人形机器人能跑、能跳、偶尔还能踢人，但要真正像人一样工作，它们还得学会开门、爬楼梯、搬箱子这些琐事。由前英伟达（Nvidia）机器人研究员创立的瑞士初创公司 **Flexion Robotics** 声称找到了解决方案。 Flexion 的核心思路是：先在仿真环境中训练机器人掌握单个技能，再由一个主 AI 算法决定如何组合使用这些技能。大多数演示视频中，人形机器人经过专门训练（如叠衬衫、上货架），背后通常有远程操控（teleoperation）支持，但这种方法在陌生环境中并不可靠。Flexion 自称其系统不同且更高效，因为它依赖仿真训练和有限的人工指令。 在一段展示视频中，一台改装的 Unitree 人形机器人接收指令后自主运行：“一份零食包裹已送达 Flexion。请使用楼梯取回，再乘电梯上来。然后拆包，将物品放入零食区空抽屉。” Flexion 的方法整合了多种 AI 系统：主 AI 模型通过消化人类执行不同任务的视频来规划工作；软件将仿真中学到的技能与视频中的动作匹配，并在现实世界中执行。例如，要到达办公室邮件室，模型可能需要学会开门和使用电梯。系统还控制机器人的电机，使其能够行走、移动四肢并保持平衡。 据 Flexion 联合创始人兼 CEO、前英伟达机器人研究科学家 **Nikita Rudin** 介绍，软件的“秘密武器”是大量使用强化学习（reinforcement learning），通过试错让计算机掌握任务。从主 AI 模型到仿真再到电机控制，每一层都采用了这种技术。科技领袖如埃隆·马斯克和 Jensen Huang 认为，人形机器人将对经济产生巨大影响，因为它们可以替代人类从事重复性劳动。Flexion 的“实习生”虽仍显笨拙，但已展现出在真实办公环境中执行多步骤任务的潜力。
经过数周谈判，美国白宫已允许Anthropic将其最先进的AI模型**Claude Mythos 5**（简称Mythos）提供给超过100家美国组织，包括大型企业和政府机构。这一决定标志着此前严格限制的局部松绑。 ## 背景与转折 今年6月12日，美国商务部向Anthropic发出出口管制指令，要求限制外国公民访问Mythos及其消费级版本Claude Fable 5，理由是“国家安全风险”。随后Anthropic被禁止广泛部署该模型。经过数周密集磋商，商务部长**霍华德·卢特尼克**在致Anthropic联合创始人汤姆·布朗的信中确认，鉴于“已建立适当的安全保障措施”，部分受信任合作伙伴可重新获得访问权限。 ## 关键细节 - **适用对象**：超过100家美国企业及政府机构，主要面向网络安全防御者和基础设施提供商。 - **未解问题**：消费级版本**Claude Fable 5**的命运仍未明确。卢特尼克在信中指出，6月12日指令中的其他要求依然有效，这意味着Fable 5可能仍处于受限状态。 - **后续谈判**：Anthropic正与白宫就恢复Fable 5的通用访问权限进行周末连续磋商。双方希望此次事件能为未来的模型发布政策框架提供参考。 ## 行业影响 此次局部解禁被视为**AI安全治理与出口管制**之间的一次重要试探。Anthropic作为AI安全领域的代表性企业，其旗舰模型的管控方式可能成为后续行业政策的“风向标”。值得注意的是，Mythos被描述为Anthropic“最强的网络安全模型”，其能力边界与潜在风险并存。此次仅向特定安全机构开放，既体现了政府对尖端技术的审慎态度，也保留了技术落地的试验空间。 ## 下一步关注 Anthropic发言人**爱德华多·马亚·席尔瓦**表示，公司正在尽快为获批机构恢复访问，并继续与政府协商扩大Mythos的授权范围。Fable 5的全面回归仍悬而未决，但双方均对达成长期政策框架持乐观态度。
OpenAI 证实，应特朗普政府要求，其下一代 AI 模型 **GPT-5.6** 的公开部署将被推迟。公司仅能将模型提供给经美国政府预先批准的一小部分客户，随后再逐步扩大访问范围。OpenAI 在博客中表示，此举是“短期步骤”，希望能在数周内实现全面可用，但强调“不应成为长期默认做法”。 ### 背景：白宫的安全审查新规 本月早些时候，特朗普总统签署了一项行政命令，旨在解决强大 AI 模型带来的网络安全担忧。该命令要求 AI 实验室在广泛发布模型前 **30 天**，自愿与政府共享模型。白宫声称不会将此变成事实上的许可制度，但 OpenAI 与 Anthropic 的遭遇表明，这一“自愿”流程目前缺乏明确框架，实际操作中更像是强制要求。 ### 行业连锁反应 就在两周前，Anthropic 已因类似的出口管制指令被迫将其最先进的 AI 模型下线。如今 OpenAI 面临同样处境，显示出美国政府正在加大对前沿 AI 模型的监管力度。OpenAI 内部人士透露，公司对此并不满意，但认为延迟与审批只是暂时的。 ### 影响与展望 这一事件凸显了 AI 行业与政府监管之间的紧张关系。一方面，政府希望确保强大模型不被滥用或外流；另一方面，企业担忧审批流程会拖慢创新节奏，削弱竞争力。OpenAI 表示将与政府合作，建立可重复的发布流程，但当前“真空期”使得模型发布充满不确定性。对于开发者、企业和用户而言，这意味着短期内无法体验 GPT-5.6 的能力，而 AI 安全与开放的平衡之争也将持续。
