香港众多高校拥抱了 OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT。香港科技大学率先引入ChatGPT。6 月 1 日它正式为学生与教职人员提供港科大版 ChatGPT，是香港首所为学生与教职工提供 ChatGPT 的大学。香港中文大学、香港理工大学、香港浸会大学等高校也陆续推出使用 AI 工具的指引，共同希望师生批判性探索和谨慎使用 AI，保障学术诚信。除了在高等教育掀起热潮，AI 也将进入香港的初中课堂。香港教育局 6 月 19 日推出初中 AI 课程教材，介绍 ChatGPT 等前沿的生成式 AI，近一半内容重点关注 AI 的伦理与社会影响。该局指出，ChatGPT 可以成为有价值的教育工具，但要留意抄袭的伦理问题，并期望所有公立中学尽快规划，于 2023/24 学年在“资讯和通讯科技课程”中安排 10 至 14 小时的 AI 课程教授。

研究人员运用 AI 去搜索已灭绝的人类近亲尼安德特人和丹尼索瓦人的蛋白质数据，重新发现新的抗生素。抗生素的研发过去几十年相对缓慢，今天的大部分处方抗生素都有逾 30 年历史，随着抗生素耐药细菌的增加，寻找新抗生素迫在眉睫。已灭绝物种的蛋白质有可能成为新抗生素的来源。大部分物种都会产生具有抗菌特性的短蛋白亚单位肽（peptides）。研究人员用人类已知的肽去训练 AI，然后在智人、尼安德特人和丹尼索瓦人的蛋白质序列中寻找新的具有抗菌的肽。研究人员测试了几十种肽，观察是否能在实验室培养皿中杀死细菌。然后筛选出六种有效的肽——其中四种来自智人，一种来自尼安德特人，一种来自丹尼索瓦人。对小鼠的测试显示这些抗菌肽的效果都比较差，需要调整分子创造出更有效的版本。

著名导演詹姆斯卡梅隆（James Cameron）表示，他同意 AI 专家的观点，认为该技术发展对人类构成了严重的风险。卡梅隆接受采访时表示，他在 1984 年就警告了 AI 的危险，但没人听。他执导的《终结者》系列的第一部是在 1984 年上映的，电影背景是天网觉醒试图灭绝人类，天网派了 T-800 终结者返回 1984 年去杀死人类抵抗军首领的母亲。卡梅隆认为，AI 武器化是最大的危险，AI 的核武器竞赛将把所有人都拖进去，因为你不做的话其他国家会去做，然后不断升级。卡梅隆称 AI 短时间内是无法取代作家的，AI 编的故事不太可能会让观众共情。

流媒体巨头 Netflix 被发现以 90 万美元年薪招 AI 产品经理。这位产品经理的工作范围不是推荐算法，而是内容创造。Netflix 在职位说明中称，AI 正在推动所有业务领域的创新，其中包括帮助他们创造更优秀的内容。Netflix 的机器学习平台在历史上被用于开发推荐算法等，但现在它正被用于内容创造。Netflix 称机器学习正被其工作室用于优化原创电影和电视剧的制作。

AI 创业公司 Stability AI 发布了最新的文本图像模型 Stable Diffusion XL 1.0。该公司声称该模型是它至今发布的最先进的。公司应用机器学习高管 Joe Penna 表示，Stable Diffusion XL 1.0 包含 35 亿参数，能在数秒内生成不同长宽比的 1 兆像素分辨率图像。上一代 Stable Diffusion XL 0.9 能生成更高分辨率的图像，但需要的算力更多。Penna 称， XL 1.0 可定制，能对不同概念和风格进行微调，它更容易使用，能对基本的自然语言处理提示提供更复杂的设计。对于模型使用的数据集包含反对将其作品用于 AI 训练的艺术家作品，Penna 坚称是合理使用。

JetBrains 更新了它的 IDE ，整合了 AI 助手。类似微软/Github 的 Copilot，JetBrains AI Assistant 使用的也是 OpenAI 的技术。它与 Github Copilot 插件的区别在于，AI Assistant 深度整合在 IDE 中，支持 AI Chat 等 Copilot 插件不支持的功能。除了 OpenAI 的模型，AI Assistant 也依赖 JetBrains 的内部模型。AI Assistant 的功能因不同语言而存在差异，其中文档生成仅限于 Java、Kotlin 和 Python 项目。

AI 公司 OpenAI 在今年 1 月推出了一个在线的 AI 检测工具，帮助教师和其他人判断一段文本是机器如 ChatGPT 还是人类撰写的。但仅仅半年之后该工具就关闭了，因为它无法完成任务。OpenAI 上周悄悄关闭了 AI Classifier，原因是正确率过低。OpenAI 更新了 AI Classifier 发布博文，添加了相关注解，表示正在开发更有效的文本溯源技术，承诺会推出新工具帮助用户检测音频或视觉内容是否是 AI 生成的。

