„Meta“ vis atidėlioja naujausio dirbtinio intelekto modelio išleidimą – daugiau jokių atvirojo kodo programų iš „Meta“. Kinija neturi rimtos Amerikos konkurentės dirbtinio intelekto pritaikymo srityje, nes rimti žmonės naudoja tik saugiai vietinį ir pigesnį pritaikomą vietinėms sąlygoms atvirojo kodo DI.

„Meta“ iš tiesų atidėjo savo naujausio pavyzdinio dirbtinio intelekto modelio „Muse Spark“ kūrėjams skirtą išleidimą, nurodydama infrastruktūros klaidas ir našumo gerinimą. Svarbiu strateginiu posūkiu „Meta“ išleidžia šį modelį kaip uždaros prieigos API, nors planuoja ir toliau atvirojo kodo produktus naudoti su pasirinktais, mažesniais modeliais.

 

Besikeičianti „Meta“ dirbtinio intelekto strategija.

• „Muse Spark“ atidėjimas: „Meta“ ne kartą atidėjo savo naujausio dirbtinio intelekto modelio, kuris iš pradžių turėjo tiesiogiai konkuruoti su „OpenAI“ ir „Google“, kūrėjams skirtą API.

 

• „Uždaras“ posūkis: Nors generalinis direktorius Markas Zuckerbergas anksčiau buvo visiškai atvirojo kodo „Llama“ modelių šalininkas, „Meta“ „Superintelligence Labs“ perkėlė savo naujausius, pažangiausius modelius į patentuotą, mokamą API prieigą, kad galėtų užsidirbti pinigų iš savo didžiulių investicijų į infrastruktūrą.

 

• Prieštaringos bendruomenės nuomonės: Kai kurie tokių platformų kaip „LinkedIn“ kūrėjai šį žingsnį laiko klaidingu, pastebėdami didelę lokaliai talpinamų, pritaikomų modelių paklausą.

 

 

Kinijos iškilimas atvirojo kodo ir programų lenktynėse

• Atvirojo kodo dominavimas: Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijos, tokios kaip „DeepSeek“, „Alibaba“ ir „Zhipu“, užėmė didžiulę pasaulinės dirbtinio intelekto rinkos dalį, išleisdamos labai galingus, atvirojo kodo modelius.

 

 

• Sąnaudų efektyvumas: Kinijos atvirojo kodo modelius labai mėgsta rimti įmonių kūrėjai dėl jų pigių API struktūrų. Daugelis šių modelių pasiekia aukščiausio lygio našumą pagal pramonės standartus už nedidelę dalį Vakarų šalių mokymo ir eksploatavimo išlaidų.

 

 

• Realaus pasaulio įgyvendinimas: Užuot kūrusios pokalbių robotus, Kinijos technologijų įmonės lenktyniauja diegdamos autonominius dirbtinio intelekto agentus (pvz., „Alibaba“ „MuleRun“), kurie sklandžiai integruojasi į gamyklas, logistiką ir realaus pasaulio verslo programas.

 

 

"„Meta Platforms“ kelis kartus atidėjo planus išleisti naujausią dirbtinio intelekto modelį kūrėjams ir iki šios savaitės neturėjo suplanuotos išleidimo datos, teigia su šiuo klausimu susipažinę asmenys.

 

Atidėjimas, trunkantis beveik du mėnesius po to, kai bendrovės dirbtinio intelekto vadovas kūrėjams pasakė, kad išleidimas bus paskelbtas „greitai“, kelia klausimų, kaip greitai „Meta“ gali gauti pajamų iš savo didžiulių investicijų, skirtų kurti savo pažangius dirbtinio intelekto modelius.

 

Bendrovė kuria programų programavimo sąsają (API) – programinės įrangos įrankį, leidžiantį skirtingoms programoms bendrauti tarpusavyje. „Meta“ API leistų programoms, skirtoms kompiuteriams ar mobiliesiems telefonams, būti pagrįstoms „Meta“ dirbtinio intelekto technologija.

 

Atsakydamas į trečiadienį „The Wall Street Journal“ pateiktus klausimus, „Meta“ atstovas spaudai teigė, kad bendrovė testuoja API su partneriais ir planuoja ją išleisti šį mėnesį. „Žinome, kad žmonės nori API, ir džiaugiamės galėdami ją gauti į jų rankas“, – sakė atstovas spaudai.

