苹果研究人员探索放弃“Siri”短语，改用人工智能聆听

苹果研究人员探索放弃“Siri”短语，改用人工智能聆听 据周五 (3月22日) 发表的一篇论文称，苹果公司的研究人员正在研究是否有可能利用 AI 来检测用户何时在对 iPhone 等设备说话，从而消除对“Siri”等触发短语的技术需求。在一项上传到 Arxiv 且未经同行评审的研究中，研究人员使用智能手机捕获的语音以及来背景噪声的声学数据来训练一个大型语言模型，以寻找可能表明用户何时需要设备帮助的模式。论文中研究人员写道：“该模型部分基于 OpenAI 的 GPT-2 版本构建，因为它相对轻量级，可以在智能手机等设备上运行。”论文描述了用于训练模型的超过129小时的数据和额外的文本数据，但没有说明训练集的录音来源。据领英个人资料，七位作者中有六位列出他们的隶属关系为苹果公司，其中三人在该公司的 Siri 团队工作。论文称，结果令人鼓舞。该模型能够比纯音频或纯文本模型做出更准确的预测，并且随着模型规模的扩大而进一步改进。 、

Google研究人员发表论文探讨人工智能如何毁掉互联网

Google研究人员发表论文探讨人工智能如何毁掉互联网 研究发现，绝大多数生成式人工智能用户正在利用这项技术模糊真实性和欺骗性之间的界限，在互联网上发布虚假或篡改的人工智能内容，例如图片或视频。研究人员还仔细研究了之前发表的关于生成式人工智能的研究，以及大约 200 篇报道生成式人工智能滥用的新闻文章。研究人员总结道：操纵人类肖像和伪造证据是现实世界滥用案件中最普遍的手段。其中大多数都带有明显的意图，即影响舆论、进行诈骗或欺诈活动或牟利。使问题更加复杂的是，生成式人工智能系统日益先进且随时可用研究人员表示，只需要极少的技术专长，而这种情况正在扭曲人们对社会政治现实或科学共识的集体理解。据我们所知，这篇论文遗漏了什么？有没有提到谷歌自己在使用该技术时犯下的令人尴尬的错误 作为世界上最大的公司之一，谷歌的错误有时规模巨大。如果你读过这篇论文，你就会忍不住得出这样的结论：生成式人工智能的滥用听起来很像是该技术在按预期工作。人们正在使用生成式人工智能制作大量虚假内容，因为它非常擅长完成这项任务，结果导致互联网上充斥着人工智能垃圾。而这种情况正是谷歌自己促成的，它允许这些虚假内容泛滥，甚至是虚假内容的源头，无论是虚假图片还是虚假信息。研究人员表示，这一混乱局面也考验着人们辨别真假的能力。他们写道：同样，大量生产低质量、垃圾邮件和恶意的合成内容可能会增加人们对数字信息的怀疑态度，并使用户的验证任务负担过重。令人不寒而栗的是，由于我们被虚假的人工智能内容淹没，研究人员表示，有些情况下知名人士能够将不利的证据解释为人工智能生成的，从而以昂贵且低效的方式转移举证责任。随着谷歌等公司继续将人工智能融入到每一款产品中，我们将会看到更多这样的情况。了解更多： ... PC版： 手机版：

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。 斯坦福大学和莱斯大学的研究人员发现，生成式人工智能模型需要“新鲜的真实数据”，否则输出的质量就会下降。 这对摄影师和其他创作者来说是个好消息，因为研究人员发现，训练数据集中的合成图像会放大人工痕迹，使人工智能画出的人类看起来越来越不像真人。 研究小组将这种状况命名为“模型自噬障碍”。如果自噬循环的每一代都没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会逐渐降低其质量或多样性。 如果该研究论文是正确的，那么这意味着人工智能将无法开发出无穷无尽的数据源。人工智能仍然需要真实、高质量的图像来不断进步，而不是依赖自己的输出。这意味着生成式人工智能将需要摄影师。

