Nový GPT-5.1, špioni v Gmailech, AI z Číny a kvantový skok IBM a proč je Google zase v průšvihu?

OpenAI právě představilo GPT-5.1, a tohle není jen další číselná inovace – jde o modely, které s vámi konverzují víc jako kamarád a míň jako encyklopedie . GPT-5.1 přichází ve dvou hlavních variantách: GPT-5.1 Instant pro každodenní použití a GPT-5.1 Thinking pro složitější úlohy, které vyžadují hlubší úvahu . Nejlepší je, že OpenAI konečně chápe, že dobrá AI má být nejen chytrá, ale taky příjemná v konverzaci .

GPT-5.1 Instant je teď vřelejší a mnohem víc konverzační než jeho předchůdce . Překvapivě dovede být hravý a zároveň jasný a  užitečný – zkrátka se s ním nebudete nudit při chatování o čemkoli od kafe až po stresovou zátěž . Model se výrazně zlepšil v plnění instrukcí, takže konečně opravdu odpovídá na to, co jste se ptali, ne na to, co si myslí, že jste se chtěli zeptat . Pokud mu řeknete „odpovídej v šesti slovech“, udělá to – bez zádrhelů a bez domýšlivých rozšíření . Nově dokáže aktivovat adaptivní uvažování při složitějších otázkách, což znamená lepší výsledky v matematice a kódování (třeba na testech AIME 2025 nebo Codeforces) .

GPT-5.1 Thinking dostal taktéž vylepšení, hlavně v tom, jak adaptuje čas potřebný k přemýšlení podle složitosti úkolu . Na jednoduché věci reaguje rychleji, zatímco u  komplexnějších problémů si dá na čas a přemýšlí důkladněji – přesně jak byste čekali od lidského experta . Odpovědi jsou teď jasnější a srozumitelnější, méně technického žargonu, což znamená, že i složité technické koncepty dokáže vysvětlit tak, aby jim porozuměl kdokoli . Výsledkem je model, který je nejen nejschopnější, ale taky nejpřístupnější pro běžné uživatele, ať už v práci nebo při studiu .

OpenAI konečně posílilo možnosti personalizace – teď můžete ovládat tón ChatGPT přes šest stylů: Default, Friendly, Efficient, Professional, Candid a Quirky . Tyhle nastavení fungují napříč všemi modely a AI může proaktivně nabídnout aktualizaci preferencí přímo během konverzace, když si všimne, že chcete jiný styl odpovědí . Pokud potřebujete ještě detailnější kontrolu, experimentálně se zavádí možnost ladit charakteristiky ChatGPT přímo – od stručnosti přes vřelost až po frekvenci emoji . GPT-5.1 je dostupný pro placené uživatele (Pro, Plus, Go, Business) s postupným rozšířením na free a  nepřihlášené uživatele, přičemž v API dorazí ještě tento týden .

IBM právě odhalilo IBM Quantum Nighthawk, svůj dosud nejpokročilejší kvantový procesor, a plány na dosažení kvantové výhody už v roce 2026 přestávají znít jako sci-fi . Tento 120-qubitový zvířák přichází s 218 tunovatelnými couplers nové generace, což je o 20% víc než u předchozího Heronu, a umožňuje provádět výpočty s  o 30% vyšší komplexitou obvodů při zachování nízké chybovosti . To v  praxi znamená schopnost řešit problémy vyžadující až 5 000 dvou-qubitových bran – základních operací, bez kterých kvantové počítání není . IBM plánuje, že do konce roku 2026 dosáhne až 7 500 bran, v roce 2027 pak 10 000 a v roce 2028 dokonce 15 000 bran díky propojení 1 000+ qubitů přes long-range couplery .

Aby podpořilo validaci kvantové výhody, IBM spolu s partnery jako Algorithmiq, Flatiron Institute a BlueQubit spustilo otevřený kvantový tracker . Tento komunitní nástroj systematicky monitoruje a ověřuje nové ukázky kvantové výhody napříč třemi experimenty – od odhadu pozorovatelných po variační problémy a úlohy s efektivní klasickou verifikací . Jay Gambetta, ředitel IBM Research, to shrnul jasně: IBM je jediná firma schopná rychle inovovat a škálovat kvantový software, hardware, výrobu i  korekci chyb, aby odemkla transformativní aplikace . Tracker umožní sledovat „ping-pong“ mezi nejlepšími kvantovými a klasickými metodami, což dává šanci realisticky posoudit, kdy kvantové počítače skutečně převezmou vedení .