 

Vienintelis būdas kūrėjams pasiekti vadinamuosius uždarus dirbtinio intelekto modelius, t. y. modelius, kurie yra saugomi nuosavybės teise ir nėra viešai prieinami atsisiuntimui, yra per API. Paprastai bendrovės išleidžia API kartu su nauju modeliu arba per kelias savaites nuo jo išleidimo, siekiant maksimaliai padidinti jo aktualumą tarp kūrėjų.

 

„OpenAI“ ir „Anthropic“ iš dalies uždirba, parduodamos prieigą prie savo API, kurias klientai naudoja savo dirbtiniam intelektui integruoti į individualius projektus ir įrankius, nereikalaudami kurti savo modelių nuo nulio.

 

Kai kurie žmonės teigė, kad „Meta“ iš pradžių planavo išleisti API maždaug tuo metu, kai balandžio mėnesį pristatė naujausią dirbtinio intelekto modelį, vadinamą „Muse Spark“. Praėjus dviem dienoms po išleidimo, „Meta“ vyriausiasis dirbtinio intelekto pareigūnas Alexandras Wangas „X“ paskelbė, kad API bus paleista netrukus.

 

„„Muse Spark“ API bus netrukus!“ „Esame sužavėti kūrėjų, norinčių išbandyti „mūzos kibirkštį“ savo agentų sistemoje, entuziazmu“, – rašė jis. „Sekite naujienas!“

 

API taip ir nebuvo išleista. Pirmasis atidėjimas, nuo balandžio iki gegužės, buvo susijęs su testavimo metu išryškėjusiomis klaidomis ir poreikiu sukurti daugiau infrastruktūros, teigia su šiuo klausimu susipažinę asmenys. Vėliau, pasak vieno iš šaltinių, jis vėl buvo atidėtas iki birželio.

 

„Meta“ šiais metais planuoja iki 145 mlrd. JAV dolerių kapitalo išlaidų, daugiausia skirtų dirbtinio intelekto infrastruktūros plėtrai. Bendrovė turi didelių ambicijų sukurti asmeninius ir verslo agentus savo 3,5 mlrd. kasdien aktyvių vartotojų ir kuria dirbtinio intelekto modelius, kad pasiektų šiuos tikslus.

 

Balandžio mėnesį Volstritas priešinosi „Meta“ planams šiais metais išleisti dar daugiau pinigų nei anksčiau tikėtasi, todėl jos akcijų kaina po prekybos valandų sumažėjo daugiau nei 5 %.

 

„Meta“ pradėjo dalintis savo planais, kaip susigrąžinti dalį šių išlaidų. Praėjusią savaitę bendrovė paskelbė apie naujas „Instagram“, „WhatsApp“ ir „Facebook“ prenumeratas ir teigė, kad pradės testuoti savo dirbtinio intelekto pokalbių roboto „Meta AI“ prenumeratas.

 

atskirame pokalbyje su akcininkais „Meta“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas teigė, kad debesų kompiuterijos verslo kūrimas „neabejotinai yra svarstomas“ kaip būdas užsidirbti pinigų pertekliaus į  jo kuriamus pajėgumus.

 

Zuckerbergas taip pat teigė, kad įmonės kiekvieną savaitę kreipiasi į „Meta“ prašydamos sukurti API paslaugą.

 

Tačiau jis nepateikė atnaujintos informacijos apie tai, kada „Meta“ gali paleisti „Muse Spark“ API.

 

„Meta“ praėjusiais metais atidėjo vieno iš savo dirbtinio intelekto modelių paleidimą, nes bendrovės inžinieriams buvo sunku gerokai pagerinti jo galimybes, anksčiau pranešė „The Wall Street Journal“. Tas modelis, vadinamas „Behemoth“, galiausiai niekada nebuvo išleistas.

 

Vietoj to, „Meta“ surengė skubų įdarbinimą ir pertvarkė savo dirbtinio intelekto komandas, pasirinkdama Wangą naujai suformuotų „Meta Superintelligence Labs“ vadovu. Vienas iš MSL padalinių, slaptas vienetas, vadinamas „TBD Lab“, sukūrė modelį, kuris tapo „Muse Spark“.

