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最近GPT相关的公司的官司不断，都是围绕在training data 的版权问题。GettyImages 另辟蹊径。 今天宣布的这个生成式人工智能系统由Nvidia开发，仅使用盖蒂图像库中的图像进行训练，不包含未经授权从互联网上抓取的标志或图像。盖蒂图像的首席执行官克雷格·彼得斯表示：“从根本上说，它已经经过训练，是干净的，对于企业使用是可行的。我们将为这一说法提供支持。” 彼得斯表示，想要使用生成式人工智能的公司需要完全的法律确定性，以免面临昂贵的版权诉讼。 在过去的一年里，生成式人工智能系统迅速发展，可以生成图像和文本。然而，人工智能公司卷入了众多有关版权内容的法律纠纷。著名艺术家和作者，包括约翰·格里沙姆、乔迪·皮库特和乔治·R·R·马丁，最近起诉了OpenAI和Stability AI等人工智能公司侵犯版权。今年早些时候，盖蒂图像宣布起诉Stability AI，因其未经允许使用数百万张盖蒂图像来训练其开源图像生成人工智能模型Stable Diffusion。 这些法律挑战激发了许多人试图在使用生成式人工智能的同时保护知识产权。Adobe最近推出了Firefly，声称其也是基于无版权内容进行训练的。Shutterstock表示计划对那些将作品出售给人工智能公司来训练模型的艺术家进行赔偿。微软最近宣布将为使用其基于文本的生成模型的客户承担任何版权法律费用。 彼得斯表示，这些图像的创作者以及出现在其中的任何人都同意将其作品用于人工智能模型。盖蒂还为创意人提供了一种类似Spotify的补偿模型，以回报他们的作品使用。 英国杜伦大学的助理教授贾王专攻人工智能和知识产权法，她表示，创意人将以这种方式获得赔偿是一个好消息，但可能会很难确定哪些图像已经用于生成的人工智能图像，以确定应该为什么而获得赔偿。 盖蒂的模型只在该公司的创意内容上进行了训练，因此不包括可以被制作成深度伪造图像的真实人物或地点的图像。彼得斯指出：“这项服务不知道教皇是谁，也不知道巴黎世家是什么，它们无法将两者结合起来。它也不知道五角大楼是什么，你不能把它炸掉。” 彼得斯指的是最近由生成式人工智能模型制作的病毒性图像。 对于那些声称人工智能模型无法在没有版权内容的情况下构建的技术公司，彼得斯称这些论点是“胡说八道”。他说：“我认为有一些真诚的人在认真思考这个问题，但我也认为有一些人只是想要加入这场淘金热潮。” 内哥觉得这个很具有争议性。因为这个不是一般的剽窃。是否存在版权问题仍然有待商榷。但是，如果因为这个影响了产品的质量，可能得不偿失。你觉得呢？

谷歌旗下的技术巨头DeepMind的研究团队于周二发布了一款新工具，该工具能够预测基因突变是否可能对人体造成危害，这一突破有望促进罕见疾病研究。 Google DeepMind的研究副总裁Pushmeet Kohli表示，这些研究结果进一步证明了人工智能在自然科学领域的影响。 该工具的主要焦点是所谓的“错义”突变，即影响基因密码的单个字母变化。 通常，一个普通人的基因组中包含9,000种这样的突变，它们可能是无害的，也可能导致疾病，如囊性纤维化、癌症或脑发育问题。 迄今为止，人类已观察到了4百万个这样的突变，但其中仅有2%被分类为致病或良性。 总共可能存在7100万种此类突变。这款名为AlphaMissense的Google DeepMind工具经过审查，能够预测其中的89%，准确率达到90%。 工具为每个突变分配了一个分数，表示其可能引发疾病的风险（也称为致病性）。 结果显示，57%的突变被分类为可能无害，32%被分类为可能致病，其余则不确定。 该数据库已经公开，并可供科学家使用，相关研究于周二在《科学》杂志上发表。 专家Joseph Marsh和Sarah Teichmann在一篇同样发表在《科学》杂志上的文章中写道，AlphaMissense工具展示了比先前可用工具更卓越的性能。 Google DeepMind的Jun Cheng表示：“我们应该强调，这些预测从未真正被用于临床诊断，也从未真正打算仅用于临床诊断。” “然而，我们确实认为我们的预测有可能有助于提高罕见疾病的诊断率，还有可能帮助我们发现新的致病基因，” Cheng补充说。 研究人员表示，这间接可能导致新疾病治疗方法的开发。 该工具是基于人类和近亲灵长类动物的DNA进行训练的，使其能够识别哪些基因突变是普遍存在的。 Cheng表示，这种训练使工具能够输入“数百万个蛋白质序列并学习正常蛋白质序列的特征”。 然后，工具可以识别突变及其潜在的危害性。 Cheng将这一过程类比于学习一门语言。 “如果我们将一句英语句子中的一个单词替换掉，懂英语的人会立即看出这个词的替代是否会改变句子的意思或不会改变。”

