🧠 Definicja AGI: mierzalne ramy dla sztucznej inteligencji ogólnej
Publikacja ta może stać się punktem odniesienia w dyskusjach o pomiarze AGI. Przekształca filozoficzne pytanie w psychometryczny standard, oferując wspólny język dla naukowców i decydentów.
Nowa publikacja autorstwa Dana Hendrycksa i współpracowników przedstawia ilościowe ramy definiowania sztucznej inteligencji ogólnej (AGI). W oparciu o teorię Cattella–Hornea–Carrolla dotycząca ludzkiego poznania, autorzy wyodrębniają dziesięć domen poznawczych, które służą do porównywania wydajności modeli AI z inteligencją człowieka. Badanie ocenia postęp AGI za pomocą konkretnych metryk — GPT-4 osiąga 27%, a GPT-5 57% ludzkich zdolności. Ramy te ukazują szybkie tempo rozwoju, ale także braki w obszarach takich jak pamięć i rozumowanie.
🔗Czytaj Więcej🔗
👁️ ICE wykorzysta sztuczną inteligencję do inwigilacji mediów społecznościowych
Artykuł pokazuje, jak AI coraz głębiej przenika do systemów nadzoru państwowego, budząc poważne obawy o prywatność, wolność słowa i brak demokratycznej kontroli nad algorytmicznym nadzorem.
Jak donosi Jacobin, amerykańska agencja ICE podpisała kontrakt o wartości 5,7 mln USD na oprogramowanie do nadzoru nad mediami społecznościowymi oparte na sztucznej inteligencji, stworzone przez firmę Zignal Labs — tę samą, z której korzysta Pentagon i armia izraelska. System monitoruje ponad osiem miliardów postów dziennie, dostarczając w czasie rzeczywistym informacji jednostce śledczej ICE. Obrońcy praw obywatelskich ostrzegają, że technologia ta rozszerza reżim masowej inwigilacji, wymierzonej w imigrantów i dysydentów politycznych. Umowa wpisuje się w rosnący trend rządowych kontraktów na narzędzia do eksploracji danych oparte na AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
☣️ Trucizna wszędzie: ukryte toksyny i kryzys zaufania konsumentów
Esej trafnie ukazuje bezpieczeństwo konsumentów jako jednocześnie problem moralny i nowy obszar rynkowy, łącząc toksyczność środowiskową z rosnącym popytem na przejrzyste, naukowo potwierdzone produkty.
John Loeber analizuje, jak ukryte toksyny w codziennych produktach — od ołowianych naczyń po żywność z mikroplastikiem — stanowią trwałe zagrożenie dla zdrowia publicznego. Twierdzi, że globalizacja i słaba kontrola jakości pozbawiły konsumentów realnych możliwości zapewnienia bezpieczeństwa produktów. Wskazuje przy tym na szansę biznesową dla firm, które będą rygorystycznie weryfikować i certyfikować bezpieczeństwo towarów, budując marki oparte na zaufaniu w erze środowiskowej niepewności.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Nvidia DGX Spark: gdy benchmarki zderzają się z rzeczywistością produkcyjną
Wnikliwa analiza ujawnia różnicę między marketingiem a rzeczywistością inżynierii ML. Lektura obowiązkowa dla osób wdrażających modele na sprzęcie NVIDIA — pełna praktycznych spostrzeżeń o powtarzalności i dojrzałości technologii.
Justin Johnson opisuje sześciodniowe testy wydajności platformy NVIDIA DGX Spark, porównując oficjalne wyniki benchmarków z realnymi rezultatami w środowisku produkcyjnym. Choć deklarowane wartości dotyczące szybkości treningu i dokładności inferencji są w dużej mierze zgodne, autor odkrywa problemy takie jak niestabilność precyzji FP16, fragmentacja pamięci GPU czy zawieszanie systemu przy długotrwałym treningu. W artykule omówiono również opinie społeczności i praktyczne obejścia, które pozwalają osiągnąć stabilność klasy produkcyjnej.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Koniec krzyków: prompt jako program w GPT-5
Dogłębna analiza pokazuje, jak modele rozumujące redefiniują interakcję człowieka z AI. To przejście od intuicyjnej sztuki do inżynierskiej precyzji, które może na nowo ukształtować architekturę oprogramowania i automatyzację.
Artykuł opisuje, jak GPT-5 przekształcił inżynierię promptów z kreatywnego zgadywania w uporządkowaną, regułową dyscyplinę. Model ten precyzyjnie przestrzega zagnieżdżonych, warunkowych i hierarchicznych zasad, przez co prompty działają jak wykonywalne programy. Autor przedstawia najlepsze praktyki pisania strukturalnych promptów, definiowania ról i obsługi błędów, pozycjonując GPT-5 jako narzędzie do deterministycznych, polityk-sterowanych przepływów pracy AI.
🔗Czytaj Więcej🔗