Radar AI #46 – Claude Fable 5.2: najmocniejszy model, ale 26,54 USD za zadanie

United Airlines zakazuje agentom AI rezerwowania lotów – 11 listopada linia ogłosiła, że zmienia zasady rezerwacji i blokuje „nieautoryzowanych” osobistych agentów AI w swoich kanałach oraz pośrednio u agencji i agregatorów. Powołuje się na bezpieczeństwo danych logowania, ryzyko niezamierzonych zakupów i możliwe naruszenie przepisów federalnych, a daty wejścia zakazu w życie nie podała. Analityk Henry Harteveldt ocenia, że chodzi o kontrolę nad sprzedażą i koszt wyszukiwań robionych przez boty. Southwest idzie w drugą stronę i udostępnia ofertę w ChatGPT.

Amazon zastąpił Sonneta 4.6 modelem decyzyjnym i obniżył koszt etykietowania zgłoszeń o 98% – Dwóch inżynierów przeniosło przypisywanie ticketów do 20 kategorii na Strands Decider, model, który nie generuje tekstu, tylko zwraca prawdopodobieństwo każdej opcji. Koszt spadł z ok. 22 200 do ok. 500 USD za milion zgłoszeń, a czas wywołania z 4215 do 897 ms. To wpis zespołu, który ten model rozwija, i nie podaje żadnej metryki trafności poza stwierdzeniem, że jakość jest „równie dobra”.

Claude otwiera w rozmowie pełne aplikacje firmowe – Interaktywne konektory pokazują już nie podgląd, lecz całą aplikację, na start Adobe, Atlassian i HubSpot. Claude może np. poprawić stronę w Confluence, a każdą zmianę zatwierdza użytkownik. Funkcja jest w publicznym preview i opiera się na MCP Apps, więc zadziała też w innych klientach AI. Anthropic podaje ponad 9000 konektorów i wtyczek w Claude Marketplace.

Notion: dostawca AI przechowywał dane mimo umowy o zerowej retencji – Fireworks AI zgłosił incydent, który dotknął mniej niż 1% workspace'ów: na jego serwerach zostały treści czatów z Notion AI przetwarzane m.in. przez funkcję Insights. Do 3 listopada Notion odłączył dostawcę i usunął dane, a dochodzenie trwa. Kto wklejał do Notion AI hasła albo klucze API, powinien je wymienić.

Anthropic o pamięci agentów: „dreaming”, czyli porządki w notatkach po sesji – Agent offline czyta transkrypty poprzednich sesji, poprawia błędne notatki i buduje z nich wiki. W jednym z zadań CL-Bench wynik Opus 5 wzrósł dzięki pamięci z 0,564 do 0,828. W eksperymencie na repozytoriach firmy Stainless sama wiki odpowiadała na 13% kryteriów po dwóch sesjach i 48% po 128. Praktyczna uwaga z tekstu: mocnym modelom wystarczy informacja, że katalog pamięci istnieje, a reguła „zapisuj tylko porażki” pogarsza wynik.

Gemini 4 Carbon w API: 2/10 USD za 1 mln tokenów tylko do końca listopada – Od 10 listopada model jest dostępny dla płacących deweloperów i firm w Google AI Studio i Gemini for business, a po 30 listopada cena wzrośnie do 4/20 USD. Google deklaruje 1. miejsce w CursorBench 4.0, WANDR i AutomationBench przy ponad dwa razy niższym koszcie zadania niż kolejny najlepszy model spoza Google, ale wyników liczbowych nie podaje. Kontynuacja W44.

AlphaGenome 2: od tkanek do pojedynczych typów komórek – Model DeepMind trenowany na ponad 107 mln profili pojedynczych komórek przewiduje, jak wariant DNA działa w konkretnym typie komórki, a nie w uśrednionej tkance. Według autorów wykrywa prawie dwa razy więcej wariantów zmieniających ekspresję genów niż dotychczasowe najlepsze modele. API jest otwarte dla badań niekomercyjnych, a model nie ma walidacji do zastosowań klinicznych.