 

Visi dirbtinio intelekto modeliai, kuriuos „Meta“ išleido prieš Wango atvykimą, buvo atvirojo kodo, o tai reiškia, kad kūrėjai galėjo juos laisvai atsisiųsti ir naudoti. „Muse Spark“, kuris palaiko „Meta“ dirbtinio intelekto pokalbių robotą ir jame esančias dirbtinio intelekto funkcijas, yra pirmasis, išleistas nesidalinant brėžiniu ir programinės įrangos failais.

 

Remiantis „Meta“ vidiniais lyginamųjų testų vertinimais, modelis buvo konkurencingas „OpenAI“ ir „Anthropic“ modeliams ir daugumoje testų gerokai pranoko xAI „Grok“. Tačiau kūrėjai patys negalėjo pasiekti modelio, išskyrus kelias trečiųjų šalių vertinimo įmones, kurioms buvo suteikta prieiga atlikti savo testus „Meta“ sistemoje ir pateikti įvertinimus prieš jos paleidimą.“ [1]

 

1. Meta Keeps Delaying Newest AI Model. Bobrowsky, Meghan.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 05 June 2026: B1.

Meta Keeps Delaying Newest AI Model - No More Open Source from Meta. China Has No Serious American Competition in AI Aplications, Since Serious People Use Only Safely Local and Cheaper Customizable Open Source

Meta has indeed delayed the developer rollout of its latest flagship AI model, "Muse Spark," citing infrastructure bugs and performance tuning. In a major strategic pivot, Meta is releasing this model as a closed-access API, though they plan to continue open-sourcing select, smaller models.

Meta's Shifting AI Strategy

•           The "Muse Spark" Delay: Meta has repeatedly postponed the developer API for its latest front-line AI model, which was originally intended to compete directly with OpenAI and Google.

•           The "Closed" Pivot: While CEO Mark Zuckerberg was previously a champion of entirely open-source "Llama" models, Meta's Superintelligence Labs have transitioned their newest, most advanced models to proprietary, paid API access to monetize their massive infrastructure investments.

 

•     Mixed Community Opinions: Some developers on platforms like LinkedIn view this move as a misstep, noting a high demand for locally hosted, customizable models.

 

China's Rise in the Open-Source and Application Race

•           Open-Source Dominance: Chinese AI labs like DeepSeek, Alibaba, and Zhipu have captured a massive portion of the global AI market by releasing highly capable, open-weight models.

•           Cost Efficiency: Chinese open-source models are highly favored by serious enterprise developers due to their fraction-of-the-cost API structures. Many of these models achieve top-tier performance on industry benchmarks at a fraction of Western training and operational costs.

•           Real-World Execution: Rather than just building chatbots, Chinese tech firms are racing to deploy autonomous AI agents (such as Alibaba's MuleRun) that integrate seamlessly into factories, logistics, and real-world business applications.

“Meta Platforms has delayed plans to release its newest artificial intelligence model to developers multiple times and until this week didn't have a planned date to release it, according to people familiar with the matter.

 

The delay, stretching nearly two months after the company's AI chief told developers to expect a release "soon," raises questions about how quickly Meta can monetize its massive investments in building its own frontier AI models.

 

The company has been developing an application programming interface, or API, a software tool that allows different programs to talk to each other. Meta's API would allow apps written for computers or mobile phones to be based on Meta's AI technology.

 

In response to questions from The Wall Street Journal on Wednesday, a Meta spokesman said the company was testing the API with partners and planned to release it this month. "We know people want the API and we're excited to get it into their hands," the spokesman said.

 

For so-called closed AI models, meaning models that are kept proprietary and not publicly available for download, the only way for developers to access them is via API. Companies typically release an API alongside a new model, or within a few weeks of releasing it, to maximize its relevance among developers.

 

OpenAI and Anthropic make money in part by selling access to their APIs, which customers use to embed their AI into custom projects and tools without having to build their own models from scratch.

 

Meta initially planned to release the API around the time it launched its latest AI model, called Muse Spark, in April, some of the people said. Two days after its release, Meta's chief AI officer, Alexandr Wang, posted on X that the API would be launching shortly.

 

"The muse spark API will be coming soon! we have been thrilled with the amount of excitement amongst developers who want to try muse spark inside their agentic harnesses," he wrote. "Stay tuned!"

