Antibiotika z AI získala Pritzkerovu cenu, agenti míří k platbám a robotům

Nejzajímavější zpráva dne není o žádném chatbotu. Regina Barzilay a James Collins z MIT dostali Pritzkerovu cenu za práci, díky které AI pomáhá objevovat nová antibiotika. Zrovna u antibiotik, kde farmaceutický průmysl desítky let selhává, protože vývoj se ekonomicky nevyplácí, mi to přijde jako přesně ten typ užitku, který stojí za to oslavovat. Když se o AI bavíme jen v souvislosti s generovanými videi a marketingovými slidy, snadno zapomeneme, kde může zachraňovat životy.

Pozemštější, ale pro mě stejně zásadní je to, co se děje kolem agentů. Mastercard se spojil s OpenAI a Tencentem kvůli agentnímu obchodu a přeshraničním platbám. Všimněte si, že jde o americkou platební síť, americkou AI firmu a čínského technologického giganta v jednom projektu. To není jen obchodní zajímavost, je to signál, že platební infrastruktura pro agenty bude záležitostí geopolitiky stejně jako techniky. Kdo bude určovat pravidla, když váš agent nakoupí zboží přes hranice? Na tuhle otázku zatím nikdo nemá dobrou odpověď.

Microsoft zároveň otevírá vývojářům technologii, na které běží jeho agenti Copilot, a to přes platformu Foundry. Firmy tak dostanou spravované prostředí pro stavbu vlastních agentů. Pro ty, kdo s AI skutečně něco vyvíjejí, je to praktická zpráva: méně lepení infrastruktury, víc času na samotný produkt. A stojí za zmínku i to, že Codex od OpenAI se podle jednoho textu blíží filmovému JARVISovi, protože spojuje kódovací agenta s ovládáním počítače. Prý zvládne programování, práci přes SSH, střih videa i vyúčtování výdajů. Apropos, JARVIS-ovské přirovnání beru s rezervou, takových srovnání jsme už slyšeli desítky. Ale směr je jasný: hranice mezi kódovacím nástrojem a obecným asistentem se stírá.

Na straně hardwaru mě zaujaly dvě zprávy z robotiky. Vědci vyvinuli humanoidní systém, který se učí chůzi a manipulaci s předměty ze samostatně sbíraných dat a pak obě dovednosti spojí do vícekrokových úloh, aniž by potřeboval ukázky celých sekvencí. Kontrolér z ETH Zürich zase umožňuje humanoidům šplhat po žebřících, přeskakovat překážky, plazit se a vstát po pádu. Obě věci jsou podstatné z jednoho důvodu: skládání naučených dovedností je přesně to, co robotům dosud chybělo, aby opustily laboratoř. Zda to skutečně vydrží v nepořádku reálného světa, ukážou až nasazení, ne videa z testů.

Nakonec jedna méně nápadná zpráva. Pokrok u zkSNARK, kryptografických důkazů, se hodí k prokázání, že inference modelu proběhla správně. Pokud vás zajímá, proč na tom záleží, představte si, že platíte za odpověď od modelu a nemáte jak ověřit, že vám opravdu odpovídal ten, za kterého jste zaplatili. Jakmile agenti začnou nakládat s penězi, ověřitelnost přestane být akademickou kuriozitou. Bude to otázka důvěry, na které se bude stavět celý agentní obchod.