Meta's Muse Spark Open, ChatGPT-advertentietargeting en Accenture's AI-budgetbeperkingen
Meta brengt het 816B-parameter Muse Spark Open-model uit, geoptimaliseerd voor Mac-hardware. Ondertussen onthullen onderzoeken de advertentietargetingmogelijkheden van ChatGPT, en legt Accenture strikte maandelijkse AI-budgetplafonds op aan werknemers.
Podcast В· 4 min
Meta lanceert Muse Spark Open voor lokale hardware
Meta heeft Muse Spark Open uitgebracht, een multimodaal model met 816 miljard parameters, ontworpen voor codeer- en agentische taken. Het model is opmerkelijk vanwege de optimalisatie met Apple, waardoor het lokaal kan draaien op twee M5 Ultra Mac Studio's met 1 TB gecombineerd geheugen. Deze release markeert een strategische verschuiving voor Meta, dat eerder was overgestapt op gesloten modellen na het succes van de open Llama-serie. Wat betreft prestaties staat het model op 39 op de Artificial Intelligence Index, achter Chinese modellen zoals GLM 5.3 (45) en Kimi K3 (44), maar beter dan andere open-gewicht alternatieven uit het Westen. Hoewel Chinese modellen momenteel een voorsprong hebben op het gebied van codeermogelijkheden, geeft Meta's release blijk van een hernieuwde inspanning om krachtige, open-gewicht tools te bieden die ontwikkelaars op hun eigen hardware-infrastructuur kunnen inzetten. Deze lancering maakt deel uit van een bredere trend van snelle open-gewicht releases deze maand, na Beam van Reflection AI en Le Chonk van Mistral. Door lokale uitvoering op Apple-hardware mogelijk te maken, positioneert Meta zich om direct te concurreren met closed-source frontier-modellen, terwijl het de flexibiliteit van lokale implementatie biedt, een cruciale factor voor adoptie door bedrijven en ontwikkelaars.
404 Media-onderzoek onthult ChatGPT-advertentietargeting
Een onderzoek van 404 Media heeft aangetoond hoe adverteerders gebruikers binnen ChatGPT kunnen targeten op basis van hun prompts en persoonlijke gegevens. Door testadvertenties uit te voeren, toonde de outlet aan dat adverteerders 'context hints'—trefwoorden of onderwerpen—kunnen gebruiken om advertentiematching te sturen, evenals lijsten met e-mailadressen, telefoonnummers of Android-advertentie-ID's kunnen uploaden om te matchen met ChatGPT-accounts. OpenAI stelt dat deze lijsten worden verwerkt en verwijderd, en dat adverteerders niet kunnen zien welke specifieke personen zijn gematched. De bevindingen onderstrepen echter de privacy-implicaties van het gebruik van AI-chatbots als zoekmachine-achtige interfaces. Hoewel gebruikers 'advertentiepersonalisatie' kunnen uitschakelen, verwijdert deze instelling advertenties niet volledig, aangezien deze nog steeds kunnen worden getoond op basis van de huidige chatcontext. Deze ontwikkeling plaatst ChatGPT in hetzelfde ecosysteem als traditionele digitale advertentieplatforms. Naarmate het platform opschaalt naar zijn miljarden gebruikersbestand, roept de mogelijkheid om gebruikers te targeten via conversatiegegevens vragen op over de langetermijnverwachtingen van AI-gebruikers op het gebied van privacy, waarbij critici opmerken dat de 'uit'-schakelaar slechts beperkte bescherming biedt.
Accenture voert maandelijkse AI-budgetplafonds in
Accenture heeft een maandelijkse limiet van $29 per werknemer ingevoerd voor AI-uitgaven aan tools zoals Claude, volgens interne aankondigingen. Het beleid, dat op 1 oktober van kracht werd, centraliseert de kosten en vereist dat werknemers elk gebruik dat deze toelage overschrijdt, doorberekenen aan specifieke projectbudgetten. Deze zet heeft naar verluidt geleid tot toegangsproblemen voor sommige medewerkers, met name degenen die AI-versnellers bouwen en aanzienlijk hogere gebruikslimieten nodig hebben. De discrepantie tussen Accenture's externe adviesdiensten—die klanten aanmoedigen zwaar in AI te investeren—en de interne kostenbeheersingsmaatregelen heeft de aandacht getrokken. Hoewel het bedrijf stelt dat het de juiste tools voor het juiste werk wil bieden, benadrukt de beperking de groeiende uitdaging van het beheren van consumptiegebaseerde AI-kosten in grote ondernemingen, waar individuele ontwikkelaarsbehoeften snel de gestandaardiseerde bedrijfstoelagen kunnen overtreffen.