Anthropic w prospekcie: możemy wkrótce przekroczyć własny próg „dramatycznie przyspieszonego postępu” – W poprawionym prospekcie z 2 listopada firma pisze, że według wewnętrznych szacunków może niebawem spełnić definicję progu ze swojej polityki RSP, czyli postępu wyraźnie przyspieszonego przez samą AI. Żaden obecny model nie został uznany za przekraczający ten próg. TechCrunch przytacza sceptyków, dla których prospekt jest jednocześnie ujawnieniem ryzyka i marketingiem.

Apiiro: „Yes, and don't ask again” w Claude Code zapisuje hasła do pliku, który ląduje na GitHubie – Zatwierdzone polecenie trafia w całości, razem z hasłem lub kluczem, do .claude/settings.local.json. Na 104 185 publicznych kopii tego pliku 1122 zawierają prawdziwy sekret, a z historią gita i innymi plikami agentów Apiiro naliczyło 2539 sekretów w 1994 repozytoriach. Co zrobić: wyjąć plik z repo (git rm --cached), dopisać go do .gitignore, wymienić wszystkie hasła, które kiedykolwiek w nim były, i podawać sekrety jako zmienne ($DB_URL), nie wprost w komendzie. Szef Claude Code Boris Cherny potwierdził, że zespół testuje zabezpieczenia.

Claude Code 2.1.319–2.1.323: Fable 5.2 domyślnie i zadania MCP w tle – claude-fable-5-2 jest domyślnym modelem Fable z kontekstem 1 mln tokenów (2.1.321), a zadania uruchamiane przez serwery MCP idą od razu w tło (2.1.319). Nowe ustawienie permissions.denyInsteadOfPrompting odrzuca wywołania, które czekałyby na zgodę, co przydaje się w sesjach bez nadzoru. Tryb szybki działa na Vertex w regionach global, us i eu, a 2.1.323 dodaje eksperymentalny Code Mode.

Goldman Sachs ogranicza Claude Code do inżynierów – Według Bloomberga październikowe wytyczne odbierają Claude Code i narzędzia GitHuba większości traderów i bankierów. Zostają one u ok. 12 tys. deweloperów z ok. 47 tys. pracowników oraz u zespołów Strats. Powodem był przegląd produktywności i ryzyka, bo narzędzia do śledzenia pozycji budowały osoby bez przygotowania technicznego. Wewnętrzny asystent AI zostaje dla wszystkich, a bank jest jednym z głównych gwarantów IPO Anthropic.

n8n Labs pokazuje Nod: osobistego agenta na komputerze – Nod to osobna aplikacja na Maca i Windows (research preview, Apache 2.0), która nie wymaga konta n8n, a instancję n8n można podłączyć opcjonalnie. Działa w lokalnej piaskownicy z własną przeglądarką i pyta przed wysyłką, płatnością, publikacją lub usunięciem czegoś, o co nie prosiliśmy. Odzywa się też, gdy zadanie przekroczy 5 USD, i ma miesięczny limit wydatków. Trzeba podać własnego dostawcę AI albo model lokalny. Firma podaje 93,2% w teście pamięci LongMemEval.

Jensen Huang rezygnuje z funkcji prezesa Nvidii – Zarząd przyjął rezygnację 11 listopada, a spółka ogłosiła ją dzień później. Według TechCrunch stało się to kilka dni po tym, jak Huang przyznał się do romansu z osobą podejrzewaną o szpiegostwo na rzecz Chin. Tymczasowo firmą kieruje dyrektor finansowa Colette Kress, a następcy szuka nowy przewodniczący rady Harvey C. Jones. Kurs spadł w czwartek rano o prawie 12%, a od piątku łącznie o 19%.

Anthropic wycenia IPO: 70–78 USD za akcję, do 1,404 bln USD – Firma oferuje 825 mln akcji klasy A, co da 57,75–64,35 mld USD, i osobno sprzedaje prywatnie akcje za 26 mld USD m.in. Google i Nvidii. Debiut na Nasdaq pod symbolem ANT jest spodziewany ok. 19 listopada, a do 20% oferty ma trafić do inwestorów indywidualnych. Roczny run-rate przychodu na koniec października to 81 mld USD. Kontynuacja W44–W45.

Ramp AI Index: wydatki firm na AI rosną już tylko o 1,65% miesięcznie – Dane z płatności ponad 85 tys. firm w USA za październik: górny 1% płaci medianę 10 200 USD na pracownika miesięcznie, typowa firma 16,32 USD. Według Ramp 1% firm daje 80% przychodów OpenAI i Anthropic, a 72% wydatków na AI przypada na zespoły deweloperskie. Próba to klienci Ramp, więc nie musi być reprezentatywna.

