Sep 7, 2026 | LLM (AI)
ChatGPT naj bi gradil lastno iskalno infrastrukturo z več specializiranimi indeksi, zato ga ni ustrezno opisati le kot uporabnika Googla ali Binga.
VIR:
https://x.com/TomekRudzki/status/2095886026363293717
BISTVO:
ChatGPT-jev sistem za pridobivanje virov se po objavi interno imenuje Labrador in obsega več ločenih indeksov, ne enega samega.
Omenjeni so indeksi za splet, PDF-je, YouTube, novice, arXiv, Wikipedijo, lokalne rezultate, finance, pravo, medicino, nakupovanje in slike.
Nick Turley, vodja ChatGPT, naj bi na protimonopolnem zaslišanju v ZDA leta 2025 pod prisego povedal, da je bil razvoj lastnega indeksa del načrta OpenAI od začetka.
OpenAI naj bi želel tudi Googlove podatke, ne zato, ker lastnega sistema nima, temveč za izboljšanje kakovosti rezultatov in lastnega indeksa.
Nedavni zaposlitveni oglasi za podatkovne sisteme v eksabajtnem merilu po navedbah avtorja kažejo, da OpenAI v to infrastrukturo še naprej intenzivno vlaga.
DEJSTVA:
Avtor objave je Tomek Rudzki (@TomekRudzki), povezan s podjetjem oziroma platformo Peec AI.
Objavljena je bila 4. septembra 2026.
Sistem je v objavi poimenovan Labrador.
Navedeno zaslišanje naj bi potekalo leta 2025.
Objava omenja obseg infrastrukture na ravni eksabajtov, kar pomeni vsaj 1 milijardo gigabajtov podatkovnega prostora na eksabajt. Prvi del navedbe izvira iz objave, pretvorba enote pa je standardna definicija.
CITATI:
“ChatGPT’s retrieval system, internally called Labrador, isn’t one index.”
“It’s a family of indexes: general web, PDF, YouTube, news, arXiv, Wikipedia, local, finance, legal, medical, shopping, images.”
“Building an in-house index was the plan from day one.”
“Job postings talk about exabyte-scale database systems.”
“We heavily underestimate ChatGPT … reducing its impact to ‘they use Google’, ‘they use Bing.’”
Aug 31, 2026 | LLM (AI)
Od 2. avgusta 2026 za določene sisteme UI veljajo nove obveznosti preglednosti iz 50. člena Akta EU o umetni inteligenci. Namen pravil je, da posameznik jasno prepozna stik z UI in umetno ustvarjeno oziroma prirejeno vsebino.
OZNAČEVANJE VSEBIN:
VIRI:
https://www.gov.si/novice/2026-08-03-zacela-so-se-uporabljati-pravila-o-preglednosti-sistemov-umetne-inteligence
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-transparency-ai-generated-content
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/SL/TXT/HTML/?uri=OJ:L_202401689
https://www.akos-rs.si/umetna-inteligenca/raziscite/enotna-kontaktna-tocka
https://pisrs.si/pregledPredpisa?id=ZAKO9225
BISTVO
Ponudniki klepetalnih robotov, virtualnih pomočnikov in primerljivih interaktivnih rešitev morajo uporabnika obvestiti, da komunicira s sistemom umetne inteligence, razen kadar je to glede na okoliščine že očitno.
Sistemi, ki ustvarjajo sintetične zvočne, slikovne, video- ali besedilne vsebine, morajo izhod označiti v strojno berljivi obliki kot umetno ustvarjen ali prirejen.
Uporabljene metode označevanja morajo biti, kolikor je tehnično izvedljivo, učinkovite, interoperabilne, robustne in zanesljive.
Pri sistemih za prepoznavanje čustev in biometrično kategorizacijo morajo uvajalci obvestiti izpostavljene posameznike ter spoštovati predpise o varstvu osebnih podatkov.
Globoki ponaredki morajo biti razkriti kot umetno ustvarjene ali prirejene slikovne, zvočne oziroma video vsebine; za umetniška, satirična in ustvarjalna dela velja sorazmeren pristop, ki ne sme ovirati uživanja dela.
Pri besedilih, ustvarjenih ali prirejenih z UI za obveščanje javnosti o zadevah javnega interesa, je razkritje praviloma potrebno.
Izjema velja, kadar je vsebino preveril človek oziroma je bila uredniško pregledana in za objavo prevzema uredniško odgovornost določena fizična ali pravna oseba.
Informacije o uporabi UI morajo biti jasne, razločne, dostopne ter zagotovljene najpozneje ob prvi interakciji uporabnika s sistemom ali ob prvi izpostavljenosti vsebini.
Evropska komisija je objavila smernice, ki podrobneje pojasnjujejo obseg 50. člena, odgovorne subjekte, izjeme in praktično izvajanje obveznosti.
Slovenija
Za nadzor nad izvajanjem teh pravil v Sloveniji je pristojna Agencija za komunikacijska omrežja in storitve Republike Slovenije (AKOS), ki je tudi enotna nacionalna kontaktna točka za Akt o UI.
AKOS nudi vstopno točko za vprašanja in svetovanje malim in srednjim podjetjem, zagonskim podjetjem, uvajalcem, inovatorjem, občinam in javnosti.
Slovenski izvedbeni zakon za kršitve obveznosti preglednosti predvideva prekrškovne sankcije, zato morajo ponudniki in uvajalci pravočasno preveriti, katere obveznosti veljajo za njihove konkretne primere uporabe.
Če upravljate spletno trgovino, podporni chatbot ali generativna orodja za objave, uvedite vidno obvestilo o uporabi UI pri prvi interakciji.
Za slike, video, zvok in po potrebi besedila, ustvarjena z UI, vzpostavite tehnično označevanje in evidenco postopkov ustvarjanja ter objave.
Pri vsebinah javnega interesa določite človeški uredniški pregled, odgovorno osebo in dokumentiran potek odobritve, če se želite opreti na uredniško izjemo.
Aug 14, 2026 | LLM (AI)
VIR: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4
REFERENCA: https://ai.google.dev/responsible/docs/safeguards/synthid
BISTVO:
Članek predstavi SynthID-Text, sistem za označevanje besedil, ki jih ustvarijo LLM, z namenom izboljšati sledljivost in odgovorno uporabo generativne umetne inteligence.
Jedro rešitve je algoritem Tournament sampling, ki pri izbiri naslednjega žetona med več kandidati sistematično izbere takšnega, ki vsebuje šibek, vendar zaznaven signal vodnega žiga.
Sistem ima nedistorzijski način, namenjen ohranjanju kakovosti besedila, ter distorzijski način, ki okrepi zaznavnost za ceno možnega vpliva na kakovost.
V nedistorzijskem načinu testi z uporabniki, avtomatizirane meritve in standardni preizkusi sposobnosti niso pokazali statistično pomembnega poslabšanja kakovosti odgovorov.
Vodni žig ni univerzalni detektor AI-besedil: deluje le pri modelih, kjer je vgrajen, ter je ranljiv za obsežno urejanje, parafraziranje, krajo in ponarejanje signala.
DEJSTVA:
Članek je bil objavljen 23. oktobra 2024 v reviji Nature, zvezek 634, na straneh 818–823; prvi avtor je Sumanth Dathathri, med soavtorji sta Demis Hassabis in Pushmeet Kohli.
Produkcijski poskus je zajel približno 20 milijonov označenih in neoznačenih odgovorov sistema Gemini.
Stopnja odzivov »všeč mi je« je bila pri označenem modelu višja za 0,01 odstotne točke, stopnja odzivov »ni mi všeč« pa nižja za 0,02 odstotne točke; obe razliki sta bili statistično neznačilni.
Kontrolirana človeška primerjava je uporabila 3.000 vprašanj iz zbirke ELI5 in odgovore modela Gemma 7B-IT ter ni zaznala pomembnih razlik v slovnici, relevantnosti, pravilnosti, koristnosti ali splošni kakovosti.
Pri Gemma 7B-IT na štirih TPU v5e je 30-slojni Tournament sampling povečal zakasnitev z 15,527 ms na žeton na 15,615 ms na žeton, kar pomeni 0,57-odstotni pribitek.
Aug 14, 2026 | LLM (AI)
VIR: https://cdn.openai.com/pdf/how-organizations-use-chatgpt.pdf
BISTVO:
Študija analizira administrativne podatke ChatGPT Enterprise do marca 2026, povezane z informacijami o podjetjih, delovnih vlogah, hierarhiji zaposlenih in klasifikaciji nalog.
Osrednja ugotovitev je, da se uporaba v podjetjih ne povečuje le zaradi novih strank, ampak tudi zato, ker obstoječa podjetja orodje uporabljajo vse intenzivneje.
Zgodnji posvojitelji med ameriškimi javnimi podjetji so praviloma večji, vrednejši ter imajo več predhodnih vlaganj v raziskave in razvoj, programsko opremo ter organizacijske zmogljivosti.
Uporaba ni omejena na programerje: prisotna je v številnih funkcijah, od inženiringa, marketinga in financ do vodstva, pri čemer so mlajši zaposleni med aktivnimi uporabniki praviloma intenzivnejši uporabniki.
Najpogostejše naloge vključujejo pripravo dokumentacije in tehničnih besedil, digitalno oziroma tehnično delo, komunikacijo ter sintezo informacij; podjetja pa še vedno odkrivajo, kako AI sistematično vključiti v procese.
DEJSTVA:
Skupna količina ustvarjenih izhodnih žetonov ChatGPT Enterprise je med junijem 2025 in marcem 2026 zrasla približno sedemkrat.