Kvantový software Qiskit dostal taktéž významné upgrady – škálované schopnosti dynamických obvodů zvyšují přesnost o 24% při 100+ qubitech . Nový exekuční model s  C-API otevírá dveře HPC-akcelerované mitigaci chyb, která snižuje náklady na získávání přesných výsledků více než 100× . Qiskit dostává C++ rozhraní, aby uživatelé mohli programovat kvantové počítače nativně v existujících HPC prostředích – což otevírá cestu pro vědecké a HPC komunity, které se teprve rozkoukávají v kvantovém světě . Do roku 2027 IBM plánuje rozšířit Qiskit o výpočetní knihovny pro strojové učení a optimalizaci, aby lépe řešil fyzikální a chemické výzvy jako diferenciální rovnice a Hamiltonovské simulace .

Paralelně IBM rychle postupuje k fault-tolerant kvantovému počítání do roku 2029 . Experimentální procesor IBM Quantum Loon poprvé ukazuje všechny klíčové komponenty potřebné pro kvantovou korekci chyb – od nízkoztrátoých routing vrstev a long-range c-couplers až po technologie pro reset qubitů mezi výpočty . IBM předčasně splnilo milník: dokázalo použít klasický hardware k dekódování chyb v reálném čase (pod 480 nanosekund) pomocí qLDPC kódů – a to rok před plánovaným termínem . Tenhle inženýrský výkon společně s Loonem potvrzuje, že základní kameny pro škálování qLDPC kódů na vysokorychlostních supravodivých qubitech jsou na místě .

IBM také přechází na 300mm waferovou výrobu v pokročilém zařízení Albany NanoTech Complex v New Yorku . State-of-the-art semiconductor tooling už umožnil IBM zdvojnásobit rychlost R&D snížením času potřebného k výrobě nového procesoru o  polovinu, paralelně zkoumat více designů a dosáhnout desetinásobného nárůstu fyzické komplexnosti kvantových čipů . Tahle tovární infrastruktura bude klíčová pro akceleraci vývoje a fault-tolerant škálování kvantových systémů, které IBM slibuje do konce dekády .

Google čelí vážným obviněním, že jeho Gemini AI asistent tajně přistupoval k soukromým komunikacím uživatelů napříč Gmailem, Chatem a Meetem . Nová žaloba podaná v kalifornském federálním soudu tvrdí, že Google nelegálně zapnul Gemini ke sběru osobních dat bez vědomí či souhlasu uživatelů . Podle stížnosti podané v San Jose Google v  říjnu „tiše“ aktivoval Gemini napříč svými populárními komunikačními aplikacemi – zatímco dříve měli uživatelé možnost AI asistenta sami zapnout, firma nyní přepnutí provedla automaticky, což umožnilo Gemini analyzovat soukromé zprávy, emaily a přílohy v zákulisí .

Žaloba, která usiluje o status hromadné žaloby (class-action), argumentuje, že tento krok porušuje California Invasion of Privacy Act – státní zákon zakazující nahrávání nebo odposlouchávání soukromých konverzací bez svolení všech stran . Stížnost uvádí, že pokud uživatelé Gemini ručně nevypnou v Googlích nastaveních soukromí – což vyžaduje proklikání několika menu – AI nástroj pokračuje v „přístupu a zneužívání“ uživatelských dat na pozadí . Jednoduše řečeno, žaloba tvrdí, že Gemini efektivně čte každý email a zprávu, kterou uživatelé posílají nebo přijímají přes Googlí služby, včetně textu, příloh a souborů sdílených v konverzacích .

Google dosud nevydal veřejné vyjádření k žalobě, ale odborníci na soukromí říkají, že případ může znovu rozdmýchat obavy ohledně toho, jak jsou AI modely trénovány a zda překračují etické nebo právní hranice v tom, jak sbírají informace . Gemini je Googlí pokročilý AI systém navržený k tomu, aby uživatelům pomáhal psát, shrnovat a generovat obsah přímo uvnitř aplikací jako Gmail a Docs . Zatímco firma tvrdí, že její AI nástroje jsou designovány k asistenci, nikoliv k špehovství, žaloba maluje odlišný obraz – kde pohodlí přichází na úkor soukromí uživatelů . Případ Thele v. Google LLC (25-cv-09704) bude projednáván v U.S. District Court for the Northern District of California a pokud se prokáže, mohl by se stát jednou z nejvýznamnějších soukromostních bitev zahrnujících AI dodnes .

Baidu právě open-sourcovalo ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking, multimodální vision-language model představený 11. listopadu 2025, který překvapivě předčí některé top modely od Googlu . Tento model disponuje 28 miliardami celkových parametrů, ale využívá pouze 3 miliardy při každé inferenci díky A3B sparse Mixture-of-Experts routeru – což výrazně snižuje paměťové nároky a  umožňuje běh na standardních GPU . Testování ukazuje, že ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking překonává Google Gemini-2.5-Pro na benchmarcích jako VQA, MMBench a SEED-Bench a vyrovnává se nebo bije větší 7B+ open-source modely v multimodálních reasoning úlohách .

