08. July 2026
OpenAI har rullet ut en ny og langt mer avansert talemodell under navnet GPT-Live. Den største nyvinningen er at modellen nå kan snakke og lytte samtidig. Dette fjerner den kunstige og litt trege "samtaleflyten" vi har vært vant til, hvor man må vente på at maskinen har snakket ferdig før man kan skyte inn en korreksjon.
Se for deg at du tar en telefon og prater med en assistent som ikke bare forstår tonefall og nøling, men som du også kan avbryte midt i en setning dersom du vil endre retning på samtalen. Teknologien er spesielt optimalisert for sanntidsoversettelse, der nyansene i en samtale må fanges opp umiddelbart uten at det oppstår pinlig stillhet.
For selskaper som driver med global kundesupport eller internasjonale forhandlinger, fjerner dette et enormt friksjonsledd. Kundesentre kan nå gå fra rigide, automatiserte telefonsvarere til flytende, menneskelignende dialoger på tvers av språk. I tillegg åpner det for at bedrifter som leverer sanntidstolkning kan skalere tjenestene sine til en brøkdel av dagens kostnad. Du kan lese mer om lanseringen hos TechCrunch og i kunngjøringen på OpenAI.
En Jeff Bezos-støttet AI-startup argumenterer nå for at dagens tekstbaserte språkmodeller (som ChatGPT og Claude) har møtt veggen når det gjelder å forstå den fysiske verden. Svaret på å oppnå generell kunstig intelligens (AGI) ligger ikke i å mate algoritmene med mer tekst fra internett, men å la dem "spille" dataspill.
Bakgrunnen er enkel: Språkmodeller er fantastiske på tekst, men de mangler grunnleggende forståelse for rom, fysikk, og årsak-virkning. I et virtuelt 3D-miljø – som et dataspill – må en AI-agent navigere fysiske hindringer, forutse konsekvensene av egne handlinger og tilpasse seg dynamiske regler. Dette gir en langt dypere og mer praktisk forståelse av verden enn milliarder av ord på en skjerm kan tilby.
For produksjonsbedrifter og logistikkgiganter som satser på roboter i varehus eller produksjonslinjer, er dette et viktig paradigmeskifte. I stedet for å programmere roboter manuelt for hvert scenario, kan neste generasjon fysiske roboter trenes opp i simulerte spillverdener. Dette vil gjøre roboter langt mer tilpasningsdyktige til uventede endringer på fabrikkgulvet, og redusere tiden det tar å rulle ut autonom teknologi fra måneder til dager. Hør mer om konseptet i denne episoden fra TechCrunch.
Sikkerhetsforskere har avdekket en ny sårbarhet, døpt "HalluSquatting", som rammer ni av de mest populære AI-utviklerverktøyene på markedet. Metoden utnytter en av de mest kjente svakhetene ved store språkmodeller: Deres manglende evne til å innrømme at de ikke vet svaret.
Når programvareutviklere ber en AI-assistent om hjelp til å skrive kode, hender det ofte at modellen "hallusinerer" – det vil si at den dikter opp navnet på eksterne programvarebiblioteker (pakker) som ikke eksisterer i virkeligheten. Hackere har oppdaget dette, og overvåker hvilke navn modellene foreslår. Deretter registrerer hackerne pakker med akkurat disse fiktive navnene i offentlige registre, men fyller dem med skadelig kode. Når en intetanende utvikler laster ned pakken AI-en foreslo, blir bedriftens systemer infisert.
IT-sikkerhetsansvarlige og CTO-er må umiddelbart stramme inn rutinene for bruk av AI-kodingsassistenter som GitHub Copilot eller lignende. Utviklingsteam kan ikke lenger blindt stole på kodeforslag uten å verifisere at pakkene som importeres faktisk er legitime. Dette krever innføring av strenge, automatiserte skanneprosesser av alle eksterne kildekoder før de integreres i bedriftens egne produkter. Detaljene om sikkerhetstrusselen er beskrevet hos Ars Technica.
Meta ruller ut en ny sikkerhetsoppdatering til sine smarte AI-briller som skal hindre brukere i å filme andre i skjul. Samtidig fortsetter selskapet å utvide omfanget av personopplysninger de samler inn for å trene sine egne AI-modeller, noe som skaper en åpenbar motsetning i strategien deres.
De smarte brillene blir stadig mer populære i arbeidshverdagen for å ta kjappe notater, oversette skilt eller gjøre opptak håndfritt. Men oppdateringen kommer i en tid der Meta møter økende skepsis for hvordan de bruker dataene som fanges opp av brillenes sensorer og kameraer til å trene opp sine multimodale AI-systemer.
For virksomheter som vurderer å rulle ut "wearables" eller smarte briller til ansatte i feltarbeid eller inspeksjonsroller, reiser dette betydelige juridiske spørsmål. Man må nøye vurdere om bruken av slike verktøy bryter med personvernforordninger (GDPR), spesielt dersom brillene fanger opp sensitiv kundeinformasjon eller forretningshemmeligheter som deretter sendes tilbake til Metas servere for produkttrening. Les mer om Metas balansegang hos TechCrunch.