Pri podjetjih, ki so ChatGPT Enterprise uvedla do junija 2025, se je poraba žetonov v istem obdobju povečala približno štirikrat; približno polovica rasti tako izhaja iz globlje uporabe pri obstoječih uporabnikih.
V vzorcu za analizo delovnih vlog je bilo 1.764 organizacij in 17.446.551 sporočil, medtem ko je vzorec za klasifikacijo nalog zajel 973 organizacij in 8.696.657 razvrščenih sporočil.
Med javnimi podjetji je znašal mediani prihodek posvojiteljev 2.275,1 milijona USD, pri ne-posvojiteljih pa 209,6 milijona USD; mediani stroški R&R so znašali 113,1 proti 9,9 milijona USD.
V povprečnem podjetju šest mesecev po uvedbi predstavljajo inženirske in tehnične vloge približno 11% tedensko aktivnih uporabnikov, vodilni pa približno 9%; menedžerji in direktorji predstavljajo približno 24%.
Večja podjetja imajo večjo verjetnost uvedbe, vendar imajo po uvedbi praviloma nižjo izmerjeno uporabo na zaposlenega, kar je skladno z zahtevnejšim organizacijskim skaliranjem.
Podjetja v zgornjem kvartilu prihodkov imajo za 6,9 odstotne točke večjo verjetnost uvedbe, podjetja v zgornjih 5% pa za 9,8 odstotne točke večjo verjetnost.
Analitiki ter zaposleni v marketingu in komunikacijah pošiljajo več sporočil od povprečnega aktivnega uporabnika znotraj istega podjetja, medtem ko jih vodilni pošiljajo manj.
Mlajši zaposleni in pripravniki pošljejo približno osem do devet sporočil tedensko več od povprečnega aktivnega uporabnika v istem podjetju.
Tehnične vloge nadpovprečno uporabljajo AI za tehnično digitalno delo in odpravljanje napak, finance za finančne in davčne naloge, prodaja ter marketing pa za prodajno-marketinške aktivnosti.
CITATI:
»ChatGPT Enterprise usage has grown rapidly« — rast izhaja hkrati iz novih uvedb in poglabljanja uporabe pri obstoječih organizacijah.
»Adoption is concentrated among firms with greater scale and intangible investment« — zgodnje uvajanje je povezano z velikostjo podjetja in že razvitimi nematerialnimi zmogljivostmi.
»Active use within adopting firms spans job functions and seniority levels« — uporaba se širi po organizacijski strukturi, ne le po tehničnih ekipah.
»The most common use cases are writing, communication, and information synthesis« — osrednja vrednost je trenutno predvsem podpora znanjskemu delu.
»Adoption is only the beginning of deployment« — nakup oziroma omogočen dostop do AI še ne pomeni avtomatične produktivnostne preobrazbe; potrebni so procesne spremembe, učenje in komplementarne naložbe.
Jul 23, 2026 | LLM (AI)
– Samsung namerava vložiti do 1 milijarde evrov v francoski startup Mistral, vrednoten na okoli 20 milijard evrov.
– Investicija krepi položaj Mistrala kot vodilnega evropskega AI podjetja in alternative OpenAI, Anthropic in Googlu.
– Poudarek je na “suverenem AI” zaradi ameriških izvoznih omejitev naprednih modelov.
– Mistral razvija odprte modele, ki jih lahko organizacije prilagodijo in nadzorujejo same.
– Povezava med AI podjetji in proizvajalci čipov postaja ključna zaradi omejene računske moči.
– Samsung kot največji proizvajalec pomnilniških čipov lahko postane strateški partner Mistrala.
– Mistral ima močne partnerje, med njimi Microsoft, in vlaga v Nvidia podatkovne centre po Evropi.
– Kitajska zvišuje konkurenco z nizkocenovnimi naprednimi modeli.
– AI tekma se razvija v nadzor nad celotnim tehnološkim ekosistemom, ne le nad najboljšim modelom.
– Poudarek bo na gradnji neodvisnih, odpornih tehnoloških ekosistemov in strateških partnerstev.
Jul 23, 2026 | LLM (AI)
– Cisco je predstavil Antares, družino odprtokodnih majhnih jezikovnih modelov, namenjenih iskanju znanih ranljivosti v velikih zbirkah kode.
– Modeli Antares (350M in 1B parametrov) delujejo lokalno, kar ohranja zasebnost izvorne kode, in prekašajo številne večje modele na novem merilu za lokalizacijo ranljivosti.
– Za razliko od splošnih AI modelov, Antares posnema človeške analitike z iskanjem, revidiranjem in zoževanjem sumljivih datotek, brez generiranja kode.
– Modeli dopolnjujejo obstoječa varnostna orodja ter pomagajo pri razvrščanju priporočil, pregledih CI/CD in analizi repozitorijev.
– Cisco si prizadeva zagotoviti cenovno dostopna AI varnostna orodja za univerze, javni sektor in manjše ekipe, kar kaže na premik k specializiranim in učinkovitih rešitvam za podjetja.
