadók közben szerveződnek: a WAN-IFRA szerint a New York Times és az AFP is csatlakozott a SPUR koalícióhoz, amely már több mint 80 tagú, és technikai szabványt épít arra, hogy az AI-ügynökök visszajelezzék a tartalmak felhasználását; a WIRED szerint pedig a nagy könyvkiadók munkatársai csendben Claude-ot és ChatGPT-t használnak fülszövegekhez és levelekhez.
Az AI Act első éles próbája: az Euronews szerint az Európai Bizottság AI Hivatala vizsgálja az OpenAI-t és az Anthropic-ot, miután nyáron egy OpenAI-ügynök kiszabadult a tesztkörnyezetéből és feltörte a Hugging Face-t, egy Anthropic-modell pedig „jogosulatlan hozzáférést” szerzett három külső szervezethez. Henna Virkkunen uniós alelnök szerint a hivatal információkérést küldött a biztonságról, a külső értékelésről és a modellhasználat megfigyeléséről, mert a cégek által önként átadott dokumentumokat elégtelennek találta.
A jogi kérdés az, hogy a rendelet egyáltalán vonatkozik-e a tesztelésre: Barry Scannell (William Fry) szerint „nagyon világosan nem”, hiszen a kutatási-fejlesztési kivétel ezt lefedi, a Bizottság egyik tisztviselője szerint viszont ha a modell kiszabadul, és az uniós piacon hatása van, mint a Hugging Face esetében, akkor már igen. A cikk szerzője, Luca Bertuzzi szerint ebből lehet Brüsszel első jogi csatája az AI-laborokkal.
Közigazgatási AI, óvatosan: a The Register szerint a brit belügyminisztérium (Home Office) felülvizsgálata alapján az AI által készített menedékkérelmi interjú-összefoglalók 22%-a elbukott az első pontossági ellenőrzésen.
Nyolc amerikai állam együtt pereli az OpenAI-t: a Guardian és a Reuters szerint Arkansas, Arizona, Idaho, Montana, Iowa, Kansas, West Virginia és Nebraska fogyasztóvédelmi alapon azt állítja, hogy a ChatGPT-t biztonságosnak hirdették, miközben kiskorúakat is önsértésre vagy erőszakra bátorított. A keresetek között szerepel az is, hogy az OpenAI ne építhessen önmagát javító modelleket, amíg nem garantálja az emberi értékekhez igazítást (alignment).
Az Apple–OpenAI üzletititok-háborúban újabb forduló: a Reuters szerint az OpenAI azt állítja, hogy egy hat hónap után az Apple-höz visszatérő volt munkatárs több mint 100 bizalmas fájlt vitt el egy még be nem mutatott eszközről, és bemutatta az Apple vezetésének; az OpenAI a héten bemutatott HomeView-t is említi. Az Apple tagad, és azt mondja, nem talált bizonyítékot.
AI-generált csali: a 404 Media által ismertetett eskü alatti nyilatkozat szerint a michigani Livonia rendőrsége egy FBI-munkacsoport tisztjén keresztül egy AI-generált tinédzserfiú-fotóval hozott létre profilt egy randiappon, és így fogott el egy kiskorúnak hitt személynek szexuális üzeneteket küldő gyanúsítottat, akit a Clearview AI arcfelismerővel, a Thomson Reuters CLEAR adatbázissal és Flock rendszámolvasó kamerákkal azonosítottak és követtek.
A Nature is beszámolt az NBER munkaanyagáról, amely szerint idén az amerikai STEM-disszertációk kb. 30%-ában van AI-generált szöveg, és jöttek új részletek is. A matematikai és informatikai disszertációk összefoglalóinak 36%-a készült AI-jal, a nem angol nyelvű országokban tanult végzetteknél 41%, az angol nyelvűeknél 23%.
A dolgozók adatai is eladók? A Tech Policy Press-ben az EPIC munkatársai azt írják, hogy a megszűnt Spirit Airlines csődeljárásban adná el a Google-nek AI-tanításra az alkalmazotti adatait, köztük 1986-ig visszamenő munkaidő-nyilvántartásokat, bérszámfejtést, adóbevallási nyomtatványokat, e-maileket és Teams-üzeneteket. A légiutas-kísérők szakszervezete tiltakozott, a legérzékenyebb (egészségügyi és drogteszt-) adatokat a Spirit már kivenné, a többi anonimizálásáról pedig tárgyalnak, a szerzők szerint azonban az anonimizálás nem csodaszer, mert az adatok más forrásokkal összevetve visszaazonosíthatók.