Anthropic kupuje turbiny gazowe za 3,4 mld USD – Według Financial Times firma przejmie od Caterpillara turbiny o łącznej mocy 1,7 GW, zamówione wcześniej przez OnePWR, które nie zdobyło finansowania. To zmiana strategii, bo dotąd Anthropic wolał wynajmować moc obliczeniową. Lokalizacji źródło nie podaje.

Kyndryl: 64% firm deklaruje dodatni zwrot z AI, ale tylko 26% pełną gotowość na cyberataki – W badaniu 3700 liderów z 21 krajów zwrot z AI deklaruje o 10 pkt proc. więcej firm niż rok temu, a gotowość na ataki spadła o 11 pkt proc. 66% CIO twierdzi, że ich architektura wymaga istotnej przebudowy, zanim AI da się skalować. Raport opiera się na deklaracjach kierownictwa, a przygotowała go firma sprzedająca usługi IT.

Claude Whiteboards, Sheets i Data – Od 10 listopada na płatnych planach są w becie tablice (Claude zamienia rozmowę w plan z osią czasu, właścicielami i terminami) oraz arkusze z formułami i eksportem do .xlsx. Dashboardy pod nazwą Claude Data wyszły z bety, wymagają jednak konektora do hurtowni danych lub CRM. Wśród partnerów są PostHog, Mixpanel i Amplitude.

Pozwy przeciw xAI za obrazy generowane przez Groka – Nieletni z Tennessee i Arkansas zarzucają firmie, że Grok seksualizował ich zwykłe zdjęcia. Osobny ogólnokrajowy pozew zbiorowy w Kalifornii dotyczy materiałów, które miały trafić do danych treningowych. Według Dyżurnet.pl liczba wykrytych materiałów wytworzonych przez AI i przedstawiających seksualne wykorzystywanie dzieci wzrosła z 88 w 2024 r. do 250 w 2025 r.

Bielik 3.1: 56 języków i kompetencje agentowe – SpeakLeash i Cyfronet AGH pokazały Bielika 11B v3.1 wytrenowanego na 500 mld tokenów, który obsługuje 56 języków zamiast 32. Model dostał function calling i structured output, a w τ²-bench wypada o 16–45% lepiej niż wersja 3.0, zależnie od scenariusza. Debiutują też Bielik-One (cztery modele decyzyjne) i draftowy DFlash przyspieszający generowanie. Na Bielik Summit 26 listopada zespół ma pokazać prace nad modelem multimodalnym powyżej 100 mld parametrów.

GUS: z AI korzysta już 39,8% Polaków, rok temu 22,7% – Według raportu „Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2026 r.” to odsetek osób w wieku 16–74 lata, które użyły narzędzi AI w ostatnich 3 miesiącach. W grupie 16–24 lata jest to 72,5%, a w grupie 65–74 lata 9% wobec 2,6% rok wcześniej.

KRiBSI uruchamia e-usługi i nabór do Społecznej Rady ds. AI – Polski organ nadzoru nad AI, który pierwsze posiedzenie odbył 28 października, udostępnił elektroniczne formularze wniosków i skarg. Zgłoszenia do Społecznej Rady do spraw Sztucznej Inteligencji przyjmuje do 16 listopada.

Polskie centra danych: ok. 200 MW dziś, ok. 10 razy większe zużycie prądu do 2035 r. – Na DCN Warsaw 2026 mówiono, że moc komercyjnych centrów danych może do końca dekady wzrosnąć do 500–600 MW. PSE szacuje ich zapotrzebowanie w 2035 r. na 17–18 TWh i jest w połowie budowy 5 tys. km nowych linii przesyłowych.

OpenAI i NASK: porozumienie o badaniach nad bezpieczeństwem AI – Ośrodek Badań nad Bezpieczeństwem Sztucznej Inteligencji w NASK i OpenAI mają wspólnie badać sposoby oceny coraz zdolniejszych systemów i wykrywania podatności. Porozumienie z 23 października ma charakter rozpoznawczy, bez kwot i terminów. Wcześniej CERT Polska znalazł z użyciem modeli OpenAI sześć podatności w MikroTik RouterOS.