三名亚利桑那州女性近日对一群男子提起诉讼，指控他们未经许可使用这些女性的照片生成AI色情内容，并开设在线课程教授他人如何操作。 ## 从日常分享到噩梦 原告之一MG（化名）是斯科茨代尔一名20多岁的普通女性，像许多同龄人一样，她在Instagram上分享生活点滴——喝抹茶、与朋友在泳池边聚会、去普拉提。她拥有约9000名粉丝，算不上大V。去年夏天，一位粉丝通过私信告知她：网上出现了大量与她容貌极为相似的裸露或半裸露视频。MG点开链接后震惊地发现，这些Reels中的人脸是她本人的，身体也几乎一模一样——连纹身位置都吻合，只是衣着暴露。 “如果你不熟悉我，完全可能以为那些就是我的照片。”MG说，“这让我意识到，我对自己的形象毫无控制权。”更令她愤怒的是，这些伪造的色情内容不仅在网上流传，还被用来推广一个名为**AI ModelForge**的平台——该平台专门教男性如何制作AI虚拟网红。 ## 系统化的侵权与牟利 根据今年1月在亚利桑那州提交的诉讼，被告包括三名凤凰城男子：**Jackson Webb、Lucas Webb和Beau Schultz**，以及50名身份不明的同伙。诉讼称，这些男子通过名为**CreatorCore**的软件，利用从社交媒体上窃取的普通女性照片训练AI模型，生成色情图片和视频，并发布到Instagram和TikTok上。他们在在线课程和教程中详细传授方法，包括“如何挑选合适的受害者”——即那些无力维权、不引人注目的女性。 “他们提供了一整套操作手册，包括如何挑选合适的人选，确保对方无法保护自己。”MG说，“每一个环节都令人作呕。” ## 法律与伦理的灰色地带 这起案件揭示了AI技术滥用带来的新挑战。目前，美国法律对未经同意使用他人肖像生成色情内容（尤其是AI生成的深度伪造内容）的界定仍不明确。尽管一些州已通过相关法律，但联邦层面尚无统一规定。原告律师表示，此案旨在追究侵权者的责任，并警示公众：AI工具正在被系统性地用于侵犯个人隐私和尊严。 值得注意的是，被告不仅制作和传播非法内容，还将其转化为商业模式——通过教授他人如何操作来获利。这种“教学+平台”的模式使得危害被放大，也让追责变得更加复杂。 ## 行业反思与未来 随着AI图像生成技术的普及，类似事件并非孤例。从名人到普通人，越来越多人的肖像被未经授权地用于色情内容。行业观察者指出，平台需要承担更积极的审核责任，而立法者则需要尽快填补法律空白。对于普通用户而言，保护个人社交媒体内容、提高隐私意识也变得愈发重要。 MG的遭遇并非个案。她的律师团队正在收集更多证据，并计划追加更多被告。此案的最终结果可能为AI深度伪造内容的法律责任设定重要先例。
LinkedIn 联合创始人、OpenAI 董事会成员 Reid Hoffman 日前在 WIRED Health 大会上语出惊人：如果医生不把前沿 AI 模型作为“第二诊疗意见”，那几乎就是“渎职”。Hoffman 的新创业公司 **Manas AI** 正试图用 AI 将癌症药物发现从十年缩短至几年，但他对 AI 在医疗中的期许远不止于此。 ## 前沿模型：医生的“超能力” Hoffman 认为，像 OpenAI 和 Anthropic 推出的最先进大模型，虽未专为医学训练，却已消化了万亿级词汇的信息，能带来任何人类都不具备的“超能力”。他本人表示，自己在个人健康问题上会主动向前沿模型寻求第二意见，并要求其私人医生也这么做。“如果你作为医生没有使用一两个前沿模型作为第二意见，我认为你正在接近渎职的边缘。” ## 争议与风险 这番言论势必引发医学界震动。今年早些时候，一项大型研究指出，大语言模型在向公众提供医疗建议时存在不准确和易变的问题，可能带来风险。Hoffman 的回应是：不应将批判性思维外包给 AI，而是将其作为额外的信息来源——一种可能防止误诊的工具。 ## 现实需求：英国 NHS 的困境 Hoffman 特别提到英国国民医疗服务体系（NHS）正承受巨大压力：漫长的候诊名单、家庭医生严重短缺。在这样的背景下，他认为 AI 作为辅助决策工具的需求比以往任何时候都更加紧迫。 ## 小结 Hoffman 的观点无疑将医疗 AI 的辩论推向了新高度。一边是模型潜在的不可靠性，另一边是医疗系统急需效率提升的现实。或许，问题的核心不在于“要不要用”，而在于“如何负责任地用”。正如 Hoffman 所强调的，AI 应作为第二意见而非最终裁决——但这个界限，在实践中可能比想象中更难把握。