Deepfake-riasztás három órán belül: a Tech Policy Press szerint a brit választási bizottság vezetője, Vijay Rangarajan elmondta, hogy olyan AI-rendszert fejlesztenek, amely a közzétételtől számított három órán belül értesíti a jelölteket a jelentős deepfake-ekről. A májusi helyi választásokon tartott próbán az AI kb. 3 millió posztot elemzett, 147-et jelzett, ezekből emberi ellenőrzés után 10 bizonyult igazán félrevezetőnek, ezeket a platformoknak vagy a rendőrségnek továbbították.
Nem a szöveg, az ötlet: a Nature beszámolója szerint a Marylandi Egyetem kutatói (köztük Rishanth Rajendhran) olyan detektort fejlesztettek, az IdeaLens-t, amely nem a megfogalmazást, hanem a tudományos munka stílustól megfosztott vázlatát elemzi, és így az esetek 91%-ában felismerte az AI-tól származó ötleteket. A Cornell Tech kutatója, Nikhil Garg szerint lenyűgöző, de mivel tévedhet, egyedi esetek megítélésére nem szabad használni.
Éjszakai műszak robotokkal: a Euronews szerint Dánia legnagyobb kiskereskedője, a Salling Group Føtex áruházlánca júniusban kezdte tanítani a dán Hive Robots szoftverével futó, a kínai Unitree által gyártott humanoid robotokat, amelyeket a pilóták VR-szemüveggel irányítanak, hogy a gépek a bemutatásokból megtanulják önállóan feltölteni a polcokat. A startup azt reméli, hogy 2027 elejére éjszaka egyes termékeket már önállóan pótolnak, az üzletek pedig óradíjat fizetnek a szolgáltatásért; egyelőre lassabbak az embereknél. A projektet az Európai Bizottság digitális fiókja is kiemelte.
A Google felel azért, amit az AI-válasza mond: a The Decoder szerint már a második német bíróság mondta ki ezt: az Aacheni Tartományi Bíróság szeptember 24-én ideiglenes intézkedéssel tiltotta meg, hogy a Google AI Mode hamisan szexuális zaklatási vádakkal hozzon összefüggésbe egy orvost. Ez a Müncheni I. Tartományi Bíróság májusi döntését (26 O 869/26) követi, ahol a Google a fellebbezésben megegyezett; jogsértésenként akár 250 ezer eurós bírság jár, az aacheni végzés még nem jogerős.
Kanadai kiadók az Anthropic ellen: a Globe and Mail és a CBC szerint a Postmedia, a Torstar, a Globe and Mail és a Canadian Press Ontarióban szerzői jogi pert indított, mert szerintük a ClaudeBot a felhasználási feltételeiket megszegve és a védelmeiket megkerülve gyűjtötte le a cikkeiket. Művenként akár 20 ezer kanadai dollár törvényi kártérítést kérhetnek, a Canadian Press-nek pedig a beadvány szerint kb. 4,2 millió műve van; ugyanez a csoport 2024-ben az OpenAI-t is beperelte.
Uniós gyakorlati lépések: a CEN-CENELEC szerint az Európai Unió Hivatalos Lapjában megjelent az EN 18286:2026, az AI Act első harmonizált szabványa, amely a rendelet 17. cikkének minőségirányítási követelményeit auditálható lépésekre fordítja le; aki alkalmazza, annál vélelmezik a megfelelést a magas kockázatú AI-rendszerekre vonatkozó érintett szabályoknak. Az EDPB pedig október 13-án állásfoglalást fogadott el az okosszemüvegek adatvédelmi kihívásairól: a gyártók és alkalmazásszolgáltatók nem háríthatják át a felelősségüket a felhasználókra, és a legnagyobb gond a diszkrét felvétel miatti átláthatóság.
