Krystal Hu

路透社9月10日 - (人工智能》每周三出版。您認為您的朋友或同事應該了解我們嗎？請將此新聞通訊轉發給他們。他們也可以在這裏訂閱 (link).)

我去斯坦福大學與人工智能領域最敏銳的頭腦交談，無意中發現了校園裏公開的祕密：他們幾乎不談論 AGI。

沒錯。這個科技界最熱門的首字母縮寫詞在很大程度上是一個行業概念，而非學術概念。

為什麼？AGI過於寬泛和模糊，不是一個有用的科學術語。科學需要可以檢驗的定義。AGI是由那些建立公司、籌集資金和推銷廣闊願景的人推廣的。這是斯坦福以人為中心的人工智能研究所執行主任羅素-沃爾德（Russell Wald）和計算機科學助理教授桑米-科耶喬（Sanmi Koyejo）在 "想象力在行動 "會議上對我的評價。

即使在工業界，也沒有人對 AGI 的實際含義達成一致。也許這種模糊性不僅僅是語義上的，而是戰略上的。這也是微軟與 OpenAI 重新談判的核心所在，達到 AGI 是一個里程碑，價值數十億美元。前沿實驗室在每次發布模型時，都會忍不住調侃 "我們已經達到了"，但隨着言論從 AGI 轉向 ASI（人工超級智能），目標也在不斷移動。這很重要，因為它影響着人工智能的市場推廣、監管和最終被公衆理解的方式。

讓我們從你的實際感受出發。蘋果AAPL.O等科技巨頭仍在努力使設備上的人工智能真正有用，並使硬件更加輕薄。我們將深入探討我們在蘋果公園了解到的一切，以及一家前俄羅斯科技公司的精彩迴歸。繼續滾動。

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蘋果在人工智能領域的薄利多銷

蘋果秋季新品發布會引來不同反應 (link)：硬件浪漫主義者得到了他們的機會；而人工智能先行者的反應則不那麼熱烈。

據我們統計，蘋果今年僅10次提及 "蘋果智能"，少於去年的46次。最大的賭注是，他們不需要人工智能的光環來度過這個升級周期。取而代之的是工業設計。

iPhone Air 的厚度僅為 5.6 毫米，非常纖薄。是的，安卓原始設備製造商追求超薄已經有一段時間了，三星憑藉其 S25 Edge 遙遙領先，但蘋果的做法是為了規模和銷量。Air 實際上取代了 Plus，Plus 一直佔 iPhone 出貨量的 5%-7%。分析師預計，999 美元的起點將推動升級 (link)。

在不損耗電池的情況下製造出如此輕薄的設備是人工智能驅動的變相任務。為什麼？因為設備上的人工智能是出了名的耗電大戶。蘋果 A19 Pro 芯片的硬件創新為設備進入 AI 應用時代鋪平了道路。蘋果聲稱 "全天候"，但這一承諾還需要實際測試。

正如我的同事斯蒂芬-內利斯（Stephen Nellis）所解釋的那樣，這款新芯片包含了大量專為處理人工智能而設計的功能，其中包括一個新的圖形處理單元（或稱 GPU），以及蘋果稱之為 "神經加速器 "的連接到每個 GPU 計算核心的功能。再加上芯片中可用於人工智能的其他部分，如芯片的專用神經處理單元（NPU），蘋果正在打造一款設備，在這款設備上，生成文本或圖像等任務可以通過最省電的方式進行處理。

放大：Air 是一次人工智能硬件測試，也是包括摺疊手機在內的更多有趣形式的前奏。中國品牌已經在薄板和緊湊型摺疊手機方面設定了期望值，而蘋果在這方面一直處於落後狀態。如果 Air 的電池續航時間和攝像頭令人滿意，那麼它將在中國這樣競爭激烈的市場中脫穎而出。

在軟件方面，Apple Intelligence 仍在不斷改進中。預計蘋果將在關鍵地區加倍努力發展合作伙伴關係，例如在西方與 OpenAI 合作，在中國與阿里巴巴 (link) 洽談，同時建立更多的內部能力。

懸而未決的問題購買者是否需要 iOS 原生 AI 魔法來升級，還是更酷的設計、更好的電池和 App Store 中的內容就足夠了？歷史表明，後者比更智能的 Siri 更可靠。但華爾街還不相信，在當今的人工智能世界裏，光靠硬件就能做到這一點--自發布會以來，該公司股價下跌了近 4%。

本周圖表

像Nebius這樣捲土重來的並不多。該公司曾與 Yandex（"俄羅斯的谷歌"）並駕齊驅，但在 2022 年烏克蘭入侵後被凍結。納斯達克停止交易，歐盟制裁首席執行官阿爾卡季-沃洛日。

在脫離俄羅斯業務並在荷蘭重新設立基地後，Nebius 作為人工智能基礎設施專家重新崛起，提前獲得了稀缺的英偉達 GPU 和約 25 億美元的資產剝離收益。本周，該公司獲得了回報：與微軟達成了一項為期五年、價值 174 億美元的交易 (link) --可能價值 194 億美元，甚至超過了微軟的 CoreWeave 安排，從而使該公司股價飆升 (link)。

超大規模企業正在購買靈活性，以防今天的容量緊張轉為過剩，從而擠壓 Nebius 和 CoreWeave 等獨立提供商。就目前而言，雲計算巨頭們不斷增加的資本支出表明它們的發展前景廣闊。微軟的交易為 Nebius 贏得新客戶提供了完美的條件：穩健的資產負債表和藍籌股的認可。

值得一讀的人工智能研究

科技記者 Kenrick Cai 報道

人工智能公司不斷告訴我們，幻覺問題正在減輕。新的研究表明，幻覺問題並沒有消失，甚至可能表現為更嚴重的問題：欺騙。OpenAI 和佐治亞理工學院的研究人員上周發表了一篇論文 (link)，將幻覺的責任歸咎於實驗室用來給模型打分的測試。把基準想象成標準化測試。人工智能模型就像參加選擇題考試的學生。它們會因為幸運的猜測而得到獎勵，也會因為答案空白而受到懲罰。人工智能學會了即使在不確定的情況下也要猜測。一言以蔽之，這就是幻覺。

同一周，卡內基梅隆大學的研究人員在一篇題為 "LLM 會說謊嗎？"的論文中，將目光從錯誤信息轉向了虛假信息。 (link) 他們的答案是肯定的。更令人不安的是他們是如何做到的。研究人員發現了一種機制，通過這種機制，法律碩士們可以 "竊取計算 "來演練潛在的謊言，然後再磨練出最合適的謊言。研究人員發現，LLM 不僅可能遵從明確的指令撒謊，而且還可能出於自身意願撒謊，以幫助完成任務。例如，可以考慮讓人工智能銷售代理欺騙或遺漏潛在客戶的信息，以實現銷售額最大化。

好消息是什麼？兩組研究人員都提出了一些技術來減少這些人工智能有意或無意的不準確性，比如修改基準的獎勵激勵機制，引導人工智能系統的提示走向誠實。CMU 的研究人員進一步確定了 LLM 神經網絡的特定部分，建議我們可以對其進行數字腦葉切除術，使其失效。儘管如此，這個懸而未決的問題仍有可能被壞人利用。正如 OpenAI 在與論文相關的博文 (link) 中承認的那樣，"準確率永遠不會達到 100%"。

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