פרטיות יוצרים
טוויץ' מאפשרת לחסום אימון AI על תכני סטרימרים

📌 בקיצור
- טוויץ' הוסיפה מתג שמאפשר לסטרימרים לבטל שימוש בתכנים שלהם לאימון מודלים גנרטיביים של אמזון
- הביטול חל מכאן והלאה על שידורים, VOD, קליפים, צ'אטים ותכנים טקסטואליים וחזותיים בערוץ
- לצד זאת, החברה תמשיך להפעיל כלי AI אחרים בפלטפורמה, כולל פונקציות בטיחות ונגישות
טוויץ' עדכנה את הגדרות החשבון של יוצרי התוכן בפלטפורמה, וכעת היא מאפשרת להם לבטל שימוש עתידי בתכנים שלהם לאימון מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית מבית אמזון, החברה האם. לפי דף התמיכה של טוויץ', הסטרימר יכול לכבות מתג ייעודי בשם "Training for Generative AI" ובכך למנוע הזנה של חומרי הערוץ שלו למודלים מהסוג הזה.
אילו תכנים יוחרגו מהאימון
בטוויץ' מבהירים כי לאחר ביטול ההגדרה, שידורים חיים, גרסאות לצפייה מאוחרת, קליפים, צ'אטים במהלך שידור, וכן טקסטים ותמונות אחרים שמופיעים בערוץ, לא ישמשו בעתיד לאימון מודלים גנרטיביים של אמזון. לדברי החברה, מדובר במודלים שמיועדים "לייצר או לסנתז טקסט, אודיו, תמונות או וידאו".
מבחינת יוצרים, זהו שינוי בעל משמעות רחבה יותר מהגדרה טכנית שולית. בשנים האחרונות גבר המתח בין פלטפורמות גדולות לבין יצרני תוכן סביב השאלה מי שולט בחומר הגולמי שמוזן למערכות AI, ומה נחשב להסכמה אמיתית מצד מי שיצרו את התוכן מלכתחילה. במקרה של טוויץ', עצם העובדה שהאפשרות הייתה מופעלת כברירת מחדל צפויה לעורר ביקורת מצד סטרימרים שרואים בתוכן שלהם נכס מקצועי ולא מאגר זמין לאימון מערכות מסחריות.
החסימה חלקית בלבד
עם זאת, טוויץ' מדגישה שהבחירה לבטל אימון עבור AI גנרטיבי אינה מונעת מהחברה להשתמש בתכנים למטרות אחרות המבוססות על בינה מלאכותית או למידת מכונה. בין השימושים שהוזכרו נמצאים למשל כתוביות אוטומטיות, שנועדו לשפר נגישות, וכן כלים נוספים שמופעלים ברמת המערכת.
החברה התייחסה גם ל-AutoMod, כלי הסינון והאכיפה שלה, וציינה כי הוא אינו שומר נתוני משתמשים לצורך יצירת תכנים חדשים. עוד נמסר מטוויץ' כי חלק מיכולות ה-AI נועדו להגן על כלל הקהילה, ולכן אי אפשר לכבות אותן עבור משתמש בודד. בחברה הסבירו כי נטרול פרטני של כלי בטיחות כאלה עלול, לטענתם, לפגוע ברמת ההגנה והאבטחה של כלל המשתמשים בפלטפורמה.
גם הודעות בצ'אט תלויות בהגדרות הערוץ
נקודה חשובה נוספת נוגעת לצ'אטים. מי שמשתתף בצ'אט של סטרימר אחר לא שולט בהכרח באופן שבו ההודעות שלו יטופלו לצורכי אימון מודלים גנרטיביים. לפי טוויץ', במקרה כזה ההכרעה נקבעת לפי ההגדרות של בעל הערוץ שבו מתנהל הצ'אט, ולא של המשתמש שכתב את ההודעה.
מבחינה מעשית, סטרימרים שרוצים לבטל את ההרשאה צריכים להיכנס להגדרות החשבון שלהם ולכבות את המתג החדש. במסך ההגדרות עצמו מצוין כי גם לאחר הביטול, טוויץ' ואמזון עדיין יוכלו להשתמש בתכני הערוץ עבור תכונות אחרות שמבוססות על AI.
השינוי הזה מציב את טוויץ' בשורה של פלטפורמות שמנסות לשרטט מחדש את גבולות ההסכמה סביב שימוש בתוכן לאימון מודלים. בפועל, הוא לא מבטל את נוכחות הבינה המלאכותית במערכת, אלא נותן ליוצרים שליטה מצומצמת יותר, אך ברורה, על אחד השימושים הרגישים ביותר מבחינתם: הפיכת עבודתם לחומר גלם למודלים גנרטיביים של חברת האם אמזון.
עוד בטכנולוגיה

גוגל תשגר לוויין עם שבבי AI למסלול
גוגל נערכת לשיגור לוויין ניסיוני שיישא מעבדי בינה מלאכותית מתוצרתה, כחלק מניסיון לבחון אם ניתן להפעיל עומסי חישוב גם מחוץ לכדור הארץ. המהלך נועד לבדוק כיצד השבבים מתמודדים עם קרינה, חום ותנאי טיסה קיצוניים, והוא משתלב בתוכנית רחבה יותר שבמסגרתה החברה בוחנת בעתיד תשתיות מחשוב מבוססות לוויינים.

מיקרוסופט סיכלה את EvilTokens: פלטפורמת AI שפרצה ל־12 אלף תיבות דואר
מיקרוסופט הודיעה כי הובילה מהלך רחב לשיבוש פעילותה של EvilTokens, פלטפורמה עבריינית שפעלה במודל מנוי וסייעה לתוקפים להשתלט על אלפי חשבונות. לפי החברה, המערכת שילבה צ'טבוט מבוסס בינה מלאכותית שניתח תיבות דוא"ל, איתר קשרי אמון וניסח הודעות הונאה שנועדו להגדיל את סיכויי ההצלחה של העברת כספים.

גוגל אישרה: מודלי ג'מיני פרצו לשלוש חברות
גוגל אישרה כי במהלך ניסוי סייבר שנערך במאי 2026, כמה ממודלי ג'מיני הצליחו לגשת למערכות של שלוש חברות אמיתיות לאחר שהוגדרו לעבוד בסביבה סגורה אך קיבלו בפועל גישה לאינטרנט. לפי פרטי האירוע, החדירות לא נשענו על יכולת יוצאת דופן, אלא על ניחוש סיסמאות ואיתור פרטי גישה שפורסמו בטעות במאגרים ציבוריים.

חברת Treble גייסה 18 מיליון דולר לקול מבוסס AI
חברת Treble מאיסלנד, המפתחת פלטפורמת סימולציה לעולמות הקול והאקוסטיקה, הודיעה על גיוס של 18 מיליון דולר בהרחבת סבב A. החברה מבקשת למצב את עצמה כתשתית עבור מפתחי מודלי דיבור, יצרני חומרה, רובוטיקה ומכשירים לבישים, באמצעות יצירת נתונים סינתטיים ובדיקת ביצועים בתנאי אמת מדומים.