欧洲正在加速推动本土AI生态建设，其核心诉求不仅是技术自主，更是对当前地缘政治格局的直接回应。尽管业界普遍认为欧洲短期内打造出世界顶级大模型的可能性不大，但一个意想不到的变量正在为欧洲创造窗口——唐纳德·特朗普的再次上台。 ## 为什么是“特朗普变量”？ 特朗普的回归意味着美国AI政策可能转向更极端的“美国优先”立场。在他首个任期内，美国对华技术封锁不断升级，而如今，这种单边主义可能进一步扩展到欧洲盟友身上。事实上，特朗普团队已多次暗示，将要求欧洲在AI监管和数据主权上做出更多让步，否则可能面临技术出口限制。这种压力反而促使欧洲下定决心：与其依赖一个不稳定的供应方，不如建立自己的AI能力。 ## 欧洲的优势与短板 欧洲在AI领域并非一片空白。它拥有强大的基础科学研究传统（如DeepMind的诞生地英国，以及法国、德国的数学与工程实力）、严格的数据保护法规（GDPR）以及多元化的语言市场。然而，短板同样明显：缺乏大规模算力基础设施、风险投资规模远逊于中美、以及碎片化的监管环境。 ## 具体行动：从“法案”到“算力” 欧洲正在将雄心转化为行动： - **《人工智能法案》**：全球首部全面AI法规已于2024年生效，为技术发展划定了“可信AI”的边界，这反而可能成为欧洲吸引合规企业的优势； - **EuroHPC联合算力**：欧盟已投资超过80亿欧元建设世界级超算中心，并计划向AI初创公司开放； - **“欧洲AI旗舰”项目**：多个成员国联合推动“欧洲版OpenAI”，目标在2026年前训练出参数超千亿的多语言大模型。 ## 现实挑战：能追上吗？ 当前，欧洲最先进的模型（如Mistral AI的Mixtral 8x22B）在性能上仍落后GPT-4o或Claude 3.5至少一代。差距不仅在于算力，更在于数据质量和训练方法论。但欧洲的独特价值在于：如果它能证明“合规且高性能”的AI是可行的，那么全球企业可能会将欧洲视为“AI瑞士”——安全、中立但技术过硬。 ## 结论：短期难赢，长期不亏 欧洲不太可能在下一次大模型竞赛中夺冠，但它正在下一盘更大的棋。通过建立差异化的技术路线（如更强调隐私计算、可解释性和多语言包容性），欧洲或许能开辟一个中美之外的第三条道路。特朗普的施压，反而成了最好的催化剂。
对于普通观众而言，足球比赛看起来和以往一样——同样的绿茵场、22名球员、一名裁判，以及90分钟里熟悉的比赛节奏。然而，在这些熟悉表象之下，变化正在悄然发生。如今支撑着**2026年FIFA世界杯**的许多技术——从**智能比赛用球**到争议瞬间的**数字重建**——都曾率先在卡塔尔的球场上进行测试，它们的目标是更快地回答足球界最古老的问题：球是否越过了门线？是否出了边线？球员是否越位？ ## 从阿拉伯杯到世界杯：技术验证的连贯路径 卡塔尔与FIFA的技术合作并非一蹴而就。早在**2021年FIFA阿拉伯杯**期间，多项系统就首次在大规模比赛中得到联合测试。此后，越来越多的FIFA技术创新从卡塔尔起步。卡塔尔最高遗产与交付委员会执行主任**Thani Al Zarraa**表示：“创新是卡塔尔申办世界杯及其后续准备工作的核心。自2021年阿拉伯杯以来，我们不仅举办了足球大赛，还帮助塑造了比赛的进行方式、裁判方式与体验方式。” ## 光学球员追踪：厘米级精度的幕后眼睛 在卡塔尔测试的技术之一便是**光学球员追踪**。一套由高精度体育场摄像机构成的网络，每秒数十次捕捉每名球员的移动，精度达到厘米级。这些大部分对球迷不可见的摄像机，后来成为影响足球重大判罚的技术基础。 ## 智能比赛用球：终结传球时机的争论 足球界最古老的争论之一也最简单：传球究竟是在何时完成的？为了回答这个问题，FIFA引入了**内置传感器的智能比赛用球**。阿迪达斯在2021年阿拉伯杯期间首次测试该技术，随后在**2022年卡塔尔世界杯**上正式推出名为“Al Rihla”的比赛用球。球迷们很快看到了它的影响——当厄瓜多尔在揭幕战中攻入首球时，回放清晰地展示了球如何被精准追踪。 ## 技术落地的现实意义 这些技术并非为炫技而生，而是直接服务于比赛判罚的公正与效率。通过光学追踪与智能用球的结合，裁判能够更准确地判断越位、球是否出界等关键事件。卡塔尔提供的真实比赛环境，成为这些技术从实验室走向全球舞台的“压力测试场”。随着2026年世界杯的临近，在卡塔尔验证过的技术将更成熟地应用于更高级别的赛事。 卡塔尔的角色远不止是东道主——它已成为FIFA技术创新的**试验田**，每一步测试都旨在让足球这项古老运动变得更透明、更公平。
