اخبار هوش مصنوعی، ۲۰ فوریه ۲۰۲۶

خلاصه اخبار هوش مصنوعی: 20 فوریه 2026

💰 طبق گزارش‌ها، انویدیا در دور اول جذب سرمایه عظیم OpenAI، 30 میلیارد دلار سهام خریداری می‌کند

گفته می‌شود انویدیا به عنوان بخشی از یک افزایش سرمایه عظیم، در شرف سرمایه‌گذاری تقریباً 30 میلیارد دلاری در OpenAI است - رقمی که باعث می‌شود چشمانتان آن لحظه "صبر کن، چی؟" را پلک بزند.

این گزارش، آن را به عنوان حرکتی به دور از یک توافق بسیار بزرگ قبلی که هنوز نهایی نشده است، ترسیم می‌کند و در نهایت بخش زیادی از پول آن به محاسبات بازمی‌گردد. این پشته هوش مصنوعی کم‌کم دارد شبیه یک بستنی قیفی می‌شود که خودش را لیس می‌زند... یا حداقل اینطور به نظر می‌رسد. ( رویترز )

🧠 سهام سایبر پس از رونمایی آنتروپیک از «امنیت کلود کد» متزلزل شد

شرکت آنتروپیک (Anthropic) یک محصول Claude Code با محوریت امنیت ارائه داد و واکنش بازار... متزلزل بود، و طبق گزارش‌ها، نام‌های امنیت سایبری به این تصور دامن زدند که ابزارهای بومی هوش مصنوعی می‌توانند بخش‌هایی از گردش کار امنیتی قدیمی را مختل کنند.

نکته جالب، چارچوب‌بندی است: کمتر «هوش مصنوعی به تیم‌های امنیتی کمک می‌کند» و بیشتر «هوش مصنوعی به محصول امنیتی تبدیل می‌شود» که اگر امروز بخواهید بلیت و اشتراک بفروشید، یک چرخش ظریف اما تا حدودی بی‌رحمانه است. ( بلومبرگ.کام )

📵 آنتروپیک دسترسی اشخاص ثالث به اشتراک‌های کلود را محدودتر می‌کند

شرکت آنتروپیک (Anthropic) اصطلاحات قانونی را به‌روزرسانی کرد تا محدودیت‌های مربوط به استفاده از «مهار»های شخص ثالث با اشتراک‌های کلود را روشن کند - اساساً، روزنه‌های کمتری برای برنامه‌های پوششی و ادغام‌های غیررسمی.

اگر در حال ساخت پلتفرمی بر اساس کلود هستید، این موضوع مانند یک یادآوری ملایم است که مالک پلتفرم می‌تواند - و این کار را خواهد کرد - وقتی مدل‌های درآمدی مبهم می‌شوند، مرزها را از نو ترسیم کند. هر دو مورد می‌تواند برای سازندگان آزاردهنده و برای کسب‌وکارها قابل پیش‌بینی باشد. ( روزنامه‌ی The Register )

🔍 تحقیقات مایکروسافت نشان می‌دهد که هیچ راه قابل اعتمادی برای تشخیص رسانه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود ندارد

یک گزارش تحقیقاتی مایکروسافت هشدار می‌دهد که هیچ تکنیک جادویی برای تشخیص قابل اعتماد رسانه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی از محتوای معتبر وجود ندارد و اعتماد بیش از حد به هر یک از آشکارسازها می‌تواند نتیجه معکوس داشته باشد.

نتیجه کمی نگران‌کننده به نظر می‌رسد: تشخیص قرار است لایه لایه، احتمالی و خصمانه باشد - مانند فیلتر کردن هرزنامه، اما با ریسک بالاتر و هرج و مرج بیشتر. ( Redmondmag )

🧪 گوگل جمینی ۳.۱ پرو با یک جهش منطقی عرضه شد

پیش‌نمایش Gemini 3.1 Pro با معرفی گوگل مبنی بر بهبود استدلال اصلی و دسترسی گسترده در محصولات و APIهای آن، به علاوه‌ی برتری‌های بنچمارک که قطعاً در اینترنت مورد بحث قرار خواهد گرفت، منتشر شد.

چیزی که بی‌سروصدا اهمیت دارد این است که آیا توسعه‌دهندگان آن را در جریان‌های کاری روزمره احساس می‌کنند یا خیر - اشتباهات عجیب و غریب کمتر، وظایف بلندمدت بهتر، و کمتر شدن «مطمئن به نظر می‌رسید اما... نه.» ( Notebookcheck )

🏛️ بزرگترین سازندگان هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به برخی از بزرگترین لابی‌گران هستند

آزمایشگاه‌های بزرگ هوش مصنوعی هزینه‌های لابی‌گری را افزایش داده‌اند و به دنبال رویکردهای نظارتی هستند که بتوانند با آنها کنار بیایند - و بله، این احتمالاً به معنای قوانینی است که بدون ایجاد اختلال در رشد، «مسئولانه» به نظر برسند.