Google在巴黎建立人工智能中心 容纳大约300名研究人员和工程师

Google在巴黎建立人工智能中心 容纳大约300名研究人员和工程师 但如果你密切关注Google在巴黎的行踪，你可能会认为Google早在2018年就已经在巴黎启动了人工智能研究中心。事实上，公司并不打算为这个新中心创建一个新的人工智能团队。这里有一些新的办公空间，但将在新中心工作的由 300 名研究人员和工程师组成的团队已经在为Google研究院和 DeepMind 工作，同时也在为 YouTube 和 Chrome 工作。然而，几位知名的政府成员，如经济部长布鲁诺-勒梅尔（Bruno Le Maire）和法兰西岛大区主席瓦莱里-佩克雷塞（Valérie Pécresse），都到场欢迎桑达尔-皮查伊（Sundar Pichai），并祝贺Google宣布这一消息。通过这次宣布的定位，Google希望在吸引人工智能人才方面继续名列前茅。而Google认为它能在巴黎吸引人工智能人才也是有原因的。过去几年中，多家科技巨头在巴黎建立了人工智能研究实验室。除了Google，Facebook（现为 Meta）早在 2015 年就创建了巴黎研究实验室，由 Yann LeCun 负责人工智能计划这个研究小组被称为 FAIR，即 Facebook 人工智能研究。从那时起，许多研究人员和工程师离开了大型科技公司的工作岗位，创建了初创公司。Mistral AI 可以说是最典型的例子，这家年轻的初创公司已经筹集了数亿美元，用于开发新的基础模型。不过，巴黎的人工智能初创企业生态系统也在蓬勃发展。例如，Nabla、Dust、Gladia 和 Giskard。短短几年后，如果这些初创公司的一些员工想寻找一些与众不同的工作，他们也可以选择为Google工作。与此同时，这也再次表明Google对人工智能缺乏安全感。考虑到这栋大楼不仅将容纳从事人工智能研究项目的团队，还将容纳从事 YouTube 和 Chrome 浏览器等消费类产品研发的团队，Google完全可以简单地将其称为"Google中心"。但该公司决定，这是一个人工智能中心。他们想大声而清晰地表明自己是一家人工智能公司。当然，这家科技巨头刚刚推出了 Gemini Ultra，这是迄今为止最强大的大型语言模型。但说到人工智能助手，大多数人还是会想到 ChatGPT。一年前，在巴黎举行的一次新闻发布会上，Google推出了其人工智能聊天机器人助手 Bard，也就是现在的Gemini。这是一次急于追赶 ChatGPT 的努力。但这既是为了发布产品，也是为了树立一面旗帜，表明公司有能力发布基于 LLM 的聊天机器人然后进行迭代。可以认为，今天的新人工智能中心是定期发布人工智能公告这一战略的延续。Google并不是唯一一家在人工智能投资方面做出宏伟姿态的科技巨头。除了对 ChatGPT 的母公司 OpenAI 做出资金承诺之外，微软今天也宣布将在未来两年内投资 32 亿欧元（约合 34 亿美元）用于德国的人工智能基础设施建设。同样，这笔投资并不完全集中在人工智能领域。微软计划在德国为其 Azure 云平台建立数据中心。Azure 的部分产品专注于人工智能，但它是一家规模更大的云服务提供商，其客户与人工智能行业无关。因此，这不仅仅是Google一家的事情。 ... PC版： 手机版：

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

美国保尔森基金会旗下的麦克罗波洛智库今年发布了更新版的全球人工智能（AI）人才追踪报告。报告评估了全球多国人工智能研究人员的储备

美国保尔森基金会旗下的麦克罗波洛智库今年发布了更新版的全球人工智能（AI）人才追踪报告。报告评估了全球多国人工智能研究人员的储备和流动情况。报告认为，目前全球前 2% 的顶尖人工智能研究者中，有相当比例的人员原籍为中国或工作所在地位于中国。《纽约时报》等外媒分析表示，中国的人工智能人才数量占据领先地位。中国着力打造人工智能人才成长的 “孵化器” 和 “蓄水池”，为未来产业发展积蓄了创新要素。