## 矛盾？Anthropic的“以进为退”安全哲学 Anthropic成立五年来，始终在警告先进AI可能带来的毁灭性风险——从大规模杀伤到社会动荡。但与此同时，它正以惊人速度推动AI能力边界：跻身顶级模型开发商，向美军等客户提供服务，估值一度接近万亿美元。这种“警告越严厉，行动越激进”的表象，在内部看来却并非矛盾。 ### 核心信念：AI变革不可避免，关键在于谁引领 据多位前员工透露，Anthropic的运作基于两个核心理念： - **AI是人类史上最颠覆性的技术，其到来不可阻挡**，唯一的问题是导向灾难还是繁荣。 - **公司必须留在AI竞赛的前沿**，因为“世界会因我们处于领先而变得更好”。 内部常将自身定位为“好人”——即负责任的AI技术管理者。这种信念驱动下，积累**资本、算力、人才与政治影响力**不是目的，而是实现使命的代价：“确保世界安全过渡到变革性AI时代”。 ### 森林寓言：先入险境，再驯服怪兽 乔治城大学安全与新兴技术中心执行主任、前OpenAI董事会成员Helen Toner用一个比喻解释Anthropic的世界观： > 强大AI如同森林，既有魔法宝藏也有危险怪兽。所有村民都冲进去寻宝。Anthropic的选择是——**比任何人都走得更深，同时投入重金驯服怪兽**。即先获取AI的益处，再控制其灾难性风险。 “他们的策略非常明确：**率先构建前沿AI，从而拥有定义游戏规则的席位**。”Toner说。 ### 争议与质疑：权力积累是否真的安全？ 批评者认为，Anthropic一边高喊风险，一边加速军备竞赛，本质上是在**为自身扩张提供道德合法性**。但公司内部认为，只有掌握足够话语权，才能确保AI发展不失控。这种“以进为退”的逻辑，在硅谷安全派中并不罕见——但Anthropic将其推向了极致。 当被问及“积累权力是否本身就是风险”时，Anthropic的回应是：**没有能力影响进程，才是最大的风险**。这种哲学能否在商业竞争与安全使命之间找到平衡，仍将是行业持续观察的焦点。
本周的 Uncanny Valley 播客聚焦 AI 与影视行业日益交织的复杂关系。**亚马逊旗下米高梅影业突然放弃 Luca Guadagnino 拍摄的 OpenAI 山姆·奥特曼传记片**，据悉该片对其形象描绘并不友好。与此同时，**Google DeepMind 与独立电影工作室 A24 达成 7500 万美元合作**，引发行业对 AI 介入创作的热议。 节目还深入探讨了**数据中心建设引发的劳工反弹**——从电工到软件工程师，越来越多从业者开始质疑这些“卖身”项目。此外，**Meta 暂停内部员工追踪计划**，原因是该计划数据遭大规模泄露；而 Anthropic 因 CEO Dario Amodei 不再参与政府会议，与白宫关系出现转机。 ### 亚马逊放弃 OpenAI 电影：一场商业与艺术的博弈 米高梅的决策凸显了大型科技公司与传统影视行业之间的微妙张力。尽管 OpenAI 尚未公开回应，但此举被解读为亚马逊在 AI 伦理争议中的谨慎姿态。相比之下，**DeepMind 与 A24 的合作**则展示了另一种可能：AI 公司以资金和技术支持换取影视内容的话语权。 ### 数据中心：从基建狂潮到劳工觉醒 节目指出，全美多地电工、电气工程师开始抵制参与数据中心建设项目，认为这些项目“出卖灵魂”——它们不仅消耗大量能源，还往往与科技巨头的垄断和隐私问题挂钩。这种 **“反数据中心”情绪**正在从草根向专业群体蔓延。 ### 内部数据泄露：Meta 的员工监控计划搁浅 Meta 曾推出一个名为“People Analytics”的项目，用于追踪员工行为数据，但内部数据泄露迫使该计划暂停。这再次引发关于**科技公司内部监控边界**的讨论，尤其是当员工隐私与生产力监控产生冲突时。 ### Anthropic 的政府关系转机 Anthropic CEO Dario Amodei 不再直接参与与特朗普政府的会议后，该公司与白宫的关系反而有所缓和。这一变化暗示，AI 安全公司与政府打交道的策略可能需要调整——**过于亲密的个人接触有时不如制度化沟通有效**。 本期节目还讨论了 AI 对电影产业的深层影响：从剧本创作到视觉效果，AI 正在渗透每个环节，但观众和从业者的接受度仍存分歧。更多内容可收听完整播客。
2026年世界杯不仅是足球盛宴，更是一场AI军备竞赛。赛事组织方FIFA将每场比赛记录约1.5亿个数据点，仅足球内部的传感器每秒就能捕捉500次运动轨迹。数据与AI公司Stats Perform的首席科学家Patrick Lucey指出，一场足球比赛的可能排列数甚至超过宇宙中的原子数量。 本届世界杯，FIFA与联想合作，为所有球队提供了一款定制AI助手，试图缩小强弱队之间的技术鸿沟。然而，这一举措能否真正实现公平竞争仍是未知数。 ## 数据革命：从球员追踪到战术优化 AI正在彻底改变足球的方方面面。从球员球探、转会费评估，到教练制定战术和阵容，再到角球和任意球套路设计，数据都扮演着核心角色。球员利用数据谈判合同，广播公司则用数据提升观赛体验。