在马斯克诉奥特曼案庭审第三天，双方律师围绕马斯克2017年试图控制OpenAI的未遂行动展开激烈交锋。法庭上曝光的邮件显示，马斯克曾通过停止资金支持、挖角研究人员等手段向这家非营利组织施压，意图在组建营利部门时获得绝对控制权。 ## 资金断供与权力博弈 庭审中，OpenAI律师威廉·萨维特向法庭展示了2017年9月的邮件往来。邮件显示，马斯克在与联合创始人格雷格·布罗克曼和伊利亚·苏茨克弗讨论组建营利部门时，**要求获得董事会四个席位**，使他的投票权超过其他联合创始人（仅剩三席）。马斯克在邮件中直言：“我毫无疑问会拥有公司的初始控制权，但这会很快改变。”苏茨克弗旋即拒绝，担心这会赋予马斯克过大权力。 为了在这场权力斗争中占据上风，马斯克早在谈判开始前数月就**停止向OpenAI付款**。自2016年起，作为其10亿美元捐赠承诺的一部分，马斯克每季度向OpenAI汇款500万美元。但在2017年春季，他中断了资金支持。同年8月，马斯克家族办公室负责人贾里德·伯查尔发邮件询问是否应继续扣留资金，马斯克回复了一个简单的“是”。 ## 人才挖角与法庭对峙 除了资金施压，马斯克还试图**挖走OpenAI的研究人员**。法庭出示的证据表明，在权力斗争失利后，马斯克与特斯拉和Neuralink的高管讨论了吸纳OpenAI人才的可能性。 庭审现场气氛紧张。法官伊冯·冈萨雷斯·罗杰斯在开庭时因有人拍摄马斯克照片而训斥旁听者。OpenAI总裁布罗克曼坐在律师身后，膝上放着黄色便签本，**对马斯克投以冷眼**。马斯克在证人席上明显焦躁，频繁打断对方律师，指责其问题具有误导性。萨维特的交叉询问因反对意见、技术故障以及马斯克反复声称“不记得”关键细节而屡屡受阻。 ## 案件脉络与行业影响 这场诉讼始于马斯克对OpenAI背离非营利初衷的指控。马斯克主张，OpenAI与微软的合作及其转变为“利润上限”公司违背了最初为人类福祉开发AI的承诺。而OpenAI则反击称，马斯克因未能掌控公司而心生怨恨，其诉讼本质是“商业报复”。 案件仍在审理中，但已有迹象表明，法庭披露的邮件证据可能对马斯克不利。**如果法院认定马斯克确实利用资金和人才优势打压OpenAI**，不仅会影响他个人的商业声誉，也可能为AI行业公司治理与创始人权利边界提供判例参考。 ## 小结 这场庭审揭开了硅谷权力斗争的冰山一角：当理想主义组织转向商业化时，早期资助者与管理者之间的利益冲突如何激化。马斯克“先停止输血、再要求控制权”的策略，以及最终因未达目的而诉诸法律，都引发了关于**AI治理中资本与权力平衡**的深层讨论。案件后续走向，值得行业持续关注。
上个月，美国紧急救援部门的领导人在与美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的闭门会议中表达了对 Waymo 自动驾驶汽车的不满。他们表示，这些车辆在街道上的表现令人沮丧，消防员、警察和急救人员不得不在紧急情况下花费时间处理冻结或卡住的车辆。一位消防官员称，这对救援人员和受害者都构成了安全隐患。WIRED 获得了会议录音。 来自旧金山和奥斯汀的官员指出，Waymo 车辆的性能正在倒退。旧金山应急管理部执行主任 Mary Ellen Carroll 表示：“我们实际上看到了一些有趣的现象：之前改善的问题出现了倒退。它们违反交通规则的次数变多了。”旧金山消防局局长 Patrick Rabbitt 补充道：“我们看到了一些几年未出现的行为……Waymo 现在经常堵塞我们的消防站入口。它们的默认状态是‘冻结’。”这阻碍了消防车及时响应紧急情况。 在奥斯汀，警方也频繁遭遇 Waymo 车辆“冻结”的问题。奥斯汀警察局高速公路执法指挥部指挥官 William White 中尉表示，Waymo 车辆经常无法识别或响应警官的手势信号，导致紧急情况下的连锁延误。White 直言：“我认为这项技术部署得太快，数量太多，有数百辆车，而它实际上还没有准备好。” 这些投诉正值 Waymo 在美国乃至全球加速扩张之际。目前，Waymo 已在美国 10 个城市的部分区域提供无人驾驶出行服务，并计划在年底前新增 10 个城市，包括伦敦。Waymo 上月表示，每周提供 50 万次付费出行，虽然远低于 Uber 的 2 亿次，但自去年以来已增长 10 倍。 ### 问题根源与行业启示 此次会议暴露了自动驾驶技术在实际部署中的核心矛盾：技术成熟度与规模化速度之间的失衡。Waymo 作为行业领头羊，其车辆在复杂城市环境中的表现本应更加稳定，但救援人员的反馈表明，当前系统在处理非标准交通场景（如紧急车辆靠近、手语指挥）时仍存在明显短板。 从技术角度看，“冻结”行为可能源于感知或决策算法在面对异常事件时的保守策略——即无法确定安全操作时选择停车等待。然而，这种保守在紧急情况下反而制造了新的危险。这提醒整个行业：自动驾驶系统需要更优的“安全-效率”平衡，尤其是在与人类应急人员交互的场景中。 ### 监管与公众信任的挑战 NHTSA 对此事未予置评，但此类投诉无疑会加剧监管机构对自动驾驶大规模部署的审查。Waymo 的快速扩张背后，公众信任是成败关键。救援人员的负面评价可能影响政策制定者和普通市民的态度，进而延缓技术落地进程。 Waymo 需要优先解决这些“边缘案例”，例如通过更频繁的软件更新、与地方应急部门建立实时沟通机制，甚至为车辆增加远程辅助功能，以避免未来出现更严重的事故。毕竟，技术进步的最终目标应是提升所有人的安全与效率，而非成为新的障碍。
