Uzbuđenje koje okružuje svaki novi AI model je opipljivo. Sa svakim saopštenjem, korisnici – od programera do pisaca – željno iščekuju da vide da li najnovija verzija konačno ispunjava velika obećanja. Claude Opus 4.5 nije izuzetak; internetom su se proširile glasine o njegovim navodno revolucionarnim sposobnostima, podstičući debatu i velika očekivanja.

Veštačka inteligencija ostvaruje dubok i neposredan uticaj u oblasti zdravstva, krećući se iz laboratorije u kliniku ubrzanim tempom. Nedavni proboji naglašavaju potencijal AI da revolucionira sve, od razvoja lekova do dijagnoze raka.

Svet veštačke inteligencije bruji o novom konceptu: Agentni AI (Agentic AI). Za razliku od generativnih AI modela (poput ChatGPT-a) koji jednostavno odgovaraju na upit, Agentni AI sistemi su dizajnirani da budu autonomni. Oni mogu da postave sopstvene ciljeve, kreiraju plan za njihovo postizanje i izvrše niz koraka bez stalne ljudske intervencije [1] [2].

Google je nedavno predstavio Gemini 3, (o čemu smo pisali) svoju najnoviju generaciju modela veštačke inteligencije, najavljujući novu eru u interakciji čoveka i mašine. Ovaj model je opisan kao najbolji na svetu za multimodalno razumevanje, što znači da može istovremeno obrađivati i razumeti tekst, slike, zvuk i video. Naprednija verzija, Gemini 3 Pro, već nadmašuje sve prethodne modele na ključnim AI testovima, obećavajući izuzetnu inteligenciju, sposobnost rešavanja složenih zadataka i personalizaciju.

Na GDPval benčmarku, koji procenjuje zadatke zasnovane na znanju u 44 profesije i 9 velikih industrija, GPT-5.2 Thinking nadmašuje ili se izjednačava sa vrhunskim ljudskim profesionalcima u 70,9% poređenja. Pri tome, generiše rezultate preko 11 puta brže i sa manje od 1% procenjenih troškova eksperta. Ovo omogućava inženjerskim timovima da pouzdano generišu artefakte kao što su prezentacije, tabele, rasporedi i dijagrami na osnovu strukturiranih instrukcija.

Uobičajena percepcija je da su OpenAI, Nvidia i Google jedini neprikosnoveni lideri u svetu AI inovacija. Njihovi potezi privlače svu medijsku pažnju, stvarajući sliku da se budućnost tehnologije kuje isključivo u Silicijumskoj dolini. Međutim, sa druge strane sveta, kineski tehnološki giganti poput Alibabe, Baidua i Tencenta razvijaju izuzetno moćne AI modele koji, uz znatno manje medijske pažnje i investicija, postižu neverovatne rezultate.

Kada je Andrej Karpathy u februaru 2025. god. skovao termin „vibe coding“, mislio je to napola u šali. Bivši direktor AI odeljenja u Tesli opisao je novi način programiranja gde se developeri „potpuno prepuštaju osećaju“ i puštaju veštačku inteligenciju da obavi teži deo posla. Kucajte komande na prirodnom jeziku umesto koda, prihvatajte sve AI sugestije bez čitanja, kopirajte poruke o greškama dok stvari ne prorade – praktično leteći na slepo. Devet meseci kasnije, ovaj šaljivi termin postao je istovremeno najhvaljenija metodologija programiranja u Silicijumskoj dolini – i priča upozorenja. Ono što je usledilo je devetomesečno putovanje od eksplozivnog rasta do suočavanja sa tvrdoglavom ekonomijom i tehničkim ograničenjima – studija slučaja o tome kako t...

U raspravi o veštačkoj inteligenciji, često se sve svodi na jedno pitanje: da li je ona pretnja koja će nam oduzeti poslove ili alat koji će ih unaprediti? Dok kompanije širom sveta pokušavaju da nađu odgovor, jedan tihi interni eksperiment u SAP-u otkrio je nešto neočekivano. Pokazalo se da najveća prepreka za usvajanje AI tehnologije možda nije u samoj tehnologiji, već u našim glavama – u duboko ukorenjenoj ljudskoj pristrasnosti.

Programeri se suočavaju sa značajnim izazovom: kako povezati moćne AI agente sa alatima i podacima koji postoje van njihovih interfejsa za ćaskanje. Iako su AI agenti predstavljeni kao rešenje za planiranje putovanja, odgovaranje na poslovna pitanja i rešavanje složenih problema, postojeće metode za njihovu integraciju su često "krhke", teške za skaliranje i problematične za upravljanje. Kao odgovor na ovaj problem, Gugl je lansirao sopstvene, potpuno upravljane i udaljene MCP servere, sa ciljem da pojednostavi i osigura ovu ključnu vezu.