Anthropic verleent METR-onderzoekers directe toegang
Anthropic heeft zes onderzoekers van de Model Evaluation and Threat Research (METR)-organisatie toegang op werknemersniveau verleend tot haar systemen. Deze regeling stelt de onderzoekers in staat om de AI-veiligheidspraktijken van het bedrijf te beoordelen en hun bevindingen te publiceren zonder voorafgaande goedkeuring van Anthropic, hoewel het bedrijf het recht behoudt om beperkte redacties te verzoeken. Deze stap is een belangrijke stap in de richting van onafhankelijk toezicht op frontier AI-labs. Door externe evaluatoren met hoge toegangsniveaus te laten opereren, probeert Anthropic de zorgen over de transparantie van zijn veiligheidsprotocollen weg te nemen. De samenwerking is bedoeld om een rigoureuzere beoordeling van potentiële risico's te bieden en een precedent te scheppen voor hoe AI-labs met externe veiligheidsorganisaties kunnen samenwerken.
Bank of America huurt aannemers in om Mythos-problemen aan te pakken
Bank of America heeft naar verluidt 1.000 aannemers ingehuurd om softwarekwetsbaarheden te verhelpen die zijn blootgelegd door Anthropic's Mythos-model. De CEO van de bank, Brian Moynihan, bevestigde het initiatief voor het aannemen van personeel, dat zich richt op het herstellen van beveiligingslekken die zijn geïdentificeerd door het gebruik van het AI-model. Dit benadrukt de praktische, en vaak kostbare, realiteit van het integreren van geavanceerde AI in de bankinfrastructuur. Het incident onderstreept het tweesnijdende karakter van AI in cybersecurity: hoewel modellen zoals Mythos kritieke fouten kunnen identificeren, creëren ze ook een aanzienlijke operationele last voor organisaties om die bevindingen te verhelpen. Naarmate financiële instellingen de AI-adoptie versnellen, worden de kosten van het onderhouden van veilige systemen een belangrijke factor in hun algemene AI-strategie.
Harvard-studie brengt genderkloven in AI-gebruik in kaart
Een nieuw rapport van Harvard-onderzoekers heeft aanhoudende genderkloven geïdentificeerd in hoe Amerikanen met AI omgaan. Gebaseerd op een enquête onder meer dan 5.400 volwassenen en een analyse van 78.000 nieuwsartikelen, toonde de studie aan dat 29% van de vrouwen aangaf nog nooit AI te hebben gebruikt, vergeleken met 22% van de mannen. Hoewel surfgegevens suggereren dat de werkelijke gebruikspercentages dichter bij elkaar liggen, is de kloof meer uitgesproken in training en vertrouwen. Op de werkplek gaf 64% van de werkende vrouwen aan geen AI-training te hebben ontvangen, vergeleken met 49% van de mannen. De studie merkte ook een significante ongelijkheid op in mediavertegenwoordiging, waarbij AI-koppen 14,6 keer vaker mannen dan vrouwen noemden. Onderzoekers suggereren dat deze kloven in training en zichtbaarheid een rechtvaardige deelname aan de AI-gedreven economie kunnen belemmeren. Dit onderzoek biedt een van de meest uitgebreide blikken op de sociale dimensies van AI-adoptie. Terwijl labs aandringen op universele AI-toegang, suggereren de bevindingen dat de uitdaging niet alleen ligt in technische toegankelijkheid, maar in het aanpakken van de systemische ongelijkheden in training, vertrouwen en representatie die momenteel het AI-landschap vormgeven.