Google 于 7 月 1 日更新了它的隐私政策，其中包括保留权利抓取公开 Web 内容训练 AI。Google 在新版隐私政策中称，“我们可能会收集网络上可公开访问的信息或其它公共来源的信息去帮助训练 Google 的 AI 语言模型，构建产品和功能如 Google Translate、Bard 和 Cloud AI。”整个互联网正成为搜索巨人的 AI 游乐场。

Valve 发言人确认它正对使用 AI 生成内容的游戏实施限制，除非开发者能证明他们使用的 AI 模型不是用侵犯现有版权的数据训练的。Valve 发言人表示该公司的目的不是阻碍使用 AI 生成内容，它相信生成式 AI 必将创造令人兴奋的新体验。然而 AI 生成艺术存在版权方面的挑战，它受到了现有法律的约束。随着法律和政策的不断发展，它的审批流程也会不断变化。

在今年五月举行的 Build 开发者大会，微软宣布将为 Windows 11 加入 AI 辅助功能 Windows Copilot。Windows Copilot 将以一个独立的窗口展示在屏幕右侧，能根据用户的要求完成多项任务。现在，微软通过其开发版本（Dev Channel）向测试者（Windows Insiders）提供了 Windows Copilot 预览版。首个预览版的重心是集成 UI 体验，未来的版本会逐步加入额外的功能。要测试 Windows Copilot，用户需要运行 Windows Build 23493 及以上版本， Microsoft Edge 版本需要 115.0.1901.150 及以上。

Valve 成为最新一家拒绝 AI 生成内容的公司。一位匿名开发者递交的游戏遭到了拒绝，理由是包含 AI 生成素材。这位化名 potterharry97 的用户承认使用了文本图像开源模型 Stable Diffusion 生成了相当大一部分的游戏素材。Valve 的审核人员认为游戏素材的知识产权属于一个或多个第三方，由于 AI 生成艺术的所有权尚不清晰，因此它无法发行包含 AI 生成素材的游戏。Valve 表示它不清楚模型训练所用的数据集的版权。不过也不是所有包含 AI 生成内容的游戏都被 Valve 拒绝了，它的游戏商店 Steam 已经上架了多个包含 AI 内容的游戏。

以纽约和香港为基地的初创企业 Insilico Medicine 发布消息称，“首次由 AI 发现、设计的”治疗药已在美国和中国启动验证其疗效的二期临床试验。Insilico Medicine围绕肺系统疑难症“特发性肺纤维化（IPF）”的候选治疗药，将在美国和中国的40家机构面向 60 人开展临床试验。IPF 是肺变硬、不能顺畅呼吸的原因不明的疾病。全世界患者人数达到 300万~500 万人，之前一直没有找到疗效好的药物。Insilico Medicine 利用 AI 分析了庞大的医疗数据。找到了与 IPF 发病及进展有关的蛋白质等，作为候选治疗药筛选出了抑制这种蛋白质作用的物质。由于以往借助人工的工作变得省力，因此可以大幅削减成本和缩短时间。

WSJ 援引知情人士的消息报道，美国政府考虑对中国 AI 芯片出口实施新的限制。美国商务部可能最快在下月初采取行动，禁止英伟达和其他芯片制造商在事先未获得许可证的情况下，向中国和其他关注国家的客户出口芯片。美国去年限制英伟达向中国出口 A100 芯片，英伟达的回应是专门针对中国市场推出了性能低于限制门槛的 A800 芯片。如今美国商务部正考虑禁止在没有许可证的情况下销售 A800 芯片。

微软正在 Windows 11 中整合 ChatGPT 的技术，它没有计划对其它版本的 Windows 做类似的工作。但如果你用 Windows 3.1 或 Windows 95 PC 的话，你可以松一口气了。有开发者将 ChatGPT 客户端移植到了 Windows 3.1。该版本被称为 WinGPT，支持 16 位或 32 位的 Windows 3.1 及更新的操作系统，但不原生支持 64 位系统。 能在三十年前的操作系统上运行 WinGPT 是因为绝大部分处理工作都在 OpenAI 的服务器而不是本地完成。

生成式 AI 模型正在改变网络经济，使生成低质量内容变得更便宜。随着 AI 生成内容的普及，许多人担心我们所习以为常的旧 Web 正在被杀死。新闻网站评级工具 NewsGuard 从今年 5 月开始跟踪 AI 生成新闻和信息网站（UAIN），每周能发现 25 个新的 UAIN，如今可能有数百个 AI 生成内容网站。部分网站平均每天生成超过 1200 篇文章，几乎没有明显的人工编辑监督。相比下 《纽约时报》每天发表约 150 篇文章。聊天机器人互相引用错误信息，Snapchat 和 Instagram 尝试用 AI 代替你的朋友与你聊天，Reddit 社区在抗议、Stack Overflow Mod 在罢工...旧的 Web 在死亡，新的 Web 在挣扎着诞生。AI 正在加速这一切的变化。

2016 年 Google DeepMind 的 AI 程序 AlphaGo 击败了世界围棋冠军，创造了历史。现在 DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 表示，该公司的工程师正运用 AlphaGo 的技术创造名为 Gemini 的 AI 系统，它将让 OpenAI 的 ChatGPT 黯然失色。Gemini 仍然在开发之中，它是类似 GPT-4 的大语言模型。但通过融合 AlphaGo 的技术，Gemini 将具有规划或解决问题的能力。AlphaGo 是基于强化学习技术，算法通过不断学习反馈去解决难题。它使用了树搜索去探索和记住棋盘上棋子可能的走法。Gemini 的开发还需要几个月时间，可能需要花费数千万乃至数亿美元。OpenAI CEO Sam Altman 此前透露，GPT-4 的成本超过了 1 亿美元。

一位美国法官对在法庭文件中引用 ChatGPT 伪造案例的两位律师及其律所罚款 5000 美元。曼哈顿地区法官 Kevin Castel 命令 Steven Schwartz、Peter LoDuca 及律所 Levidow, Levidow & Oberman 支付罚金。法官称，技术进步司空见惯，使用可靠的 AI 工具提供帮助本质上是可接受的，但现有规则要求律师对此进行把关，确保所递交文件的准确性。在本案中，律师及其律所放弃了其责任，甚至在受到质疑后还坚持己见。Schwartz 对此结果拒绝置评。

AI 是历史上发展速度最快的技术之一。一年前几乎没人谈 AI，今天几乎每个人都在谈论 ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 工具如何影响未来工作。一个关键问题是：AI 支配的未来将如何影响人类的思维？AI 将让制作虚假信息变得更容易，从虚假图像到深度伪造到虚假新闻。这将影响人们在社交媒体上浏览时对信息的信任感。AI 能让一个人模仿另一个人，这可能会影响人们对身份的看法。你的个人身份也会受到深度伪造的威胁。在技术已经成为一大问题的时代，AI 可能会让人类更依赖于技术更容易被分心。加州州立大学 Dominguez Hills 分校的 Larry Rosen 教授称他担心 AI 会让人类愈加依赖技术。为了避免压力，人类喜欢事情尽可能简单尽可能容易，因此他们会尝试将生活的每个方面都自动化。AI 可能会导致人类停止学习他们本应学习的东西。但在 AI 渗透的不断变化的世界里，人们可能会因此无所适从而压力倍增。普林斯顿大学的心理学教授 Michael Graziano 认为，AI 可能会创作一个后真相世界，人们可能会更容易相信虚假故事。

可口可乐、旅游预订网站 Kayak、银行业巨头汇丰和融资平台 GoFundMe 等知名企业都已在使用生成式 AI 工具来加强营销力度。广告高管们说，这些工具正被整合至相关营销生态系统中的诸多部分，协助完成生成广告标语、撰写新闻稿、制作广告牌图像以及帮助为产品和服务集思广益等任务。这在广告业引发了一些担忧。其中之一是 AI 利用现有材料制作新内容时可能会产生知识产权纠纷。AI 技术还有可能减少对某些类型的广告人才的需求，比如文案和平面设计师。一个问题在于，广告公司是否耗得起时间，等待知识产权问题得到厘清。

图灵（Alan Turing）在 1950 年代提出了最早的图灵测试，以判断 AI 是否具有人类水平的智能。在测试中，人类评估者判断他们是在和人类还是与 AI 说话。如果 AI 能冒充人类，那么它就通过了图灵测试。DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 认为原版图灵测试过时了，他提出了新版的图灵测试，让 AI 将 10 万美元的种子基金变成 100 万美元，以此衡量 AI 是否具有类人的智能。AI 需要研究一个电商方案，制定产品计划，找到制造商和销售商品。他预测 AI 将在两年内实现这一目标：“我们不只关心机器能说什么，我们还关心它能做什么。"