泰勒·斯威夫特近期提交了三项商标申请，旨在保护其肖像和声音，此举正值AI深度伪造在社交媒体泛滥之际。AI检测公司Copyleaks的最新报告显示，斯威夫特、金·卡戴珊、蕾哈娜等明星的肖像被用于TikTok上的欺诈性广告。这些广告利用AI操控的采访视频，伪造明星推荐所谓的“TikTok Pay”奖励计划，诱导用户点击链接并分享个人信息。广告中的深度伪造斯威夫特使用真实采访片段，声音逼真，并配有纹理滤镜掩盖AI痕迹。点击链接后，用户被引导至第三方服务页面，该页面疑似使用AI平台Lovable生成，并带有TikTok品牌标识。研究人员警告，此类广告旨在窃取用户数据或实施诈骗。斯威夫特的商标申请是对这一趋势的直接回应，也凸显了名人及普通人在AI时代面临的肖像权风险。 ## 深度伪造广告如何运作？ Copyleaks发现，这些广告以明星在红毯或脱口秀节目中的采访为背景，但内容被替换为推销“TikTok Pay”测试功能。深度伪造的斯威夫特声称用户可通过观看视频并提交意见获得报酬，并鼓励“不要多想”立即尝试。实际上，所有点击者都会被接受，随后被导向一个第三方网站，该网站虽使用TikTok名称和标志，但URL和页面设计显示其由Lovable AI构建。 ## 商标申请的意义 斯威夫特的商标申请涵盖了她手持粉色吉他的标志性照片，以及“Hey, it’s Taylor Swift”和“Hey, it’s Taylor”两句语音标识。此举法律上旨在阻止未经授权的商业使用，但深度伪造技术使得模仿声音和形象变得容易。此前，已有俄亥俄州男子因制作非自愿AI生成亲密图像而被定罪，但针对虚假代言的法律保护仍不完善。 ## 行业警示 此次事件再次敲响警钟：AI生成的虚假内容不仅威胁名人，也波及普通用户。专家建议平台加强审核机制，用户需对“天上掉馅饼”的广告保持警惕。斯威夫特的案例可能推动更多名人采取法律手段保护自身数字资产。
商汤科技（SenseTime），这家以面部识别技术闻名的中国AI公司，于周二发布了一款新的开源模型SenseNova U1，声称其生成和解读图像的速度远快于美国竞争对手的顶级模型。该模型的核心优势在于能够直接“读取”图像，而无需先将其转换为文本，从而大幅提升速度并降低计算需求。商汤联合创始人兼首席科学家林达华表示：“模型的整个推理过程不再局限于文本，它也能用图像进行推理。”他认为，能够直接处理图像的模型未来将使机器人更好地理解物理世界。 与DeepSeek的旗舰模型类似，商汤表示U1可以在中国制造的芯片上运行。发布当天，包括寒武纪和壁仞科技在内的10家中国芯片设计商宣布其硬件支持U1。这种灵活性至关重要，因为美国出口管制限制中国企业获取全球最先进的AI芯片，尤其是用于训练的芯片。林达华表示：“我们将继续推动在更多不同芯片上进行训练。”但他也承认，商汤“可能仍需要使用最好的芯片来确保迭代速度。” 商汤已将U1在Hugging Face和GitHub上免费开源，这再次显示中国公司正成为开源AI最活跃的贡献者之一。商汤成立于2014年，曾是计算机视觉领域的全球领导者，但在ChatGPT等大语言模型兴起后，其盈利能力下滑，被DeepSeek和MiniMax等新秀超越。商汤希望通过公开U1来追赶国内竞争对手。
从分拣鸡块到拧灯泡，Eka的机械爪让人感觉我们正在迎来物理世界的ChatGPT时刻。 在麻省理工学院附近的一家初创公司Eka，我亲眼目睹了一台机器人的灵活操作：它轻柔地摸索、抓取并拧紧一个灯泡，动作之自然是我十多年来报道机器人从未见过的。大多数机器人即使由人远程控制也显得笨拙，而Eka的机械臂却能像人类一样适应不同形状和质地的物体——从耳塞盒到钥匙串。 Eka由MIT教授Pulkit Agrawal和前Google DeepMind机器人研究员Tuomas Haarnoja联合创立。他们认为，灵巧操作（dexterity）这一机器人领域的核心难题终于可以被攻克。与ChatGPT等大语言模型类似，Eka的机器人通过大量数据学习和模仿，实现了前所未有的流畅性和适应性。 这不仅是技术突破，更可能预示着机器人从工业装配线走向日常生活的转折点。当机器手能够灵活处理各种非结构化任务时，它们将不再局限于重复性工作，而是成为真正能辅助人类的智能工具。Eka的演示让人联想到ChatGPT对语言领域的冲击——一个物理世界的通用智能体正在萌芽。