 

The API never came out. The first delay, from April to May, was attributed to bugs that became apparent in testing and the need to build more infrastructure, according to people familiar with the matter. It was then delayed again to June, one of the people said.

 

Meta plans up to $145 billion in capital expenditures this year, largely to build out its AI infrastructure efforts. The company has lofty ambitions of creating personal and business agents for its 3.5 billion daily active users and is building AI models to achieve those goals.

 

In April, Wall Street balked at Meta's plans to spend even more money this year than previously anticipated, sending its stock down more than 5% in after-hours trading.

 

Meta has started sharing its playbook for recouping some of those costs. Last week, the company announced new subscriptions for Instagram, WhatsApp and Facebook and said it would start testing subscriptions to its AI chatbot, Meta AI.

 

In a separate call with shareholders, Meta Chief Executive Mark Zuckerberg said creating a cloud computing business was "definitely on the table" as a way to monetize any excess capacity it builds.

 

Zuckerberg also said companies come to Meta every week asking it to establish an API service.

 

But he didn't give an update on when Meta might launch the Muse Spark API.

 

Meta delayed the launch of one of its AI models last year after company engineers struggled to significantly improve its capabilities, The Wall Street Journal previously reported. That model, called Behemoth, was never ultimately released.

 

Instead, Meta went on a hiring blitz and overhauled its AI teams, picking Wang as chief of the newly formed Meta Superintelligence Labs. One division of MSL, the secretive unit called TBD Lab, developed the model that would become Muse Spark.

 

The AI models Meta released before Wang's arrival were all open-source, meaning developers could freely download and use them. Muse Spark, which powers Meta's AI chatbot and AI features within it, is the first to be released without sharing the blueprint and software files behind it.

 

According to Meta's own internal benchmark evaluations, the model was competitive with OpenAI and Anthropic and significantly outscored xAI's Grok on most tests. But developers largely haven't been able to access the model themselves beyond a few third-party evaluation firms that were given access to run their tests on Meta and provide scores ahead of its launch.” [1]

 

1. Meta Keeps Delaying Newest AI Model. Bobrowsky, Meghan.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 05 June 2026: B1.

„Anthropic“ nori blokuoti konkurenciją ir pristabdyti dirbtinio intelekto kūrimo tempą

„Anthropic“ ragina geriausias dirbtinio intelekto laboratorijas apsvarstyti vystymosi tempo lėtinimą, teigdama, kad dirbtinio intelekto sistemos tobulėja taip sparčiai, kad netrukus gali tobulėti be žmogaus įsikišimo, o tai gali kelti didelę riziką visuomenei.

 

Galimybė sulėtinti pasaulinį dirbtinio intelekto kūrimą „greičiausiai būtų geras dalykas“, – ketvirtadienį tinklaraščio įraše, kuriame atskleisti vidiniai duomenys, rodantys, kaip greitai tobulėja pažangiausi jos modeliai, teigė bendrovė.

 

Įraše, kurį parašė jos vidaus tyrimų instituto vadovas ir politikos vadovas, pažymėta, kad modelių tobulinimas, atrodo, eina „rekursyvaus savęs tobulinimo“ keliu, kai dirbtinio intelekto sistemos gali tobulėti pačios be žmogaus įsikišimo.

 

Kai kurie dirbtinio intelekto atstovai šią ribą matė kaip potencialų pavojaus ir didžiulių visuomeninių perversmų ženklą.

 

„Manome, kad pasauliui būtų naudinga turėti galimybę sulėtinti arba laikinai pristabdyti pažangiausių dirbtinio intelekto kūrimą, kad visuomeninės struktūros ir suderinimo tyrimai neatsiliktų nuo technologijų pažangos“, – teigiama Marinos Favaro ir Jacko Clarko įraše. sakė.

 

Jame siūlomas pasaulinis susitarimas, kaip galimai sulėtinti plėtrą, ir mechanizmas, skirtas patikrinti, ar konkurentai to laikosi.

 

Įraše įspėjama, kad rekursinis savęs tobulinimas dar neįvyko ir nėra neišvengiamas, „tačiau gali įvykti anksčiau, nei dauguma institucijų yra pasiruošusios“.