Lucey将体育数据分析比作自动驾驶：“我们关注的是轨迹——精细粒度、多智能体、对抗性。”仅考虑一支球队的球员排列就有10的阶乘种可能，加上对手后复杂度呈指数级增长。 ## 小国的逆袭：数据驱动的“侨民追踪” 本届世界杯，加勒比海岛国库拉索（人口约15.9万）成为史上最小参赛国。他们的秘密武器是数据驱动的“侨民追踪”技术：通过分析球员家谱、识别有资格代表国家队的海外裔球员，并利用地理空间数据规划球探行程。在库拉索的26人名单中，仅1人出生在岛上，其余均来自荷兰。这一案例展示了小国如何借助AI弥补人才池的不足。 ## AI助手：公平还是新门槛？ FIFA提供的AI助手理论上能让所有球队获得基础数据分析能力，但实力雄厚的俱乐部和国家队早已拥有自研AI系统。例如，欧洲顶级俱乐部每年在数据基础设施上的投入高达数百万美元。AI助手能否真正拉平差距，还是让有钱的球队跑得更快？答案可能取决于工具的开箱即用性以及定制化程度。 ## 小结 当足球场上每一脚传球、每一次跑位都被转化为数据，AI已成为决定胜负的隐形球员。数据民主化让更多球队有机会参与竞争，但真正的AI主导权仍掌握在资源更丰富的玩家手中。未来的世界杯冠军，或许不仅是球员的胜利，更是数据的胜利。
英国警方正积极拥抱AI革命，但《连线》杂志的一项调查揭示了其中一地预测分析实验的混乱内幕。 ## 数据驱动的“风险画像” 自2016年起，布里斯托尔市议会与埃文郡和萨默塞特郡警察局联合启动了“思考家庭数据库”（Think Family Database），存储了近50万居民的敏感信息，包括警方情报、住房状况、心理健康记录、青少年怀孕情况、育儿课程参与度及免费学校餐食资格等。在此基础上，官员们构建了机器学习模型，为成千上万的成人和儿童打分，试图描绘出当地的“威胁、伤害和风险图景”。在一次2022年初帮助官员处理儿童剥削犯罪的活动中，一名警方数据科学家如此描述其方法：“我基本上将所有数据倒进一个大桶，用数据科学铲子搅拌，然后为每个人得出一个可爱的风险评分。” ## 23个模型与“危险人物排行榜” “思考家庭数据库”的风险评分只是埃文郡和萨默塞特郡警察局庞大预测分析项目的一部分。该部门至少创建了**23个独立模型**，包括识别入室盗窃风险、法庭缺席风险、失踪风险以及成为家暴受害者风险的算法。一名高级警官甚至提到创建了该地区最危险罪犯的“排行榜”——这显然指的是“罪犯管理应用”（Offender Management App），该应用设计用于存储约**30万**人的数据。 ## 公众知情权的缺失 警方如何开发和使用这些预测工具，对公众而言一直不甚透明。布里斯托尔当地警察问责组织负责人约翰·佩格拉姆（John Pegram）表示，直到2023年他才听说“罪犯管理应用”，而该应用早已存在多年。当他得知此事后，开始怀疑自己是否也在其中。“我想我知道自己在那个应用上，”佩格拉姆说。2024年初，他提交申请要求了解警方如何使用他的数据，但警方拒绝回应。几个月后，在佩格拉姆聘请律师介入后，警方确认他在应用中，但拒绝进一步说明。 像布里斯托尔、英国乃至全球越来越多地方的许多人一样，佩格拉姆不知道自己是否被算法评分、分数是多少，也不知道这如何影响他与当局的互动。 ## 可信度危机 《连线》的调查发现，这些预测模型的部分结果并不可信。尽管警方声称这些工具能提升效率，但内部文件显示，模型存在偏差、数据质量低下等问题，导致某些评分缺乏可靠性。例如，用于识别潜在犯罪受害者的模型可能因历史数据中的系统性偏见而放大不平等。 ## 小结 英国警方的AI实验揭示了技术乐观主义与公共问责之间的紧张关系。虽然预测分析有望优化资源配置，但缺乏透明度和验证机制可能侵蚀公众信任。随着AI在执法中的普及，确保算法公平、可解释且受监督，将成为关键挑战。
谷歌正在全球范围内逐步推出一项新的搜索历史设置，名为“搜索服务历史”，该功能默认开启，会保存用户与搜索交互时上传的媒体文件（如图片、音频、视频），并用于训练谷歌的AI模型。用户可以通过访问谷歌的“我的活动”页面，找到“搜索服务历史”选项卡，关闭整个设置或取消勾选“保存媒体”选项，以阻止媒体数据被用于AI训练。需要注意的是，一旦媒体数据被用于训练，即使删除原始活动，训练数据仍会保留长达4年。谷歌发言人表示，该设置旨在提供更相关的搜索结果和更好的搜索体验，但未说明为何默认开启。