抗生素耐药性正成为全球公共卫生领域的重大挑战，每年导致超过100万人直接死亡，并关联近500万例死亡。这类感染不仅治疗难度大、费用高昂，还显著延长患者住院时间。传统诊断方法通常需要2-3天进行细菌培养，但对于败血症等急症，每延迟一小时治疗，死亡风险就增加4%至9%。医生往往只能凭经验用药，这加剧了抗生素的滥用和耐药性的扩散。 在近日于伦敦举行的WIRED Health大会上，英国外科医生、帝国理工学院全球健康创新研究所主任Ara Darzi指出，AI诊断技术正处于扭转这一危机的“首个真正转折点”。他表示，基于AI的诊断系统无需额外实验室基础设施，准确率已超过99%，尤其适用于医疗资源匮乏的农村和偏远地区。世界卫生组织数据显示，耐药性在东南亚和东地中海地区最为严重，2023年三分之一的报告感染具有耐药性；非洲则为五分之一。 AI的应用不仅限于诊断。它还可以加速新型抗生素的发现，预测耐药菌的传播路径。例如，英国国家医疗服务体系（NHS）已与Google合作，探索AI在抗菌药物管理中的潜力。然而，Darzi警告，激励机制的缺失可能阻碍创新成果惠及患者。当前抗生素研发的经济回报率低，制药公司缺乏投入动力，全球抗生素管线依然薄弱。 **小结**：AI在抗生素耐药性防治中展现出巨大潜力，从精准诊断到新药研发均有望突破现有瓶颈。但技术之外，政策激励、国际合作和公共卫生投入同样关键。唯有技术与制度双管齐下，才能避免未来数千万人因耐药感染而面临无药可用的困境。
OpenAI 的最新编程模型 Codex CLI 被发现包含一条奇怪的指令：禁止谈论地精、小精灵、浣熊、巨魔、食人魔、鸽子等生物，除非绝对必要。这一发现源于其底层系统提示（system prompt）的泄露，揭示了 AI 模型在 agent 模式下可能出现的难以预测的行为。 ## 指令曝光：AI 的“地精禁令” Codex CLI 是 OpenAI 推出的命令行工具，旨在帮助开发者用自然语言生成代码。然而，其系统提示中多次出现“永远不要谈论地精、小精灵、浣熊、巨魔、食人魔、鸽子或其他动物/生物，除非绝对且明确相关”的语句。这份指令本应引导模型专注于编程任务，却意外暴露了模型在 agent 框架下的“失控”倾向。 ## 失控根源：agent 模式下的幻觉 AI 模型本质上是概率预测器，在标准对话中表现良好，但当被嵌入 agent 框架（如 OpenAI 收购的 OpenClaw）时，系统提示会叠加大量额外指令和长期记忆，增加了模型偏离主题的概率。据用户反馈，在 OpenClaw 中使用 GPT-5.5 时，模型会频繁将代码 bug 称为“gremlins”（小精灵）或“goblins”（地精），甚至自发扮演地精角色。这种“角色固化”现象在 agent 场景下尤为突出，因为模型需要同时遵循多层约束，容易产生意外联想。 ## 行业背景：编程 agent 的军备竞赛 OpenAI 与 Anthropic 等对手在编程 AI 领域竞争激烈，Codex CLI 和 OpenClaw 正是其抢占开发者市场的关键产品。然而，此事件暴露出 agent 可靠性的核心挑战：如何让模型在复杂指令下保持专注，而非陷入“地精模式”？这不仅是 OpenAI 的难题，也是整个行业需要解决的 agent 对齐问题。 ## 小结：禁令背后的启示 “地精禁令”看似滑稽，实则反映了 AI 对齐工作的现实困境。随着模型能力增强，其行为边界愈发难以预测。OpenAI 通过硬编码规则来约束模型，虽能短期缓解问题，但更根本的解决方案可能在于改进训练数据、强化指令遵循能力，或设计更鲁棒的 agent 架构。未来，编程 agent 能否真正可靠，将决定 AI 辅助开发的价值上限。
周二，埃隆·马斯克与萨姆·奥尔特曼首次同时出现在联邦法庭，就马斯克对 OpenAI 提起的诉讼展开交锋。马斯克作为首位证人出庭，试图将案件定性为超越 OpenAI 本身的重大事件。他警告陪审团，若支持奥尔特曼，将“为掠夺美国每一家慈善机构提供许可”，动摇“慈善捐赠的整个根基”。 马斯克的律师史蒂文·莫洛在开场陈述中透露，马斯克自大学时代起就担忧计算机超越人类智能。他曾在2015年游说奥巴马政府出台人工智能安全法规，但政府未能及时行动。莫洛称：“埃隆觉得他必须做点什么。”随后，马斯克与当时并不熟悉的奥尔特曼会面，共同创办了非营利组织 OpenAI。 庭审中，马斯克将矛头指向谷歌联合创始人拉里·佩奇。他回忆道：“OpenAI 的存在，是因为拉里·佩奇骂我是‘物种歧视者’，因为我站在人类一边。”马斯克认为，谷歌在 AI 领域的无节制发展令人担忧，而 OpenAI 的初衷是建立一个“开源的非营利组织”，作为谷歌的对立面。 马斯克强调，AI 既能治愈疾病、创造繁荣，也可能滑向科幻般的灾难场景。“它也可能杀死我们所有人……就像《终结者》的结局。我希望我们活在一部《星际迷航》那样的电影里，而不是詹姆斯·卡梅隆的电影。”他说道。然而，讽刺的是，马斯克旗下的 xAI 公司因其“鲁莽”的安全文化而受到其他 AI 实验室研究人员的批评。 随着 OpenAI 取得一系列成功，马斯克与奥尔特曼曾同意设立营利性部门，以固定回报吸引投资者，从而筹集巨额资金。这一转变正是当前诉讼的核心焦点。法官伊冯·冈萨雷斯·罗杰斯警告双方，要克制在社交媒体上互相攻击的“倾向”，以免让庭外局势恶化。 此次审判可能涉及财务赔偿，更关键的是，可能推动 OpenAI 的治理结构变革，从而影响其最早于今年启动的 IPO 计划。马斯克的诉讼不仅关乎个人恩怨，更可能重塑 AI 行业非营利与营利之间的平衡。