科幻奇幻刊物《Clarkesworld》的主编兼出版人 Neil Clarke 称，生成式 AI 的流行导致了他的团队被 AI 生成内容淹没，他称这是数量问题而不是质量问题，他们的工作量几乎翻了一番，最后被迫暂时关闭了文章递交。他的团队使用 AI 文本检测工具去识别 AI 生成文本，但发现这些工具的可靠性非常低。经合组织秘书长 Mathias Cormann 表示，他们的调查发现工人报告在采用 AI 之后他们的工作强度增加了。调查还显示对于非 AI 研究人员和非管理人员而言，AI 的使用对薪水影响甚微。这意味着，对普通员工而言，AI 增加了工作量，但薪水并没有上涨。相对于急于推出 AI 工具的雇主，雇员认为自己就像是小白鼠。机械师和航空航天工人国际协会的 Ivana Saula 称，在采用 AI 工具之后，工人报告工作量更重，因为工作现在由机器设定，结果是工作强度更快了。Clarke 说，AI 专家所谈论的突破都不是发生在他们自己工作的领域。

2006 年，德国 AI 研究员 Marcus Hutter 宣布了人类知识无损压缩 Hutter 奖，总奖金 5 万欧元。2020 年奖金金额提高到 50 万欧元，而 Hutter 如今是 Google DeepMind 高级研究员。该奖项旨在鼓励 AI 研究，组织者认为文本压缩和 AI 是一个等价问题。用数学家 Gregory Chaitin 话说，压缩就是理解。压缩的对象是一个特定版本的英文维基百科文本，一开始是 100MB 大小，2020 年提高到 1GB，规则是每改进 x% 就获得等价比例的奖金，如改进 1% 就奖励 5 千欧元。Hutter 奖此前颁发了五次，其中四处是颁给了 Alexander Ratushnyak。现在，纽约高频/算法交易和金融服务基金的量化开发者 Saurabh Kumar 成为最新的获胜者 ，他将 10 亿字符压缩到 114,156,155 字节，压缩率 11.41%，比之前的记录改进了 1.04%，因此赢得了 5187 欧元奖金。

AI 创业公司 Stability AI 发布了在 CC-BY-NC 4.0 下授权的大模型 Free Willy 1 和 2，也就是商业使用受限制。FreeWilly1 是基于 LLaMA 65B 模型，FreeWilly2 是基于 LLaMA 2 70B 模型，Stability AI 称两个模型在不同基准测试中展现了出色的推理能力，其中 FreeWilly2 在部分任务中的表现超过了 GPT-3.5。公布这两个模型旨在促进开放研究，因此都是非商业使用授权。Stability AI 此前发布了一种可商业使用的开源大模型 StableLM。

拜登政府周五表示，美国主要 AI 公司如 OpenAI、Alphabet、Meta Platform、亚马逊、Anthropic、Inflection 和微软已经向白宫承诺将自愿为 AI 生成内容实现水印等措施，以帮助提高 AI 技术的安全性。主要 AI 公司还承诺在发布新 AI 系统前进行彻底地测试，并分享诸如如何降低风险等信息。随着 OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 风靡世界，世界各国的立法者开始考虑如何缓解这项新兴技术对国家安全和经济的危险。

NYT 援引匿名知情人士的消息报道，Google 正在测试能生成新闻报道的 AI 工具，并尝试把它推销给《纽约时报》、《华盛顿邮报》和《华尔街日报》母公司新闻集团在内的新闻机构。该 AI 工具的内部代号为 Genesis，能吸收包含当前事件细节在内的信息，然后生成新闻稿件。Google 认为它可以作为记者的个人助手，自动完成部分任务，让记者将时间集中到其它任务上。Google 将其视为一种负责任的技术，有助于引导出版行业远离生成式 AI 的诱惑。

Google 联合创始人布林(Sergey Brin)又回来工作了。近几个月这位亿万富豪通常每周到位于加州芒廷维尤的办公室工作三到四天，与研究人员一起努力开发下一个 AI 系统。知情人士说，布林去年底曾在 Google 办公室参加过有关 AI 的会议，但现在他参与的频率和强度都有所提高。与 2019 年辞去 Alphabet 高管职务后采取的相对不插手的做法相比，布林的新立场有了明显变化。他与一群研究人员密切合作，打造期待已久的 AI 模型 Gemini。他们讨论了“损失曲线”等技术问题，“损失曲线”是一种衡量 AI 程序随时间变化的性能的方法，布林每周都会召集员工讨论新的 AI 研究。知情人士说，布林还涉及了人事事务，比如聘用抢手的研究人员。Gemini 是 Google 试图打造的一款通用型 AI 模型，可与 OpenAI 的 GPT-4 相媲美。该项目预计会在今年晚些时候推出。