## 当《后室》的“反AI”主题遭遇现实投资 刚刚凭借恐怖片《后室》（Backrooms）在全球斩获超3亿美元票房、被誉为“独立电影之光”的A24，近日却因与Google DeepMind的一笔7500万美元研究合作陷入舆论漩涡。这部以“世界在无意识、怪异地抄袭自身”为主题的影片，曾被不少影评人视为对生成式AI的隐喻式批判——如今，A24却与AI巨头联手，这种戏剧性反差让粉丝直呼“背叛”。 ### 合作细节：A24 Labs与DeepMind的“工具”野心 据《华尔街日报》报道，Google DeepMind将向A24注资7500万美元，作为其技术初创公司**A24 Labs**的一部分。A24联合创始人Scott Belsky负责该实验室，双方将共同开发电影制作“工具”。A24传播负责人Sophia Shin在给WIRED的邮件中强调：“这是一项研究合作。我们正在与DeepMind的研究人员并肩工作，学习、迭代并构建新工具和工作流程。” 然而，这种“工具”定义模糊：是AI辅助剪辑、剧本生成，还是更激进的影像合成？A24并未给出具体路线图，但DeepMind在AI视频生成领域的积累——如**Veo**模型——让人不禁联想到迪士尼与OpenAI的短命合作。去年底，迪士尼曾向OpenAI投资10亿美元，并授权米老鼠、高飞等角色用于Sora模型，但随着Sora项目终止，该合作也告吹。 ### 好莱坞与硅谷的“爱恨交加” A24并非第一家与AI公司“联姻”的影业。从迪士尼到华纳，各大制片厂都在试探AI边界，但争议从未停止： - **就业威胁**：AI被认为可能自动化入门级岗位（如剪辑助理、故事板画师），并冲击编剧室； - **版权纠纷**：部分制片厂已起诉AI公司侵犯版权； - **创意寒蝉**：卢卡·瓜达尼诺执导的OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼传记片《Artificial》遭制片厂冷遇，被指与AI行业压力有关。 A24的这步棋之所以特别刺眼，恰恰在于其“反叛者”人设。该工作室以扶持作者导演、发行《月光男孩》《瞬息全宇宙》等非主流佳作著称，其核心受众正是对AI持批判态度的影迷群体。当《后室》的“反AI”隐喻还挂在热搜上，A24却与“AI恶魔”握手言和，这种精神分裂感让粉丝出离愤怒。 ### 粉丝反弹：从追捧到抵制 本周，A24发布了杰西·艾森伯格新片《The Debut》的预告片，但X平台（原Twitter）评论区的焦点完全跑偏——影迷们纷纷刷屏质问AI合作。有用户写道：“你们刚拍了一部关于AI恐惧的电影，然后转身就投靠AI？”更有人发起抵制，称将不再为A24的流媒体或周边产品付费。 ### 行业观察：独立精神与商业现实的博弈 A24的困境折射出独立电影在AI时代的深层矛盾：一方面，AI能大幅降低制作成本、加速后期工作流，对预算有限的独立制片方极具诱惑；另一方面，其核心受众恰恰将“人性化创作”视为独立电影的护城河。 A24 Labs的成立，或许是其从“内容公司”向“技术平台”转型的尝试。但在这个节骨眼上，与DeepMind的联手更像一把双刃剑——它可能打开新工具的大门，也可能割裂与粉丝的信任纽带。 值得注意的是，A24强调合作仍处于“研究”阶段，尚未明确具体产品。但影迷的耐心或许有限：当独立电影的精神图腾开始拥抱AI，下一个“后室”式的批判故事，还能出自同一家之手吗？
不久前，我参加了在北京中关村举行的一场大型人工智能会议。这个繁华的高科技区聚集了众多精彩议题，从递归自我改进（模型自行修改代码并无限进化）到人形机器人，不一而足。会议还邀请了多位计算领域传奇人物，包括公钥密码学联合发明人 Whitfield Diffie，以及因强化学习先驱工作与 Rich Sutton 共同获得图灵奖的 Andrew Barto。但最重要的收获只有一个：美国和中国应搁置激烈的人工智能竞争。前沿AI的网络安全和系统性风险已严重到不容忽视，日益强大的智能体模型若不加以合作，可能很快引发混乱。 “AI 是一项全球性技术，带来全球性收益、全球性危害，且新能力终将扩散的趋势始终存在。”通过视频发言的 MIT 计算机科学家 Stephen Casper 会后告诉我。 迄今为止，美国主要将中国AI进步视为经济和国家安全威胁。华盛顿已对芯片及制造设备实施严格限制，以阻碍中国开发强大AI。最近，美国政府以国家安全为由，命令 Anthropic 阻止外国公民访问其最强大的模型 Mythos 和 Fable 5。Anthropic 随后撤销了所有人的访问权限。WIRED 此前披露，一家被特别关注的涉华企业是韩国电信巨头。 但由北京智源人工智能研究院组织的这场会议强化了一个观点：如果AI开发过快且鲁莽，美中双方都将受损。随着AI变得更强大、更具智能体特性并与日常生活交织，其被用于网络攻击或以灾难性方式失败的风险只会增加。由于全球两大AI强国负责最先进的模型，它们之间的合作至关重要。Casper 指出，研究表明在AI危险方面开展国际合作的收益，超过合作带来的任何国家安全风险。他将当前局势比作美苏在冷战期间的合作——尽管存在深刻分歧，双方仍就核安全与军备控制进行合作。 “在AI领域，我们可能面临类似‘切尔诺贝利时刻’的灾难性事件，”Casper 警告道，“如果事故发生，其后果将不分国界。”