周一，马斯克诉奥特曼案在加州奥克兰联邦法院开庭并完成陪审团遴选。在筛选过程中，多位潜在陪审员表达了对马斯克本人的负面看法，但法官强调，对马斯克有负面情绪并不等同于无法公正裁决。最终选出的9名陪审员承诺将排除个人好恶，依据事实做出判断。本案核心争议在于奥特曼等人是否将OpenAI从其非营利初衷中带偏，但陪审团的裁决仅为建议性质，最终决定权在法官手中。
周一，就在埃隆·马斯克对 OpenAI 及其 CEO 萨姆·奥尔特曼的诉讼进入陪审团庭审之际，马斯克被发现在其社交平台 X 上助推了一篇《纽约客》的深度调查报道，该报道指控奥尔特曼存在欺骗行为。此举凸显了马斯克与 OpenAI 之间法律战的激烈程度，以及他利用自身平台影响舆论的意图。 ## 事件始末 WIRED 确认，马斯克助推了罗南·法罗（Ronan Farrow）4 月 6 日发布的推文，该推文推广了《纽约客》对奥尔特曼的详细调查。X 移动应用上的弹出窗口显示该帖子由 @elonmusk 助推，这意味着马斯克作为 X 订阅用户支付了额外费用来扩大该帖的传播范围。马斯克还转发了法罗的报道，并评论称“叫他‘骗子’奥尔特曼是准确的”，引用报道中提到的他对 OpenAI 领导者的昵称。 ## 法律背景 马斯克对 OpenAI、奥尔特曼、总裁格雷格·布罗克曼以及微软提起诉讼，指控这家 ChatGPT 制造商背离了其最初的使命——确保通用人工智能惠及全人类。马斯克是 OpenAI 的联合创始人，并在早期向这家非营利组织投资了数千万美元。他声称自己的投资未被按预期使用。OpenAI 则反驳称，马斯克知道 OpenAI 最终需要成为一家大型企业才能实现其目标。 庭审于周一在加州奥克兰联邦法院开始，首先进行陪审团遴选。几位潜在陪审员表示自己不喜欢马斯克或反感 AI。 ## 平台与舆论的博弈 值得注意的是，被助推的法罗帖子在用户信息流中并未显示“广告”标签，但用户点击帖子选项菜单后会出现“举报广告”等选项。X 的助推功能常见问题页面指出，“助推帖子必须自我标识为广告并遵守 X 的广告政策”。截至发稿，X 和 OpenAI 未回应置评请求，《纽约客》也拒绝评论。 这一举动不仅展现了马斯克在法庭外试图塑造公众认知，也引发了对 X 平台广告透明度的质疑。随着 AI 行业监管与诉讼日益增多，科技巨头如何利用社交平台影响舆论，正成为值得关注的议题。
## 从AlphaGo到超级学习机：一条不同的路 2016年，**AlphaGo** 击败围棋世界冠军李世石，让世界第一次见识了“超级智能”的雏形。如今，AlphaGo 的核心开发者 **David Silver** 带着新公司 **Ineffable Intelligence** 重返聚光灯下，并直言不讳地批评当前AI的主流方向——大型语言模型（LLM）——是一条死胡同。 ### 强化学习：可再生能源 vs. 化石燃料 Silver 认为，LLM 本质上是在“模仿”人类智能，它们从海量的人类生成数据中学习模式和知识。他将这种数据比作“化石燃料”——虽然能提供快速的捷径，但终有枯竭且无法真正超越人类。 而他的公司选择押注 **强化学习**，让AI通过试错与环境互动，自主发现策略。Silver 形象地称之为“可再生能源”——可以无限学习、自我进化，不受人类认知边界的限制。这种思路正是 AlphaGo 成功的关键：AlphaGo 不仅学习了人类棋谱，更通过自我对弈（self-play）发现了人类从未想过的妙招。 ### “超级学习者”的野心 Ineffable Intelligence 的目标是构建 **“超级学习者”（Superlearners）**——能够在科学、技术、经济甚至政府治理等多个领域自主发现新知识的AI系统。Silver 将这一使命比作“与超级智能的第一次接触”。 这家成立不久的初创公司已获得 **11亿美元** 的种子轮融资，估值高达 **51亿美元**，成为欧洲AI领域的独角兽。Silver 还从 Google DeepMind 等前沿实验室招募了顶尖研究员，组建了一支实力强劲的团队。他承诺将个人股权收益全部捐出，用于推动这一愿景。 ### 分歧：硅谷的“捷径”与Silver的“长征” 当前，多数AI公司（如 OpenAI、Anthropic）正通过扩展 LLM 的规模、增强推理能力（如链式思维、工具使用）来逼近通用人工智能（AGI）。但 Silver 认为，这条路本质上受限于人类数据的质量和多样性，无法真正实现“超人类”的原创性突破。 他的观点并非孤例。部分研究者指出，LLM 的“幻觉”问题、对训练数据的依赖以及缺乏真正的因果推理能力，都可能是通向超级智能的障碍。