Trump végrehajtási rendeletet írt alá az MI biztonságáról — de önkéntes alapon
Trump elnök kedden végrehajtási rendeletet írt alá a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatainak kezelésére, ami érezhető fordulatot jelent a kormányzat eddigi, lesz-ami-lesz hozzáállásához képest. A rendeletet közvetlenül az Anthropic Mythos Preview modellje váltotta ki, amely áprilisban rázta meg Washingtont: emberi képességeket meghaladó hatékonysággal talált kritikus sebezhetőségeket a világ legelterjedtebb operációs rendszereiben és böngészőiben.
A rendelet legfontosabb eleme: az MI-cégeket arra kérik, hogy önkéntes alapon bocsássák a kormányzat rendelkezésére legfejlettebb modelljeiket tesztelésre, legfeljebb 30 nappal a nyilvános megjelenés előtt. A szövetségi hatóságoknak 60 napjuk van az önkéntes keretrendszer kidolgozására. Emellett egy MI kiberbiztonsági információs központ is létrejön, amely a sebezhetőségeket vizsgálja és osztja meg az iparági szereplőkkel.
Fontos részlet: a rendelet kifejezetten tiltja, hogy a kormányzat kötelező engedélyeztetési rendszert vezessen be az új MI-modellekre — vagyis ez kérés, nem előírás. Az önkéntes jelleg azoknak nem tetszik, akik erősebb szabályozást sürgetnének, különösen annak fényében, hogy a Mythos Preview több mint 23 000 potenciális sebezhetőséget azonosított több mint 1000 open-source projektben, amelyek közül több mint 1000-et magas vagy kritikus besorolásúnak minősítettek.
Források: NPR, CNBC, Fehér Ház
Az Anthropic tőzsdére készül 965 milliárd dolláros értékeléssel
Az eddigi legnagyobb MI-tőzsdei bevezetésre készülve az Anthropic bizalmasan benyújtotta S-1 tájékoztatóját az SEC-nek vasárnap, június 1-jén. A bejelentés alig egy héttel azután érkezett, hogy a cég 65 milliárd dollárt gyűjtött a Series H finanszírozási körben, amely 965 milliárd dollárra emelte az értékelését — meghaladva az OpenAI márciusi 852 milliárd dolláros értékét.
A számok magukért beszélnek: a vállalat májusban jelentette be, hogy éves szintre vetített bevétele elérte a 47 milliárd dollárt, szemben a tavalyi 10 milliárd dollárral. Ha a piac kedvező marad, az 1000 milliárd dolláros debüt egyre inkább alapforgatókönyvnek tűnik.
A tőzsdei bejelentést egy figyelemre méltó időszak koronázza, amelyben az Anthropic leigazolta Andrej Karpathyt is — az ismert MI-kutatót, aki az OpenAI társalapítója volt és a Tesla Autopilot programját vezette. Karpathy május végén kezdett az Anthropicnál, ahol Nick Joseph csapatában a Claude felhasználásán dolgozik a pre-training kutatás felgyorsítására.
Bizalmas bejelentésről lévén szó, a részletes pénzügyi adatok csak akkor válnak nyilvánossá, amikor az Anthropic áttér a szabványos S-1 formátumra. A Wall Street azonban már most pozicionálja magát arra, amit sokan a mesterséges intelligencia történetének legnagyobb tőzsdei bevezetéseként tartanak számon.
Források: CNBC, TechCrunch, Anthropic
A Microsoft saját MI-modellekkel csökkenti az OpenAI-függőségét a Build 2026-on
A Microsoft éves Build fejlesztői konferenciáján kedden mutatta be a MAI-Code-1-Flash modellt — egy 5 milliárd paraméteres kódolási modellt, amelyet teljes egészében házon belül fejlesztettek, tiszta, megfelelően licenszelt adatokon tanítva. Egyértelmű jelzés: a Microsoft saját MI-képességeket épít ahelyett, hogy kizárólag az OpenAI-partnerségre támaszkodna.
A MAI-Code-1-Flash adaptív gondolkodást alkalmaz: egyszerű kéréseknél tömör, összetett feladatoknál viszont több erőforrást fordít a következtetésre. A Microsoft benchmarkjai szerint a modell ár-érték arányban felülmúlja a Claude Haiku 4.5-öt, és akár 60%-kal kevesebb tokennel képes megoldani nehezebb kódolási feladatokat, 85,8%-ot érve el a Microsoft saját adversarial kódolási benchmarkján.
Emellett bemutatták a MAI-Thinking-1 modellt is — a Microsoft első saját fejlesztésű gondolkodó modelljét, amelyet OpenAI-adatok nélkül tanítottak. Mindkét modell elérhető lesz a GitHub Copilot felhasználók számára minden fizetős szinten: Free, Pro (10 dollár/hó), Pro+ (39 dollár/hó) és Max.
A kettős bemutatóval a Microsoft stratégiai fordulata egyértelmű: bár az OpenAI-partnerség továbbra is értékes, a vállalat egyértelműen a saját frontier képességeibe fektet, különösen a fejlesztői munkafolyamatok terén, ahol a GitHub-bal és a VS Code-dal mélyen integrálódhat.
Források: Microsoft AI, CNBC, Microsoft Build élő blog
A Google MI-ügynökökkel és a Gemini 3.5 Flash-sel alakítja át a keresést
A Google átfogó Search-átalakítása — amelyet először az I/O 2026-on mutattak be májusban — mostanra világszerte elérhető. A Gemini 3.5 Flash lett az alapértelmezett modell a Google Search AI Mode-jában: négyszer gyorsabban generál output tokeneket a konkurens frontier modelleknél, miközben kódolási és többlépéses agentic feladatokban felülmúlja a Gemini 3.1 Pro-t.
A legjelentősebb változás a Google keresőmező több mint 25 éve legnagyobb átalakítása. Az új felület teljesen MI-alapú, dinamikusan alkalmazkodik a felhasználó igényeihez, és intelligens javaslatokkal megy messze túl a hagyományos automatikus kiegészítésen. A felhasználók mostantól szöveg, képek, fájlok, videók, sőt Chrome-lapok segítségével is kereshetnek.
Talán a legérdekesebb újdonság a keresési ügynökök bevezetése — olyan információs ügynökök, amelyek a háttérben nonstop dolgoznak, és intelligensen következtetnek az összegyűjtött információkból. Összetett feladatoknál — például esküvőszervezésnél vagy költözésnél — a Search egyedi dashboardokat és nyomkövetőket építhet, amelyekhez a felhasználók bármikor visszatérhetnek. Ezek az ügynökök nyáron indulnak el, először a Google AI Pro és Ultra előfizetők számára.
A Gemini 3.5 Pro még ebben a hónapban várható — Sundar Pichai vezérigazgató az I/O-n azt mondta: „adjatok nekünk egy hónapot, és megkapjátok" —, amivel a Google agresszívan pozicionálja magát a fogyasztói és fejlesztői MI-piacon egyaránt.
Források: Google Blog, Gemini 3.5 bejelentés, TechCrunch