据知情人士透露，特朗普政府近期与Anthropic的沟通转向积极，但原因并非政策缓和，而是该公司CEO Dario Amodei被联合创始人Tom Brown取代，成为与白宫会议的主要代表。一位直接了解会议情况的人士称：“Tom Brown不像Dario那样古怪，能够真正进行对话。” 自6月12日国家安全局确认Anthropic的受限模型Mythos存在防护措施可被绕过、更强大功能可被访问的风险后，美国政府对该公司最强大的模型实施了出口管制，导致其离线。尽管管制尚未解除，但最近几天政府与Anthropic进行了多次通话，Brown和公共政策主管Sarah Heck的参与让沟通氛围有所改善。相比之下，Amodei被认为难以沟通，且不倾听政府关切。 谈判涉及高层和工作组两个层面，双方技术人员均有参与。部分讨论聚焦于Anthropic需要提供何种程度的证据，才能缓解政府对其最新模型Fable 5可能被越狱的担忧。正如Inner Loop此前指出的，双方还面临概念性挑战：独立网络安全专家越来越认为，AI模型的防护措施只是权宜之计，因为熟练用户和未来AI模型总能找到绕过限制的方法。 白宫发言人拒绝置评，Anthropic发言人未回应置评请求。目前，Anthropic重新部署Fable 5的时间表仍不确定，但未来几天内，该公司解除出口管制所需满足的条件可能会更加清晰。上周，一个两党议员小组向商务部长Howard Lutnick提交了一系列问题，询问Anthropic的前进路径。其中一项关键问题涉及重新部署：“部门依据哪些具体标准来决定是否通过修订此决定恢复模型的公众访问？”这反映出政府与企业在AI安全与商业利益之间的持续博弈。
高通公司宣布以近40亿美元收购硅谷AI芯片初创公司Modular，这一交易标志着高通在AI芯片领域的进一步扩张。Modular成立于2022年，由Chris Lattner和Tim Davis共同创立，两人均曾在谷歌TPU团队工作。Lattner是开源编译器项目LLVM和苹果Swift编程语言的创建者，还曾短暂担任特斯拉Autopilot软件负责人。Modular的核心产品是一个芯片软件平台，以及专有的编程语言，允许开发者编写一次AI软件即可在不同芯片上运行，无需为每种芯片重写代码。该平台旨在帮助云企业最大化GPU和CPU的性能。 高通计划通过此次收购增强其在AI芯片软件方面的能力，特别是在数据中心市场。高通总裁兼CEO Cristiano Amon表示：“我们相信未来属于开发者友好的横向平台，能够跨不同计算环境运行，为客户提供真正的选择。”高通近年来积极拓展移动芯片以外的业务，包括为AI设备设计芯片，如智能眼镜、耳机、手表等，并已推出40多种AI设备芯片设计。此外，高通还在数据中心市场发力，去年收购了RISC-V服务器CPU初创公司Ventana Micro Systems，并正在开发定制ASIC设计，据报道中国字节跳动是其早期客户。 交易预计将于今年下半年完成，Modular的整个团队（包括两位联合创始人和约150名员工）将加入高通。此次收购距离Modular完成2.5亿美元融资仅9个月，当时其估值为16亿美元。分析人士认为，这笔交易反映了AI芯片领域软件与硬件融合的趋势，高通正通过收购快速补齐软件短板，以应对英伟达等竞争对手的挑战。
Meta 宣布暂停其备受争议的员工追踪计划“模型兼容性倡议”（MCI），原因是该计划收集的敏感数据因内部安全问题暴露给了其他员工。该项目自2024年4月在美国员工中推出以来，一直因隐私、安全及个人自由问题遭到抵制。 ## 事件始末 MCI 工具通过收集鼠标移动、点击位置、键盘输入以及屏幕内容等数据，旨在训练 AI 系统像人类一样操作软件。Meta 高管曾多次为其辩护，称员工是 AI 学习的“最佳范例”，且员工最初无法选择退出，后因抗议才获得有限退出权。 周一，一名 Meta 工程师发布内部安全通知，指出 MCI 数据库暴露在内部网络中，任何员工都可能访问。尽管公司发言人 Tracy Clayton 表示“目前没有迹象表明数据被不当访问”，但项目仍被暂停以进行调查。一名前员工将此称为“一团糟”，并指出员工此前曾警告过此类风险，但领导层“加倍下注，未能承认风险”。 ## 员工反应与行业背景 内部论坛上，员工对安全问题的批评声浪高涨，最终促使 Meta 暂停项目。这一决定令部分员工感到震惊，因为公司此前对 MCI 的态度极为坚持。 该事件折射出 AI 训练数据收集中的核心矛盾：企业为提升模型能力需要大量真实人类操作数据，但内部监控可能侵犯员工隐私并引发信任危机。Meta 并非唯一面临此类争议的公司——此前多家科技巨头也曾因员工数据监控而遭到抵制。 ## 后续展望 目前 Meta 尚未公布调查结果及 MCI 的后续计划。分析认为，此次事件可能促使 Meta 重新审视其数据收集策略，或引入更强的隐私保护措施。同时，这也为其他布局“AI 训练+员工监控”的企业敲响警钟：在技术效率与员工权益之间，需要更谨慎的平衡。
Employees had previously raised concerns about the initiative, which involves collecting workers’ keystroke data to train AI models.
