ЕС вынуждает Google делиться поисковыми данными и открывает Android для стороннего ИИ
Европейская комиссия приняла новые меры спецификации DMA, обязывающие Google делиться поисковыми данными с конкурирующими провайдерами и открывать Android для сторонних ИИ-ассистентов. Меры имеют обязательную юридическую силу для Google как назначенного привратника. Google должен быть готов начать обмен поисковыми данными к январю 2027 года, а также обновить Android для более глубокой интеграции ИИ-приложений к июлю 2027 года.
Интероперабельность ИИ-ассистентов на Android
В настоящее время Google Gemini имеет привилегированный системный доступ: предустановлен на всех устройствах с сертификацией Google, активация по голосовой команде «Hey Google», возможности системной и приложенческой автоматизации, а также доступ к содержимому экрана. Комиссия отмечает, что сторонние ИИ-ассистенты ограничены, что делает их менее привлекательными для 60% пользователей Android в ЕС. Согласно новым правилам, Google должен открыть доступ конкурирующим ИИ-платформам, чтобы пользователи могли установить любую ИИ-систему без потери функциональности. Комиссия заявляет, что меры сохраняют конфиденциальность пользователей и целостность устройств.
Обмен поисковыми данными
Google обязан прозрачно и за разумную плату делиться поисковыми данными с конкурирующими поисковыми провайдерами. ИИ-чат-боты будут рассматриваться как поисковые сервисы для целей обмена данными — это означает, что такие компании, как OpenAI или Anthropic, смогут запрашивать аналогичные поисковые метрики. Цель — предоставить небольшим игрокам больше возможностей для конкуренции с доминированием Google. Комиссия утверждает, что предыдущие предложения Google по обмену данными были недостаточными.
Ответ Google
Кент Уокер, президент Google по глобальным вопросам, утверждает, что правила подрывают конфиденциальность и безопасность. Он утверждает, что инструменты ИИ широко поддерживаются, а производители телефонов уже их проверяют. Google утверждает, что обмен поисковыми данными ставит под угрозу конфиденциальность пользователей, коммерческую тайну и национальную безопасность, хотя Комиссия открыта для внесения поправок в решение, чтобы обеспечить надлежащую обработку идентифицируемых данных. Google предложил «более сбалансированные» решения, которые, по его мнению, могли бы удовлетворить цели DMA, но Комиссия выбрала иной путь.
Сроки и реализация
- Обмен поисковыми данными: Google должен быть готов к январю 2027 года.
- Обновления интеграции Android AI: Должны быть предоставлены к июлю 2027 года.
- У Google будет время для согласования деталей с регуляторами ЕС.
Для разработчиков ИИ-ассистентов или поисковых инструментов, ориентированных на пользователей ЕС, эти изменения означают, что их продукты могут вскоре получить равный системный доступ на Android и доступ к поисковым данным Google — открывая конкурентные возможности, ранее заблокированные настройками Google по умолчанию.
📖 Прочитать полный источник: HN LLM Tools
👀 Смотрите также
Посмертный анализ Claude Code: три ошибки привели к ухудшению качества, теперь исправлены
Anthropic объяснил три отдельные проблемы, вызвавшие жалобы на качество Claude Code: пониженный уровень рассуждений по умолчанию, ошибка кэширования, приводящая к потере памяти сессии, и подсказка о краткости, ухудшившая качество кода. Все исправлено по состоянию на 20 апреля (v2.1.116).
Практические улучшения в Claude Opus 4.6: Обновление памяти
Claude Opus 4.6 представляет собой значительное обновление с контекстом в 1 миллион токенов, что улучшает сохранение памяти и производительность в сложных задачах.
Еженедельный обзор мультимодального ИИ: Holotron-12B, Nemotron Omni, GlyphPrinter и другие
В этой неделе среди основных достижений в области мультимодального ИИ можно выделить Holotron-12B для задач компьютерного использования, модели NVIDIA Nemotron Omni, объединяющие язык, зрение и голос, GlyphPrinter для точного рендеринга текста при генерации изображений, а также несколько проектов с открытым исходным кодом для улучшения видео, 3D-сегментации и многоагентных систем.
Простой метод самодистилляции улучшает генерацию кода в больших языковых моделях.
Исследователи показали, что дообучение больших языковых моделей на их собственных сгенерированных ответах (простая самодистилляция) улучшает качество генерации кода, повышая показатель Qwen3-30B-Instruct с 42,4% до 55,3% pass@1 на LiveCodeBench v6.