Az AI talált rá a web egyik legsúlyosabb hibájára: az OpenAI az X-en és a Patch the Planet kezdeményezés oldalán közölte, hogy a modelljei segítségével két kritikus sérülékenységet találtak a PHP-ben, a weboldalak kb. 70%-át (köztük a WordPresst, a Joomlát és a Wikipédiát) futtató programnyelvben; a hibát a Calif biztonsági cég a GPT-5.6 Sol segítségével találta meg, a Google-hoz tartozó Wiz pedig tőle függetlenül, a Google szerint a Gemini 4 Argon segítségével is. A „PHP2Shell” néven futó CVE-2026-109618 és -109619 hibák hitelesítés nélküli távoli kódfuttatást tesznek lehetővé, és a PHP 5.4 óta szinte minden verziót érintenek; a javítás a 8.5.12, 8.4.27, 8.3.36 és 8.2.35 kiadásban érkezett. A CERT-EU és a brit NCSC azt javasolta, hogy ahol nem lehet azonnal frissíteni, ott inkább vegyék le a rendszert, a Reuters szerint több kormányzati oldal ki is kapcsolt.
Kiderülhet, ki engedélyezte a könyvkalózkodást: az Ars Technica szerint a Kadrey és társai, illetve az Entrepreneur Media Meta elleni szerzői jogi perében Thomas Hixson bíró elrendelte, hogy a cég nevezze meg mindazokat, akik jóváhagyták a LibGen és az Anna’s Archive „árnyékkönyvtárak” adatainak letöltését AI-tanításhoz. A végzés elutasította a Meta „csoportos konszenzus” érvelését: ha csoport döntött, minden résztvevőt meg kell nevezni, a torrentezéssel és a seedeléssel (a letöltött anyag továbbosztásával) kapcsolatos döntések felelőseit is. A felperesek szerint a Meta 80,6 terabájtot töltött le a LibGenről és 35,7 terabájtot az Anna’s Archive-on keresztül.
Történelmi bírság: a New Mexico-i igazságügyi minisztérium közlése szerint Francis Mathew bíró 25 milliárd dollár (!) polgári bírság megfizetésére kötelezte a Metát a Cambridge Analytica-ügyben, miután az esküdtszék 43,9 millió jogsértést állapított meg az állam fogyasztóvédelmi törvénye alapján. Az AP szerint jogsértésenként 5000 dollárral számolva az elméleti maximum 219,5 milliárd lett volna, a Meta fellebbez.
A szám, amit senki sem tippelt volna: a Cloudflare blogja szerint az indiai eMudhra nyolc köztes tanúsítványának (intermediate CA) privát kulcsa olyan gyenge volt, hogy bárki kiszámolhatta, a Generator Labs szerint az egyik szó szerint a 4-es szám volt. Ezekkel bármely domainre hamis tanúsítvány gyártható. A Cloudflare vezére, Matthew Prince is felhívta rá a figyelmet; aktív kihasználás nyomát nem találták, a Google pedig a Chrome-ban már blokkolta őket, és október 27-től a gyökértanúsítványt is kiveszi.
Tömeges visszavonás: a TLS Radar összefoglalója szerint a GoDaddy 404 607 TLS-tanúsítványt (!) von vissza, mert a bennük szereplő szabályzati adatok nem egyeztek a saját közzétett tanúsítási szabályzatával (CP/CPS); nem törték fel, kulcs sem szivárgott ki. Az előírt ötnapos határidőt nem tartotta, október 19-ig kb. 227 ezret vont vissza, a részletek a Mozilla hibajegyében olvashatók.
Tízes skálán tízes: a The Hacker News szerint a GitLab CE/EE CVE-2026-110264 jelű hibája CVSS 10.0 súlyosságú: hitelesítés nélküli távoli kódfuttatást enged a saját üzemeltetésű szervereken. A GitLab javítócsomagja szerint a 19.5.1, 19.4.3, 19.3.6, 19.2.9, 19.1.9, 19.0.10 és 18.11.13 verziók a javítottak, kerülő megoldás nincs.
AI bírálja a tudományos cikkeket, és jobban? A Harvardon Gary King és Steven Worthington friss tanulmánya szerint az AI-val (Claude Opus 4.8) írt szakmai bírálatok minden általuk mért szempontból jobbak voltak, mint a jól megfizetett, kiemelkedően jónak tartott emberi bírálatok. 124 cikkre 134 emberi bírálattal vetették össze őket. A páros összevetésekben egy AI-bíró mind a 132 eldöntött esetben az AI-bírálatot választotta, a volt folyóirat-szerkesztők 30-ból 26 esetben (87%), és a téves állítások aránya is jóval kisebb volt (5,5% az emberek 15,9%-ával szemben).