 

„Anthropic“ neseniai baigė lėšų rinkimo etapą, kurio metu bendrovės vertė siekė beveik 1 trilijoną dolerių, ir pateikė konfidencialius dokumentus, kad pradėtų viešo akcijų įtraukimo į biržą procesą. Neseniai bendrovė tapo lydere įnirtingoje konkurencijoje dėl dirbtinio intelekto viršenybės su „ChatGPT“ kūrėja „OpenAI“, kuri taip pat turėtų netrukus pateikti dokumentus dėl pradinio viešo akcijų siūlymo.

 

„Anthropic“ veiklos rodiklis, kurį dažnai naudoja startuoliai, prognozuodami metines pajamas, pagrįstas trumpalaikiais pardavimais, iki šio mėnesio pabaigos turėtų pasiekti 50 milijardų dolerių metinių pajamų, palyginti su 9 milijardais dolerių 2025 m. pabaigoje.

 

Bendrovė, kuri nuo pat įkūrimo pabrėžė dirbtinio intelekto saugumą, jau seniai sulaukia kritikos, kad jos politika yra skirta sulėtinti konkurentų dirbtinio intelekto pažangą. Davidas Sacksas, rizikos kapitalo fondas Investuotojas ir neoficialus prezidento Trumpo patarėjas apkaltino „Anthropic“ vadovus vykdant „reguliavimo užgrobimo darbotvarkę“.

 

Neseniai paskelbtame tinklalaidėje Sacksas teigė, kad „reguliavimo užgrobimo darbotvarkė“ Vašingtone gali paskatinti pastangas uždrausti atvirojo kodo modelius, iš esmės dirbtinio intelekto sistemų versijas, kurias organizacijoms yra daug pigiau naudoti ir kurti viduje.

 

Kiti teigė, kad „Anthropic“ įspėjimai apie pavojingą savo įrankių potencialą taip pat gali būti laikomi rinkodaros gudrybe. Tokie skeptikai nurodo, kad „Anthropic“ sprendimas apriboti galingo „Mythos“ kibernetinio saugumo modelio, galinčio rasti klaidas ir problemas, išleidimą yra patogus būdas reklamuoti savo produktų galimybes.

 

„Anthropic“ vadovai teigė, kad jie rimtai žiūri į saugumą ir stengiasi paskatinti daugiau diskusijų apie riziką.

 

Ethanas Mollickas, Pensilvanijos universiteto Wharton mokyklos profesorius ir įtakingas dirbtinio intelekto transformacijos mokslininkas, teigė, kad nors kai kurie „Anthropic“ kritikai jų pareiškimuose dėl saugumo mato tuščiažodžiavimą ir rinkodarą, daugelis įmonės darbuotojų yra „tikri tikintys“.

 

„DI laboratorijos yra įvairių dalykų mišinys“, – sakė Mollickas, kurio knyga apie dirbtinį intelektą „Sambūvis“ (angl. „Co-Existence“) turėtų pasirodyti rudenį. „Yra trilijono dolerių vertės įmonė su visais įprastais trilijono dolerių vertės įmonės dalykais, tokiais kaip rinkodaros komandos ir teisininkai. Tada yra tyrėjų branduolys, kuris tiesiog kuria kitus modelius.“ „O tada yra grupė žmonių, kurie yra filosofų karaliai, susirūpinę dėl ateities ir to, kas bus toliau, ir kartais visi jie konfliktuoja tarpusavyje.“

 

Dirbtinio intelekto pramonė jau kurį laiką yra susiskaldžiusi dėl to, kiek dabartiniai modeliai yra arti tokių etalonų kaip „dirbtinis bendrasis intelektas“ arba AGI, intelekto lygis, palyginamas su žmonėmis, arba rekursinis savęs tobulinimas.

 

Kai kurie mokslininkai, pavyzdžiui, buvęs vyriausiasis dirbtinio intelekto mokslininkas „Meta Platforms“ ir dirbtinio intelekto pradininkas Yann LeCun, teigė, kad didelių kalbų modeliais pagrįstos ribinės sistemos niekada negalės žengti šuolio, kad prilygtų žmogaus intelektui.