Dok organizacije ubrzano usvajaju veštačku inteligenciju, mnoge se suočavaju sa neočekivanom preprekom. Istraživanje MIT Sloan Management Review-a otkriva da 91% lidera u velikim kompanijama navodi „kulturološke izazove i upravljanje promenama“ kao primarnu prepreku na putu ka organizaciji vođenoj podacima. Samo 9% ukazuje na tehnološke izazove. Ovaj podatak razotkriva ključnu istinu: implementacija veštačke inteligencije je suštinski ljudski, a ne tehnički problem.

У овом кратком видеу отац Арсеније осврнуо се на добре и лоше стране вештачке интелигенције.

Naučna fantastika je često zasnovana na opasnostima superinteligentne veštačke inteligencije (AI) – sistema koji prevazilazi najbolje ljudske sposobnosti u gotovo svim kognitivnim domenima. Iako su današnji vodeći AI modeli, poput onih koji pišu i rafiniraju sopstveni softver, daleko od superinteligencije, postavlja se pitanje da li to samousavršavanje može prerasti u pravu superinteligenciju.

„Waiting Room“ je nadrealna psihološka drama smeštena u beskonačni prostor nalik čekaonici. Callum Vane i Bernie Dubois zaglavljeni su u ciklusu beskrajnog čekanja, paralisani efektom uloženog troška i udobnošću inercije. U svetu definisanom ceduljama, brojačima i pravilima, moraju da odluče da li su dovoljno hrabri da jednostavno prođu kroz otključana vrata i krenu u život koji žele da žive.

Generativna veštačka inteligencija (AI) je u rekordnom roku prešla put od tehnološke zanimljivosti do sveprisutne sile koja iz temelja menja kreativne profesije. Ono što je do juče bio predmet naučne fantastike, danas je alat koji se koristi u agencijama, studijima i frilens projektima širom sveta. Ali šta se dešava kada algoritam počne da piše pesme, slika portrete i režira reklame? Ko pobeđuje, a ko gubi?

Oblast veštačke inteligencije (AI) doživljava neviđenu ekspanziju, ali sa rastom dolazi i zabrinjavajući problem: poplava ogromnog broja nekvalitetnih istraživačkih radova. U akademskim krugovima, ovaj fenomen je poznat kao "slop problem" ili problem "đubreta". Ovaj trend izaziva ozbiljnu zabrinutost među stručnjacima, koji upozoravaju da pritisak da se objavljuje što više, umesto da se fokusira na kvalitet, ugrožava sam temelj naučnog napretka u ovoj ključnoj disciplini.

Google Colab (pun naziv Google Colaboratory) je moćan alat baziran na klaudu koji omogućava pojedincima i timovima da pišu, izvršavaju i dele Python kod direktno iz svog veb pregledača. Ovaj alat je posebno popularan u oblastima mašinskog učenja, analize podataka i naučnog računarstva [1, 2].

Svi smo svesni postojanja sajber pretnji; termini poput hakovanja i fišinga postali su deo naše svakodnevice. Međutim, stvarna situacija, posebno za zemlje na geopolitičkim raskrsnicama kao što je Grčka, daleko je intenzivnija nego što većina nas može i da zamisli. Ovo nije priča o izolovanim incidentima, već o konstantnom, nevidljivom sukobu.

Da li se na tržištu formira balon veštačke inteligencije (AI)? Ovo pitanje sve više brine investitore, a među njima je i Majkl Bari, menadžer hedž fonda poznat po tome što je predvideo krah tržišta nekretnina tokom Velike recesije. Zabrinutost podstiču i izuzetno visoke valuacije pojedinih tehnoloških kompanija. S druge strane, lider u proizvodnji AI čipova, Nvidia, upravo je objavila poslovne rezultate koji su nadmašili očekivanja i predstavila optimistične prognoze prihoda, šaljući potpuno suprotan signal.

Kako zaista merimo „inteligenciju“ kod sistema veštačke inteligencije (AI)? Iako najnoviji AI modeli postižu izvanredne rezultate na standardizovanim testovima, poput pravosudnog ispita, to ne znači nužno da će biti efikasni u rešavanju problema u stvarnom svetu. Melanie Mitchell, profesorka na institutu Santa Fe i jedan od vodećih stručnjaka u ovoj oblasti, tvrdi da su nam potrebni fundamentalno bolji načini za testiranje veštačke inteligencije. Ovaj članak istražuje njenu ideju o primeni rigoroznih metoda iz razvojne i komparativne psihologije za dublju i precizniju procenu kognitivnih sposobnosti mašina.