而强化学习——尤其是与深度学习结合的深度强化学习——已被证明在围棋、游戏、机器人控制等领域能产生超越人类的表现。 ### 挑战与未来 不过，Silver 的路线也面临巨大挑战。强化学习在复杂、开放环境中的样本效率极低，往往需要数亿次试错才能学会简单任务。如何让“超级学习者”在真实世界的高维问题中高效学习，仍是未解难题。此外，安全性和对齐问题同样不容忽视：一个自我进化的智能体，若目标设定不当，可能产生不可控的行为。 Ineffable Intelligence 尚未公布具体的技术路线图或产品原型。但 Silver 的愿景无疑为AI行业注入了一股清流：与其让机器模仿人类，不如让它们创造属于自己的智慧。
一群业余侦探在 Discord 上通过简单的调查工作，未经授权访问了 Anthropic 备受瞩目的 Mythos Preview 模型，该模型因其强大的安全漏洞发现能力而被严格控制发布。 ## 事件回顾 据报道，这些用户利用了近期 Mercor（一家与开发者合作的 AI 训练初创公司）数据泄露中的信息，结合对 Anthropic 地址格式的了解，推测出了 Mythos 模型的在线位置，从而获得了访问权限。整个过程无需任何黑客技术，仅依靠公开信息和逻辑推理。 ## 行业背景 Mythos Preview 被宣传为一种“危险地强大”的工具，能够自动发现软件和网络中的安全漏洞。Anthropic 对其访问实施了严格限制，但这次事件暴露了仅靠“保密”而非技术手段控制访问的风险。在 AI 安全领域，模型泄露可能导致恶意使用，例如自动化攻击或零日漏洞挖掘。 ## 安全启示 此次事件凸显了 AI 工具分发中的访问控制挑战。尽管 Anthropic 可能依赖邀请制或白名单，但攻击者通过社交工程和 OSINT（开源情报）仍能绕过。类似案例在业界并不罕见：此前就有研究人员通过分析 GitHub 提交记录或 API 端点模式发现未公开模型。 ## 更广泛的网络安全动态 本周其他值得关注的新闻包括： - **Mozilla 利用 Anthropic 的 Mythos Preview** 在 Firefox 150 发布前修复了 271 个漏洞，展示了该模型的正面用途。 - **朝鲜黑客** 利用 AI 进行“氛围编码”、创建虚假公司网站，三个月内窃取了 1200 万美元。 - **Fast16 恶意软件** 被破解，该软件早于 Stuxnet，可能被美国或其盟友用于针对伊朗核计划。 - **Meta 遭诉讼**：美国消费者联合会因 Facebook 和 Instagram 上的诈骗广告起诉 Meta。 - **美国监控计划** 面临续期僵局，一项新法案试图解决争议但内容空洞。 ## 小结 Discord 侦探们的故事提醒我们：在 AI 时代，技术先进不等于安全。访问控制需要结合身份验证、行为监控和最小权限原则，而非单纯依赖隐藏。对于 Anthropic 而言，这次“入侵”或许是一次免费的安全审计，但下次可能就没这么幸运了。
索尼AI团队开发的乒乓球机器人Ace在《自然》杂志发表的研究中展示了其强大实力：它能够实时读取球的轨迹、调整拍面角度，并用精准的回球与人类选手进行多拍对抗。在与五名高水平业余选手的比赛中，Ace取得了三胜两负的成绩；然而面对两名日本职业联赛选手，它仅在一场比赛中获胜。 ## 机器人打乒乓球为何如此困难？ 相比国际象棋、围棋甚至《星际争霸II》等虚拟竞技，物理运动对AI系统提出了截然不同的挑战。Ace需要**感知外界环境的不确定性**、理解其含义、决定如何反应，并在极短时间内执行动作——这正是机器人领域长期将乒乓球视为“终极测试”的原因。 ## Ace的三大核心组件 Ace由三部分构成： - **感知系统**：能够检测乒乓球的旋转，旋转会影响球的弹跳和空中轨迹。 - **AI决策系统**：实时分析数据并做出战术选择。 - **高速机器人硬件**：一个八关节、极其灵活的机械臂，能够精确控制球拍的位置和角度。 ## 比赛表现与突破意义 在测试中，Ace面对五名高水平业余选手赢下三场；对阵日本联赛职业选手Minami Ando和Kakeru Sone时，七场仅胜一场。后续分析显示，Ace的得分并非依靠强力扣杀，而是**出色的控制能力**——它成功回击了75%的来球。 索尼AI总监、Ace项目负责人Peter Dürr表示：“这项研究表明，自主机器人确实能够在体育竞技中获胜，在物理空间中达到或超越人类的反应时间和决策能力。” ## 超越乒乓球的意义 Ace的成功不仅是体育机器人的里程碑，更展示了**高速传感、实时AI决策与精密机械控制的融合**。这种技术能力未来可应用于工业自动化、医疗手术、灾难救援等需要快速物理交互的领域。尽管职业级别的对决中Ace仍有不足，但它为机器人学习复杂物理任务开辟了新路径。