随着 AI 网络攻击能力的担忧加剧，OpenAI 于周一宣布了一系列网络安全举措，包括推出改进版的专用安全模型 GPT-5.5-Cyber、扩大与政府机构的合作，以及启动“修补地球”（Patch the Planet）计划，旨在帮助开源项目修复漏洞、增强长期韧性。该计划与 Trail of Bits、HackerOne 等安全公司合作，为开源维护者提供免费安全咨询，协助他们利用 AI 工具提升代码安全。OpenAI 表示，此举旨在应对 AI 漏洞挖掘工具带来的挑战，减轻维护者负担，并展示 AI 编码工具的正面价值。
随着大科技公司投入数十亿美元建设美国的数据中心，为这些巨型设施布线的电气工人迎来了大量就业机会。然而，在全国范围内对数据中心日益增长的反对声中，一些工人开始质疑这份工作的伦理代价。 ## 机遇与矛盾并存 国际电气工人兄弟会（IBEW）认为其成员正在“为AI革命提供动力”，并在3月发布的“数据中心原则”中强调，工会劳动力对AI的未来至关重要。科技公司也在积极应对：Meta最近宣布了技能培训学院项目，谷歌则承诺投入5000万美元用于熟练技工培训。但与此同时，围绕数据中心建设的伦理争议正在工人社区中悄然发酵。 在拥有约50万月活用户的Reddit板块r/electricians上，关于AI如何影响经济的讨论日益增多。一些用户担心工作最终会导致大规模失业，另一些人则不确定自己的劳动是否使他们在当地社区遭受的损害中成为共犯，或者承接数据中心工作本身是否不道德。 ## 工人的两难选择 对于部分人来说，答案是否定的——归根结底，工作就是工作。但一位中西部电气工人告诉WIRED，他不再向他人透露自己的职业。作为一名“试图约会的单身汉”，当他说出自己从事的工作时，“对话要么转向，要么直接结束”。他回忆起几次对方直言“你参与这样的事太糟糕了”的经历，“那通常是你最后一次听到他们的消息。” 这位工人因未获授权对媒体发言而要求匿名。他坦言自己也有一些担忧，主要是关于诈骗泛滥以及“企业贪婪”可能对工人造成毁灭性打击。但他当初是特意寻求数据中心工作的，甚至愿意接受降薪入门。他看到了独特的晋升机会——入职后几个月内就从电气工晋升为管理职位，并希望最终转向工程岗位。 “我确实只是把它看作是‘这很可能是我们未来的重要部分。’如果你不能打败他们，那就加入他们。”他说。 ## 行业反思与未来 这一现象折射出AI基础设施建设中的深层矛盾：一方面，数据中心为熟练技工提供了前所未有的职业发展通道；另一方面，这些设施带来的能耗、环境及社区问题，正让从业者陷入道德困境。随着反对声浪扩大，类似讨论可能从线上延伸至工会内部，促使行业重新审视其社会影响。
世界杯不仅是球迷的狂欢，也成了网络犯罪分子的“黄金机会”。随着2026年美加墨世界杯临近，利用AI生成的假网站、深度伪造视频、逼真的钓鱼邮件等骗局层出不穷，传统识别方法已逐渐失效。 ## 骗局规模空前 据统计，仅2026年1月至5月间，就有超过13,000个与FIFA相关的域名被注册。网络安全公司TrendAI的区域董事总经理Tarek Jammoul指出，截至5月初，其中约每41个域名中就有1个被识别为可疑或恶意——而此时距离开赛尚有时日。FIFA预计将有超过600万球迷涌入球场，而售票窗口开放前15天内，门票申请量已超过1.5亿张，是往届赛事的大约30倍。 ## AI加持下的“进化” 过去，识别骗局相对简单：可疑的邮箱地址、蹩脚的英语或明显的拼写错误往往就能露出马脚。但如今，AI生成的网站、深度伪造视频、合成音频以及令人信服的钓鱼活动，让犯罪分子能够轻松冒充合法机构。网络安全与区块链公司Naoris Protocol的首席战略官David Holtzman表示：“世界杯对骗子来说是完美的机会——你找不到更好的了。足球让人感觉有趣且无害，这降低了人们的防备。” ## 常见骗局类型 - **假票销售**：伪造的电子门票、二维码和确认邮件，几乎能以假乱真。 - **克隆网站**：不法分子注册与FIFA官方极其相似的域名，诱导用户输入个人信息或支付。 - **签证与移民服务诈骗**：声称提供快速签证办理，实为骗取费用。 - **虚假住宿和周边商品**：利用赛事热度，提供不存在的酒店预订或假冒纪念品。 Group-IB的研究识别出超过4,300个冒充FIFA官方网站的欺诈域名，以及6个并行诈骗计划和4个独立威胁行为体。 ## 如何保护自己？ 专家建议球迷通过**官方渠道**购票，仔细核对网址域名，避免点击不明链接。对于任何要求提供个人信息或提前付款的邮件、电话或网站，务必保持警惕。记住：如果某个“好机会”看起来好得不像真的，那它很可能就是假的。