این یک روند کلاسیک است: چیزی بساز که جهان را شکل دهد، سپس قبل از اینکه شخص دیگری منو را تعیین کند، به سمت میز سیاست بدو. نه شیطانی، نه مقدس، فقط... بسیار انسانی. ( فوربس )

سوالات متداول

گزارش‌ها حاکی از آن است که انویدیا با سرمایه‌گذاری ۳۰ میلیارد دلاری در دور اول جذب سرمایه OpenAI، چه چیزی را نشان می‌دهد؟

این نشان می‌دهد که بزرگترین بازیگران هوش مصنوعی ممکن است به سمت درهم‌تنیدگی عمودی تنگ‌تری کشیده شوند، جایی که بودجه به طور نزدیکی با دسترسی به محاسبات مرتبط است. گزارش‌ها، این ساختار را به عنوان یک تغییر از یک طرح بسیار بزرگ قبلی و هنوز نهایی نشده به تصویر می‌کشند. از نظر عملی، سرمایه‌ای که «دور جذب سرمایه را افزایش می‌دهد» می‌تواند به عنوان مکانیسمی برای پرداخت هزینه زیرساخت‌ها نیز عمل کند و مرز بین سرمایه‌گذار و تأمین‌کننده را نرم‌تر کند. به دنبال آن، بررسی‌های بیشتری، به ویژه در مورد انگیزه‌ها و ریسک وابستگی، انجام خواهد شد.

چرا سهام شرکت‌های سایبری پس از عرضه‌ی کلود کد سکیوریتی توسط آنتروپیک، دچار نوسان شد؟

به نظر می‌رسد این اقدام با آنچه که این رونمایی نشان می‌دهد، مرتبط است: محصولات امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است جایگزین بخش‌هایی از گردش‌های کاری امنیتی موجود شوند، نه اینکه صرفاً آنها را تقویت کنند. این داستان با «هوش مصنوعی به تحلیلگران کمک می‌کند» متفاوت است، زیرا به جایگزینی مستقیم محصول اشاره دارد. اگر یک کسب‌وکار برای ابزارهای قدیمی به کرسی‌ها و اشتراک‌ها متکی باشد، بازارها می‌توانند پیشنهادات امنیتی هوش مصنوعی را به عنوان نوعی فشار حاشیه‌ای تفسیر کنند. اضطراب عمیق‌تر، تغییر از فروش ابزارها به فروش نتایج است.

آیا پس از به‌روزرسانی شرایط آنتروپیک، همچنان می‌توانم از برنامه‌های شخص ثالث برای اشتراک‌های کلود استفاده کنم؟

این به‌روزرسانی محدودیت‌های مربوط به «مهار»های شخص ثالث و ادغام‌های غیررسمی را تشدید می‌کند و آزادی عمل کمتری برای برنامه‌های پوششی باقی می‌گذارد. اگر محصول شما به مسیریابی دسترسی به اشتراک از طریق شخص ثالث وابسته است، بررسی مجدد الگوهای استفاده مجاز، عاقلانه خواهد بود. یک راهکار رایج، ایجاد APIهای رسمی و ادغام‌های مستند است، بنابراین در صورت سخت‌تر شدن شرایط، کمتر در معرض خطر قرار می‌گیرید. تغییرات سیاست را به عنوان یک ریسک تکرارشونده برای پلتفرم در نظر بگیرید، نه یک غافلگیری یک‌باره.

آیا راهی مطمئن برای تشخیص رسانه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد؟

تحقیقات مایکروسافت ادعا می‌کند که هیچ آشکارساز جادویی و قابل اعتمادی وجود ندارد و اعتماد بیش از حد به هر روش می‌تواند به ضرر شما تمام شود. در بسیاری از خطوط تولید، وضعیت ایمن‌تر به صورت لایه‌ای باقی می‌ماند: سیگنال‌های چندگانه، امتیازدهی احتمالی و آزمایش مجدد مداوم با تکامل مدل‌ها. تشخیص به مرور زمان به سمت خصومت گرایش پیدا می‌کند، شبیه به فیلتر کردن هرزنامه اما با ریسک بالاتر. نتایج به عنوان شاخص‌های ریسک، نه شواهد قطعی، بهترین عملکرد را دارند.

توسعه‌دهندگان باید از «جهش استدلال» گوگل جمینی ۳.۱ پرو چه انتظاری داشته باشند؟

آزمون عملی این است که آیا این مدل در گردش‌های کاری روزمره قابل اعتمادتر به نظر می‌رسد یا خیر: خطاهای عجیب کمتر، مدیریت وظایف بلندمدت قوی‌تر، و «مطمئن اما اشتباه کمتر». بهبودها و معیارهای اعلام‌شده، زمینه ارزشمندی را فراهم می‌کنند، اما قابلیت اطمینان روزانه اغلب بیشتر از ادعاهای جدول امتیازات اهمیت دارد. یک رویکرد ثابت، اعتبارسنجی در برابر وظایف، دستورالعمل‌ها و ارزیابی‌های خودتان است. به ثبات در ورودی‌های پر سر و صدا و ناقص توجه کنید.

چرا آزمایشگاه‌های بزرگ هوش مصنوعی لابی‌گری را افزایش می‌دهند و این موضوع چه چیزی را می‌تواند تغییر دهد؟

همزمان با اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی از نظر اقتصادی و اجتماعی اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند، سازندگان بزرگ در حال اعمال رویکردهای نظارتی هستند که بتوانند تحت آن فعالیت کنند. این اغلب به معنای حمایت از قوانین «مسئولانه» است که همچنان رشد و سرعت محصول را حفظ می‌کنند. این الگو آشناست: ابتدا بسازید، سپس قبل از اینکه چارچوب سیاست‌گذاری سفت و سخت شود، برای شکل‌دهی به آن تلاش کنید. برای هر کس دیگری، فشار بر شفافیت، رقابت و نحوه توزیع هزینه‌های انطباق افزایش می‌یابد.

اخبار دیروز هوش مصنوعی: ۱۹ فوریه ۲۰۲۶

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما

بازگشت به وبلاگ