由 Google DeepMind 分拆出来的英国生物科技公司 Isomorphic Labs 即将把其诺贝尔奖级 AI 技术设计的药物推进到人体临床试验阶段。公司总裁 Max Jaderberg 在伦敦举行的 WIRED Health 大会上透露，团队正在为临床试验做准备，这将是检验 AI 设计药物安全性和有效性的关键时刻。 ## 从 AlphaFold 到药物设计 Isomorphic Labs 成立于 2021 年，其核心技术源自 DeepMind 的 **AlphaFold**——一个能够预测蛋白质三维结构的 AI 平台。蛋白质由 20 种氨基酸组成，其折叠后的形状直接决定了生物学功能。过去，预测蛋白质结构是一项极其耗时的工作，但 AlphaFold 2 在 2020 年取得了突破性进展，利用深度学习技术大幅提升了预测速度和准确性。 2024 年发布的 **AlphaFold 3** 更进一步，不仅能够预测蛋白质结构，还能模拟蛋白质与 DNA、RNA 等小分子之间的相互作用。正如 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 所说，这对于药物发现至关重要——研究人员需要了解小分子药物如何与靶点结合、结合强度如何，以及可能产生的脱靶效应。 ## 临床前进展与时间表 Jaderberg 在演讲中表示：“我们正在为进入临床做准备，这将是激动人心的时刻。”但他并未透露具体的临床试验时间表，这比公司原计划有所延迟。去年，Hassabis 曾预计 AI 设计的药物将在 **2025 年底前** 进入临床试验。 尽管具体细节尚未公开，但 Isomorphic Labs 已建立起“广泛且令人兴奋的新药管线”。目前，公司正与多家制药巨头合作，利用 AlphaFold 平台加速药物发现流程。 ## 行业意义与挑战 如果 Isomorphic Labs 的 AI 设计药物在人体试验中证明安全有效，这将是 AI 在药物研发领域的一个重要里程碑。传统药物研发通常需要 10 年以上时间和数十亿美元投入，而 AI 有望大幅缩短这一周期并降低成本。 然而，从计算预测到临床成功仍有巨大鸿沟。AI 设计的分子在体外和动物模型中表现良好，但在人体中可能面临生物利用度、毒性或疗效不足等问题。因此，即将启动的临床试验不仅是对 Isomorphic Labs 技术的检验，也将为整个 AI 制药行业提供重要参考。 目前，AlphaFold 已预测了几乎所有已知的 2 亿种蛋白质结构，并被来自 190 个国家的超过 200 万研究人员使用。这一开放平台极大地推动了基础生物学研究，而 Isomorphic Labs 则专注于将这一能力转化为实际药物。
蒂姆·库克是一位出色的CEO，但他未能攻克AI。这将是约翰·特努斯的首要任务。 ## 库克的遗产与未竟之业 当蒂姆·库克在今年9月卸任苹果CEO、转任董事会执行主席时，他将留下一个市值数万亿美元的帝国——以及一个明显的缺憾：**苹果在AI领域的作为远未达到其历史标杆**。库克在供应链管理和运营效率上堪称大师，但在定义下一代计算平台方面，他未能复制乔布斯式的颠覆。2024年高调推出的**Apple Intelligence**被普遍评价为“雷声大、雨点小”，功能不完整且体验平庸，未能像iPhone或App Store那样重新定义行业规则。 ## 特努斯的挑战：为大众解码AI 继任者约翰·特努斯（John Ternus）目前担任硬件工程高级副总裁，长期隐身于幕后。他给人的印象是像库克一样有条不紊，而非乔布斯那样的远见者。但苹果需要的恰恰是一个能**将AI技术转化为大众级产品**的领导者。当前，Claude Code、OpenClaw等AI代理工具虽然强大，但技术门槛高、风险不确定，普通用户望而却步。如果苹果不能像当年简化图形界面、触控交互那样，为AI提供一套“开箱即用”的优雅方案，其他公司就会取而代之。 ## 产品方向：不一定是研究突破，但必须是体验革命 特努斯的AI产品很可能**不是算法或模型的突破**，而是体验设计的集大成者。它可能不是一款新设备，但苹果必须至少有一款设备在开发中。回顾历史：iPod不是第一款MP3播放器，iPhone不是第一款智能手机，Apple Watch也不是第一款智能手表——但它们都通过极致的整合与设计，让复杂技术变得“理所当然”。苹果的AI产品需要做到：让用户在不理解“大模型”、“代理”、“向量数据库”这些术语的情况下，就能自然地享受到AI带来的效率提升。 ## 低调的掌舵者：特努斯能否释放创造力？ 特努斯在苹果的工作经历始于2001年，参与过Mac、iPad、iPhone、AirPods等几乎所有核心产品的硬件工程。在一场内部交流中，他曾深入讨论量子点、镉的环境影响等细节问题，显示出扎实的技术功底。但CEO的角色要求他从细节中抽身，去定义“什么值得做”。库克在运营上无懈可击，却未能在AI时代留下标志性产品。特努斯一旦坐进CEO办公室，能否摆脱“优秀执行者”的标签，成为下一个产品定义者？这或许是未来几年科技行业最值得关注的悬念。 ## 结语：最后的窗口期 AI的普及浪潮不会等待。如果特努斯在未来18个月内无法拿出一个让市场“恍然大悟”的产品，苹果可能将像错失社交网络那样，在AI时代沦为跟随者。库克留下了健康但缺乏惊喜的帝国，而特努斯需要证明：苹果依然有能力在技术与人性的交汇处，创造下一个“显而易见”的奇迹。