Model přináší nový semantic-alignment modul, který společně embeduje obrázky s čínským a anglickým textem, čímž minimalizuje halucinace a posiluje detailní uvažování . To je klíčové pro praktické nasazení, kde nelze tolerovat, aby AI vymýšlela nesmyslné odpovědi nebo si jen „domýšlela“ obsah obrázků . Všechny assets modelu – včetně vah, trénovacího kódu a evaluačních notebooků – jsou dostupné pod Apache-2.0 licencí, což technologické komunitě umožňuje model používat a dolaďovat přes platformy jako GitHub, Hugging Face, PaddlePaddle AI Studio a ModelScope . Toto vydání rozšiřuje Baiduovu ERNIE 4.5 řadu a slouží jako lehká alternativa před startem next-gen ERNIE-5 série .

Baidu tímto krokem vyzývá giganta jako Google a OpenAI, jejichž vlajkové VL modely zůstávají uzavřené, zatímco open-source model od Baidu je předčí a zároveň vyžaduje jen 3 miliardy aktivních parametrů při inferenci . To otevírá dveře startupům, akademickým výzkumníkům a výrobcům edge zařízení, kteří dříve nemohli využít state-of-the-art AI kvůli hardware nárokům . Krok odráží širší průmyslový trend směrem k efektivitě a transparentnosti a může urychlit reálné aplikace v AR, robotice a on-device AI, jak Baidu buduje k svému dalšímu velkému releasu . Zkrátka: čínská firma ukazuje, že open-source přístup může konkurovat uzavřeným systémům a  zároveň být dostupnější a flexibilnější pro globální vývojářskou komunitu .

Google dnes představilo Private AI Compute, cloudový systém navržený k ochraně uživatelských dat, která telefony Pixel 10 posílají do cloudu pro zpracování AI funkcemi . Některé AI modely používané nejnovější sérií Pixel 10 jsou příliš velké na to, aby běžely přímo v zařízení, takže Google je hostuje ve svém cloudu . Private AI Compute chrání data pomocí specializovaných, zabezpečených serverů vybavených Googlovými vlastními TPU machine learning akcelerátory (nejnovější Ironwood, představený v dubnu, běží v klastrech obsahujících až 9 216 čipů s agregovaným výkonem 42,5 exaflopů) . Tyto TPU jsou instalovány na serverech, kde Google zakázal shell access – schopnost, kterou administrátoři běžně používají k úpravě citlivých softwarových komponent a kterou často zneužívají kyberútoky k instalaci malwaru .

Pixel zařízení se nepřipojují přímo k TPU, ale prochází zprostředkujícími servery poháněnými CPU od AMD . Google využívá funkci SEV-SNP, kterou AMD dodává se svými procesory, aby snížil riziko bezpečnostních úniků . SEV-SNP rozděluje paměť serveru do šifrovaných segmentů, které mohou přistupovat pouze virtuální stroje, jež je používají – paměť tak nemůže dešifrovat hypervisor ani operační systém, což znamená, že ani Google jako provozovatel infrastruktury nemá způsob, jak zobrazit uživatelská data . SEV-SNP zahrnuje také ochranu proti side channel útokům, které se pokoušejí extrahovat citlivá data analýzou fyzických vlastností serveru, jako jsou výkyvy spotřeby energie .

Pixel telefony se připojují k Googlovým AMD serverům přes šifrovaná spojení a před navázáním připojení Google ověřuje servery pomocí techniky zvané attestation – metody, která používá technická data o systému k ověření, že není škodlivý . Google routuje síťový provoz Private AI Compute přes systémy nazývané IP blinding relays, jejichž účelem je skrýt IP adresy uživatelů Pixelů . Bez IP adresy nemá hacker hledající odposlech konkrétního uživatele způsob, jak odlišit jeho provoz od jiných síťových dat, což činí kyberútoky prakticky neproveditelné .

Private AI Compute Google používá k napájení Pixelí Recorder transkripční aplikace – systém podle firmy umožňuje Recorderu poskytovat transkripční shrnutí ve více jazycích, než by jinak bylo možné . Private AI Compute také posiluje Magic Cue, novou sadu funkcí Pixelu, která pomáhá uživatelům najít data uložená v Googlích službách . Jay Yagnik, Googlí vice president of AI innovation and research, to shrnul: „Tohle je jen začátek. Private AI Compute otevírá novou sadu možností pro užitečné AI zkušenosti, teď když můžeme používat on-device i pokročilé cloudové modely pro ty nejcitlivější use cases“ .

Zdrojové URL: