别让朋友把数据喂给 AI 智能体:Meta Muse 的隐私争议
The Verge 报道 Meta 的 AI 个人助理 Muse 上线一个月下载量达数百万并登上苹果 App Store 榜首,但它会收集用户亲友的信息,而这些人无从选择退出。
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AWS AI Services 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架,主张在智能体行为可验证时让它自主行动,把人工判断留给真正需要决策的环节。
AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出以数据整合、安全护栏和人类监督为核心的负责任 AI 框架,主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人。她援引数据称工业领域 AI 采用率近两年增长约 78%,并参与 IEEE 工作组制定覆盖电力、能源、水资源和碳排放的 AI 环境影响测量标准。
Microsoft 研究合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中与首席应用科学家 Chad Atalla 对话,讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。
企业 AI 的竞争焦点已从预测模型能否超越统计预测转向如何让预测系统自主行动而不偏离业务意图。深度学习与生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练,数据来源也扩展到非结构化交互内容,推动企业从被动回顾转向务实前瞻。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 认为,"分析"一词正让位于 AI。
GitHub Copilot 应用推出 canvas,一种在应用内运行、无浏览器界面的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信。canvas 能调用第三方 API 并在本地执行代码,例如做出可浏览和安装 Winget 包的界面,或用 SQLite canvas 直接操作数据库。
GPT-4 级能力每百万 token 价格从 2023 年初约 30 美元降至如今不足 1 美元,部分厂商已低于 0.10 美元,推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。