人人都会用ChatGPT，但通过巧妙的提示工程，你能获得更有趣、更深入的结果。本文总结了28条实用技巧，从角色设定、多模态输入到思维框架，帮你挖掘AI的潜力。无论你是新手还是老手，都能从中找到提升对话质量的方法。 **1. 让孩子式的好奇心帮你挑刺** 让ChatGPT扮演一个充满好奇心的10岁孩子——它不会一味附和，而是会不断追问，帮你发现计划中的漏洞。无论是度假安排还是副业构思，这种“童言无忌”式的反馈往往能触及你忽略的关键问题。 **2. 手机拍照，即拍即问** 在ChatGPT App中，点击“+”按钮选择相机，拍下地标、昆虫或路牌，AI就能识别并提供信息。将视觉信息融入提示，让交互更直观。 **3. 运用“80-20法则”抓重点** 帕累托法则指出80%的成果来自20%的努力。在提示中要求AI聚焦于最关键的20%信息，可以避免内容过载，快速获得核心要点。 **4. 反向思维：先问不该做什么** 与其直接问“如何成功”，不如先问“哪些做法会导致失败”。这种逆向提示能帮你规避常见陷阱，从反面锁定正确路径。 **5. 为AI设定“人格”与“语气”** 明确指定角色（如“你是一位资深律师”）和语气（如“用简洁、专业的语言”），能让回答更贴合场景。例如，要求“用莎士比亚风格写一封辞职信”会带来意想不到的创意。 **6. 分步骤拆解复杂任务** 将大问题分解为小步骤，让AI逐步思考。比如先要求“列出关键因素”，再“针对每个因素给出建议”，最后“总结成行动清单”。这种链式提示能提升输出的条理性和深度。 **7. 提供示例，引导格式** 在提示中给出一个范例，AI会模仿其结构。例如，“请用以下格式回答：问题-分析-建议”，并附上一个示例。这能显著提高输出的一致性。 **8. 使用“思维链”提示** 让AI展示推理过程，而不仅仅是最终答案。例如，“逐步解释如何解决这个问题，并给出最终答案”。这种方法尤其适合数学、逻辑或复杂决策场景。 **9. 限定输出长度或格式** 通过“用100字以内回答”“以表格形式呈现”或“用项目符号列出”等指令，控制输出的详略和结构，避免冗长或杂乱。 **10. 要求引用来源或数据** 虽然AI可能编造信息，但要求“提供数据来源”或“基于2023年后的研究”能促使它更严谨。付费版还可启用联网搜索来获取实时信息。 **11. 迭代优化：基于前一轮回答继续追问** 不要满足于一次回答。针对AI的输出提出“能否更具体？”“换个角度解释？”或“给出反例”，通过多轮对话逐步逼近理想答案。 **12. 使用“温度”参数调整创造性** 在API或某些界面中，温度值越低（如0.2）回答越确定，越高（如0.8）越有创意。对于事实性问题用低温，对于文案写作用高温。 **13. 角色扮演场景模拟** 让AI扮演面试官、客户或竞争对手，进行模拟对话。例如，“你是一位挑剔的投资者，评估我的创业计划”。这种练习能帮你提前应对挑战。 **14. 结合“如果…那么…”假设** 通过条件语句引导AI思考多种可能。例如，“如果预算减少50%，那么方案需要如何调整？”这能提升回答的灵活性和适应性。 **15. 要求AI自我修正** 在提示中加入“如果你不确定，请说明”或“如果存在错误，请指出并纠正”。这能减少AI的过度自信，提高可靠性。 **16. 利用“少样本学习”** 在提示中给出2-3个输入-输出示例，AI便能学会模式。例如，先展示“用户问A，AI答X”的样例，再让AI处理类似问题。 **17. 指定受众水平** 明确告知AI你的知识背景，如“向高中生解释量子力学”或“为专家撰写技术报告”。这能自动调整术语密度和解释深度。 **18. 使用否定指令排除不想要的内容** 例如，“不要使用专业术语”“避免给出模糊建议”或“不要提及任何品牌名称”。清晰排除项能更精准地控制输出。 **19. 要求多方案对比** 让AI生成多个选项并比较优劣。例如，“给出三种营销策略，分别列出优缺点”。这有助于决策时全面权衡。 **20. 引入时间维度** 要求AI考虑短期 vs 长期效果，或按时间线规划。例如，“制定一个12个月的成长计划，分季度列出里程碑”。 **21. 利用上下文记忆** 在长对话中，定期总结已讨论内容，并明确下一步方向。例如，“回顾我们之前讨论的三个要点，然后深入分析第二个”。 **22. 强制AI从假设出发** 如果问题开放，先定义假设前提。例如，“假设用户增长率为每月5%，请预测年度收入”。这能使回答更有依据。 **23. 使用“反问”技巧** 让AI先问你问题以澄清需求。例如，“在回答之前，请先问我三个关键问题以明确目标”。这能避免AI误解意图。 **24. 结合外部工具** 在提示中要求AI生成代码、图表或公式，然后手动验证。例如，“用Python写一个函数计算斐波那契数列”。 **25. 对敏感话题设置护栏** 在讨论争议性话题时，明确要求“保持中立，列举正反观点”或“基于主流科学共识”。这有助于获得平衡视角。 **26. 使用“总结-扩展”模式** 先让AI总结已知信息，再要求扩展。例如，“用三句话总结当前AI伦理争议，然后提出三个未解决的挑战”。 **27. 设定输出格式为“可执行清单”** 对于行动指南，要求AI输出步骤清单，并标注优先级、时间估计和所需资源。这能让建议更实用。 **28. 不断实验，记录有效模式** 提示工程没有万能公式。建议建立自己的提示库，记录哪些指令组合效果最好，并定期更新。 掌握这些技巧，你就能从“会用ChatGPT”进阶到“善用ChatGPT”，让AI真正成为你的高效助手。