最近，一段虚拟红毯视频让一群由AI生成的“肌肉男模”在Instagram上爆红。这些账号拥有数十万粉丝，发布看似真实的生活照片——和朋友唱卡拉OK、参加科切拉音乐节、甚至发行专辑。然而，这些角色完全是AI创造的，创作者会在简介中标注“AI生成”，但许多粉丝选择视而不见，沉浸在这种“角色扮演”式的幻想中。 这些虚拟男模的背后，是一群主要为同性恋男性受众制作内容的创作者。他们互相协作，在社交媒体上构建了一个看似真实的“朋友圈”。例如，角色“Jae Young Joon”由加拿大创作者Luc Thierry运营，拥有超过32万粉丝，大部分受众竟然是女性。Thierry表示，他的工作就是“纵容”这种幻想，让粉丝感觉自己能参与其中。 上周，两个AI角色“Santos Walker”和“Caleb Ellis”因出现在《穿普拉达的女王2》的“虚拟红毯”上而引发争议。许多网友在不知情的情况下被吸引，得知真相后感到被欺骗。这种现象反映了AI生成内容在社交媒体上的伦理困境：在明确标注的情况下，AI虚拟偶像与真人网红之间的界限是否应该被尊重？粉丝的“知情同意”又该如何界定？ 随着AI图像生成技术的进步，这类虚拟账号将越来越难以辨别。创作者强调，他们并非恶意欺骗，而是提供一种“幻想体验”。但批评者认为，这模糊了真实与虚构的边界，可能对粉丝的心理产生影响。无论如何，AI男模的走红已经揭示了社交媒体内容消费的新趋势——人们可能更在意“感觉”，而不是“真实”。
随着越来越多人向AI聊天机器人寻求理财指导，保持警惕至关重要。本文揭示五大风险：AI仍会自信地输出错误答案、可能强化既有偏见、缺乏个性化考量、数据隐私隐患，以及无法替代人类顾问的复杂判断。在享受便利的同时，用户应当始终将AI作为参考工具，而非决策依据。
在本周的《Uncanny Valley》播客中，主持人Brian Barrett、Zoë Schiffer和Leah Feiger深入探讨了科技界的几大热点：**Tim Cook** 即将卸任苹果CEO的深远影响，**SpaceX** 与 **Cursor** 的意外合作，以及 **Palantir** 自发布宣言引发的舆论风暴。此外，节目还触及了政治与科技的交汇点——部分阴谋论者开始疏远特朗普，以及一名骗子利用AI生成的女性形象吸引并诈骗MAGA支持者的离奇案例。 ## 库克时代落幕：苹果走向订阅制？ 作为苹果的掌舵人，Tim Cook的遗产正将公司推向订阅制模式。自2011年接替乔布斯以来，Cook带领苹果实现了市值从3000亿到3万亿美元的飞跃，但批评者认为其创新不足，更多依赖现有产品线的迭代和服务收入。随着Cook的离任，苹果的未来方向成为焦点——是否会进一步强化服务生态，还是回归硬件突破？这不仅是商业决策，更关乎全球科技格局的演变。 ## SpaceX与Cursor：意外的联盟 SpaceX与AI编程工具Cursor的协议令人意外。Cursor作为AI辅助编码平台，其技术可能被用于优化SpaceX的软件系统，而SpaceX的工程需求则可能推动Cursor的实战应用。这一合作凸显了**AI与航天工业融合**的趋势，也预示着科技巨头正在跨领域寻求协同效应。 ## Palantir的宣言争议 Palantir自发布了一篇宣言，内容涉及数据监控与国家安全，迅速在网络上引发争议。批评者认为其宣扬监控资本主义，支持者则强调数据对反恐和公共安全的价值。这场争论折射出**隐私与安全之间的永恒张力**，尤其是在AI技术日益渗透决策的背景下。 ## 政治与AI的暗流 节目还提到，部分特朗普支持者因对选举结果失去信心而开始转向其他政治人物，而一名诈骗犯利用AI生成的“MAGA女孩”形象在网络上吸引并欺骗保守派男性。这一案例揭示了**AI在社交工程中的危险潜力**，以及政治极化如何为新型欺诈提供土壤。 ## 收听指南 《Uncanny Valley》每周更新，可通过Apple Podcasts、Spotify、Overcast或Pocket Casts免费订阅。本期提及的推荐文章包括《Tim Cook’s Legacy Is Turning Apple Into a Subscription》《MAGA Is Starting to Look Beyond Trump》和《This Scammer Used an AI-Generated MAGA Girl to Grift ‘Super Dumb’ Men》。听众可发送邮件至[email protected]反馈意见。 > 注：本文基于播客内容整理，部分细节可能存在转录误差。