美国国家录音艺术科学学院更新了格莱美奖的规则手册，禁止完全由 AI 创作的作品。在 AI 帮助下创作的音乐作品可能仍然符合入围资格。音乐创作者必须为一张专辑贡献至少五分之一的内容才有资格获得提名。不包含人类作者的作品没有任何入围资格。新规则增加了格莱美奖的入围难度，以前参与专辑制作的任何人都可以获得提名，无论他们的贡献有多大。

Stable Diffusion 与 GPT-3(.5) 和 GPT-4 等 AI 模型正在改变网络生态。如果人类消费的大部分内容是 AI 生成的，那么 AI 又如何继续改进其模型呢？如果 AI 用 AI 生成的数据进行训练又会发生什么？牛津、剑桥、伦敦帝国学院等机构的研究人员在预印本平台 arXiv 上发表论文，对此展开了分析。研究人员发现，这会导致 AI 模型存在不可逆转的缺陷，他们将其称之为模型崩溃（Model Collapse）。这意味着未来模型训练使用的高质量数据将会愈来愈昂贵，将可能导致网络的碎片化和封闭化，内容创作者将会竭尽全力防止其内容被免费抓取。社交媒体公司也逐渐认识到其数据的价值，对 API 访问收取昂贵费用。如果未来的模型使用容易获取的数据（很可能是其它模型生成）训练，那么这将会加速模型的崩溃，增加对模型进行中毒攻击的可能性。

Meta 宣布了新 AI 模型 Voicebox，称其为至今最全面的语音生成模型。但 Meta 没有公开 Voicebox 的模型和代码，原因是公开发布太危险。Meta 称生成式语音模型有很多令人兴奋的用例，但潜在也可能被滥用，因此它没有公开 Voicebox 模型或代码。Voicebox 能从最短两秒钟的声音样本中生成六种语言的语音，未来可用于真实自然的语音翻译等用途。

Google 警告员工在使用 Bard 时不要泄露机密信息或用其生成代码。其它大公司也对员工发出了类似的警告。但 Google 的警告与其声称 Bard 有助于开发者提高工作效率的说法产生了冲突。搜索巨人对此表示，它的内部使用禁令是因为 Bard 会产生不需要的代码建议，潜在会导致程序出 bug 或过于复杂，软件过于臃肿，相比不使用 AI 辅助编程需要更多时间修复。

BentoML 发布了大模型开放平台 OpenLLM，采用 Apache-2.0 许可证，允许用户在云端或本地（对硬件有高要求）部署和运行任何开源大模型，构建 AI 应用。OpenLLM 支持的开源大模型包括了 StableLM、Falcon、Dolly、Flan-T5、ChatGLM 和 StarCoder 等。不同模型对硬件有不同的需求，举例来说，有 400 亿参数的 Falcon 40b 模型需要英伟达 48GB 显存的 A100 专业显卡。开发者表示他们正在开发微调功能，预计会很快释出。

最近流行的生成式 AI 工具都是利用网上抓取的材料训练的，而许多训练数据都是受版权保护的。生成式 AI 被称为终极洗稿工具。它的知识产权问题引发了广泛的讨论。知识产权保护旨在激励创意作品的产生，批评者认为生成式 AI 可能对整个创意行业产生灾难性影响，可能会摧毁该行业。而生成式 AI 可能会在监管机构和立法者行动起来前站稳脚步赢得用户的喜爱。AI 让硅谷以前所未见的规模利用他人的作品赚钱。支持者如圣克拉拉大学法学院教授 Eric Goldman 认为，所有作品都是建立在已有作品的基础之上，生成式 AI 只是加速了这一过程，它是我们社会知识宝库演化的一部分。

用户通过社交媒体报告，ChatGPT 和 Google Bard 能分享有效的 Windows 11 和 10 专业版密钥。但它们其实都是微软官网提供的 KMS 密钥，能用于安装操作系统或从家用版升级到专业版，但它们与真正的激活密钥不同，操作系统会以未激活模式运行，功能受到限制。这位叫 Sid 的用户是以“已故祖母的名义”让 ChatGPT 和 Google Bard 阅读有助于入睡的 Windows 专业版密钥。