 

Laikydamas dirbtinio intelekto modelius galingais įrankiais, jis palygino juos su katės intelektu ir ginčijosi su tyrėjais, kurie baiminasi, kad dirbtinis intelektas kelia egzistencinę grėsmę žmonijai. „Anthropic“ vadovai, įskaitant generalinį direktorių Dario Amodei, jau daugelį metų perspėja apie galimą pavojingą dirbtinio intelekto poveikį ir siekia plataus masto visuomenės bendradarbiavimo, kad būtų galima spręsti riziką.“ [1]

 

1. Anthropic Wants Pace Of AI Developing To Pause. Olson, Bradley; Schechner, Sam.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 05 June 2026: B1.  

Anthropic Wants to Block Competition and Pace Of AI Developing To Pause

 

 

“Anthropic is calling for top artificial-intelligence labs to weigh slowing the pace of development, suggesting that AI systems are advancing so rapidly that they may soon be able to improve themselves without human intervention in ways that could pose significant societal risks.

 

The ability to slow global AI development would "likely be a good thing," the company said Thursday in a blog post that disclosed internal data documenting how quickly its most advanced models are improving.

 

The post, written by the head of its internal research institute and head of policy, noted that model advances appear to be on a path toward "recursive self-improvement," when AI systems can improve on their own without human intervention.

 

Some AI insiders have seen that threshold as a potential marker of danger and enormous societal upheaval.

 

"We believe it would be good for the world to have the option to slow or temporarily pause frontier AI development to enable societal structures and alignment research to keep up with the advance of the technology," the post, written by Marina Favaro and Jack Clark, said.

 

It proposes a global agreement on how to potentially slow development and a mechanism for verifying that competitors are respecting it.

 

The post cautions that recursive self-improvement hasn't yet happened and isn't inevitable, "but could come sooner than most institutions are prepared for."

 

Anthropic recently concluded a fundraising round that valued the company at almost $1 trillion and filed confidential paperwork to begin the process of publicly listing its shares. The company has recently emerged as the front-runner in a ferocious competition for AI supremacy with ChatGPT maker OpenAI, which is also expected to file paperwork for an initial public offering soon.

 

Anthropic's run rate, a figure commonly used by startups that forecasts annual revenue based on short-term sales, is on track to reach $50 billion in annualized revenue by the end of this month, up from $9 billion at the end of 2025.

 

The company, which has emphasized AI safety from its founding, has long faced criticism that its policy work is designed to slow the AI advances of competitors. David Sacks, a venture capital investor and informal adviser to President Trump, has accused Anthropic's leaders of running a "regulatory capture agenda."

 

On a recent podcast, Sacks said the "reg capture agenda" in Washington could lead to an effort to ban open-source models, essentially versions of AI systems that are far cheaper for organizations to use and develop internally.

 

Others have suggested that Anthropic's warnings about the dangerous potential of its own tools could also be considered a marketing ploy. Such skeptics point to Anthropic's decision to limit its release of a powerful "Mythos" cybersecurity model capable of finding bugs and problems as a handy way to tout the capabilities of its products.

 

Anthropic's leaders have said they take safety seriously and are working to create more discussion of risks.

 

Ethan Mollick, a professor at the University of Pennsylvania's Wharton School and an influential scholar on AI transformation, said that while some Anthropic critics see fluff and marketing in their safety pronouncements, many within the company are "true believers."

 

"AI labs are a mix of things," said Mollick, whose book about AI, "Co-Existence," is set to be released in the fall. "There is a trillion-dollar company with all the normal trillion-dollar company stuff like marketing teams and lawyers. Then there is a core of researchers who are just building the next models. And then there is a set of people who are philosopher kings who are concerned about the future and what comes next, and they're all in conflict with each other at times."

 

The AI industry has been divided for some time on how close current models are to reaching benchmarks like "artificial general intelligence," or AGI, a level of intelligence that is comparable to humans, or recursive self-improvement.

 

Some scholars, such as Yann LeCun, former chief AI scientist at Meta Platforms and an AI pioneer, have argued that frontier systems based on large-language models won't ever be capable of making the leap to rivaling human intelligence.

 

While seeing AI models as powerful tools, he has compared them to the intelligence of a cat and sparred with researchers who fear that AI poses an existential risk to humanity. Anthropic's leaders, including Chief Executive Dario Amodei, have warned about the potential for dangerous impacts from AI for years and sought widespread societal collaboration to address risks.” [1]

 

1. Anthropic Wants Pace Of AI Developing To Pause. Olson, Bradley; Schechner, Sam.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 05 June 2026: B1.