本周二斯坦福大学和加州伯克利的研究人员在预印本网站 arXiv 上发表论文《How Is ChatGPT’s Behavior Changing over Time?》，对 OpenAI 大模型 GPT-3.5 和 GPT-4 的性能一致性提出质疑。研究人员利用 OpenAI 的 API 在数学解题、回答敏感问题（如违法赚钱的方式）、代码生成和视觉推理等任务上测试了两个模型在 2023 年 3 月和 6 月两个版本的表现。结果显示，GPT-3.5 和 GPT-4 存在显著的性能差异，如 GPT-4 在素数识别任务中 3 月的正确率高达 97.6%，但 6 月仅仅只有 2.4%。GPT-3.5 的性能则有明显改进。这项研究再次引发了有关 OpenAI 是否为节省费用而调整模型的议论。OpenAI 一直否认这一说法，公司产品副总裁 Peter Welinder 称他们没有让 GPT-4 变笨，用户认为 GPT-4 变笨可能是也因为使用越频繁就会遇到愈来愈多以前没有遇到的问题。专家也对最新这项研究提出质疑，认为研究方法可能存在问题，比如将模型的温度设为 0.1。

彭博援引知情人士的消息报道，苹果正在开发自己的大语言模型以及类似 ChatGPT 的 AI 工具。苹果的大模型代号 Ajax，基于该模型的聊天机器人被称为 Apple GPT。苹果有多个团队在 AI 项目上展开合作，它已成为苹果的一大重要工作。苹果员工表示这项工作基本上是对 Google Bard、OpenAI ChatGPT 和 Bing AI 的复制，并不包含任何新功能或新技术。苹果正在积极改进模型，但目前没有向消费者发布的计划。

Google 搜索业务顾问 Danny Sullivan 表示搜索引擎并不优待 AI 生成内容，至少 Google 是如此。他说，很多 AI 生成内容的搜索排名并不高，搜索引擎并没有优待 AI 内容。在排名能力上 AI 并不神奇，如果内容有帮助它们才可能排在前列。高排名不是因为 AI 而是因为内容对用户有帮助。Google 搜索排名着重考虑的是内容的有用性而不是内容是如何产生的。他督促 Web 出版商在生产内容时优先考虑人类用户的需求，应该避免为了搜索排名而生成大量无用的内容。

Meta 和高通合作让社交巨人的新模型 Llama 2 能在使用高通芯片的手机和 PC 上运行。至今为止，由于 AI 模型对算力和数据的巨大需求，大模型通常是在服务器集群和英伟达数据中心 GPU 上运行，高通想让大模型不仅仅是在云端，而是能在本地在边缘设备上运行，降低运行 AI 模型的成本。Meta 的第一代大模型 Llama 已有在手机上运行的版本，但性能受到很大限制。

生成式 AI 对金融市场的影响让美国证券交易委员会（SEC）感到担忧。SEC 主席 Gary Gensler 在全美新闻俱乐部发表演讲时表示，最近在生成式 AI 上的进展增加了机构依赖相同信息子集做决策的可能性。AI 聊天机器人所依赖的大模型需要海量数据训练，需要大量算力运行，意味着少数几个科技公司将在该领域占据主导地位，企业使用的 AI 模型将只有有限的几个可选择。如果一个模型提供了不正确或不相关的信息，那么金融机构可能会基于相同的有缺陷数据做出糟糕的决策，可能导致类似 2008 年金融危机的危机。Gensler 表示，AI 可能会加剧金融的脆弱性，因为它会助长羊群效应，个体行为者会做出类似的决策，因为他们从基础模型或数据聚合中都获得了相同的信号。生成式 AI 和其它深度学习模型的兴起可能会加剧全球金融体系固有的网络互联性。

以色列国防军（IDF）开始使用 AI 系统选择空袭目标和组织战时后勤工作，以应对与伊朗等国的紧张局势。据彭博社报道，目前以色列军方主要使用两个人工智能系统参与军事作战。一个是用于处理大量数据并选择空袭目标的系统；另一个是用于计算弹药装载量并制定突袭计划的人工智能模型。军方官员表示，现在可以在数分钟内选择空袭目标并实施袭击，这是前所未有的速度。支持者认为，这些先进的算法可能超越人类的能力，帮助军方最大限度地减少伤亡，而批评者则警告说，过度依赖越来越自主的系统可能会带来致命的后果。以色列官员表示，除了使用人工智能系统处理大量数据并选择空袭目标，军方正在通过另一个名为“火力工厂（Fire Factory）”的人工智能模型快速实施随后的突袭，该模型根据军方批准的空袭目标数据来计算弹药装载量，对数千个目标进行优先级排序并将其分配给飞机和无人机，并制定时间表。赋予人工智能对军事行动的高度控制权引发了大量争议和讨论。以色列国防军的一位官员表示，这两个系统的每一个目标和空袭计划目前均由人类操作员监督和审核，但这项技术目前还没有受到任何国际或国家层面的监管。

微软今年早些时候宣布了 Microsoft 365 Copilot，类似 GitHub Copilot，使用 AI 帮助办公软件用户提高生产力。365 Copilot 可以按照用户要求生成文档和演示文稿，分析 Excel 数据，摘要 Outlook 邮件，总结 Teams 中的讨论要点，自动化重复性工作，等等。当时软件巨人未披露价格。现在微软公布了让大部分小企业和普通用户难以接受的定价：在 Microsoft 365 E3 等付费版本的基础上每人每月额外支付 30 美元。而 Microsoft 365 E3 的订阅费用为每人每月 36 美元，最新定价相当于把费用增加了一倍。