人工智能的崛起经常带有不小的疑虑，因为这可能最终使常规工作变得过时。然而，目前关于AI使用方式的数据似乎表明，这不一定是人们可以期待的唯一结果。相反，最近的一项研究表明，AI实际上创造了比原来可能更多的工作岗位。 这些数据来自伦敦帝国学院基地的未来工作研究所发布的一份报告。为了更好地了解他们对AI使用的看法，调查了超过一千家公司。值得注意的是，78%的公司表示AI的使用和自动化过程的整合直接有助于新工作岗位的创造。 尽管如此，有一些人对AI的作用并不那么乐观。47%的受访者表示AI消灭了一些过去可用的工作岗位。不过，67%的人报告说，新的职位已经开放，这清楚地表明AI的革命并不是对世界上每个人都有相同的影响。 与所有事物考虑和考虑到的情况下，AI相关工作的不平等分配可能会使一些人受益更多。看到这对AI的未来会产生什么类型的影响将是有趣的，因为还有许多人会声称它将带来更多的坏处而非好处。不管情况如何，AI将会留下来，它所产生的影响可能会在未来几十年里持续发酵，并完全改变我们所知道的工作世界的形态和面貌。

来一起看看大的云计算商对AI的支持。AWS在奋起直追

特斯拉发布了一份关于其Optimus人形机器人进展的更新，附带一个视频，看上去几乎像是CGI。 被称为特斯拉Bot的Optimus，除了更铁杆的特斯拉粉丝以外，许多人并不认真看待它，理由十分充分。 它首次被宣布时，看起来像是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克一个半成品的想法，用一个伪装成机器人的舞者作为视觉辅助。特斯拉AI日去年的演示也没有给人留下深刻印象。 当时，特斯拉有一个非常早期的原型，看起来不怎么样。它几乎只能走动并向人群挥手。仅此而已。 但我们确实注意到，特斯拉在今年早些时候2023年股东大会的最新更新中，该项目的可信度在增加。 当时，特斯拉展示了几个看起来更先进的原型，并开始实际执行有用的任务。 特斯拉现在发布了Optimus的新更新，视频展示了机器人自主排序对象的能力： 就像最新版本的全自动驾驶一样，特斯拉还指出Optimus现在正在使用神经网络进行端到端的训练。 视频显示特斯拉再次取得了进展，特斯拉bot在这次更新中看起来更加精致。原型在一个脚上保持平衡，机械看起来更稳定。

原始的 Ray-Ban Stories 并没有像 Meta 所希望的那样受到欢迎。根据最近的一份报告，公司设定的前七个月销售300,000台的内部目标，但实际销售仅略超过这个数字的三分之一。或许更令人失望的是同一报告的一部分表明，大约90%的用户已经放弃了这个硬件。 Meta 的第二代 Ray-Ban Stories 采用有光泽的黑色和黄色镜片。 这些系统以标准的经典 Wayfarer 设计和新的 Headliner 样式提供。它们看起来像标准的太阳镜（或眼镜，取决于镜片），除了每只眼睛的侧面都有两个圆形模块。右边是一个可以拍摄静态照片和以1080p 记录视频的1200万像素摄像头。另一边看起来几乎相同（为了对称），实际上是一个 LED 灯，可以提醒其他人你正在录制。 鉴于这些东西相对不显眼，这是一个很好的特性。没有灯光的话，实际上很容易在不知情的情况下记录人们（请不要这么做）。尽管 Meta 表示他们没有收到任何买了眼镜的小团体用它们做恶意事情的报告，但它在这里设置了一个故障安全措施。如果你用黑色胶带覆盖了灯光，你会收到一条让你去掉它的消息。此外，这个系统在这种状态下不会拍照或录像。 Ray-Ban Meta 功能包括开放式耳机扬声器（不是骨传导），比它们的前代产品声音可以大50%。我们最近在一个 Meta 活动上试用了一些眼镜，我可以证实它们可以达到一个舒适的大音量。 我指出这一点是因为，虽然开放式耳机在情境意识方面更好，但它们没有被动消音。这意味着它们与很多环境噪音竞争，可能很难在嘈杂的环境中听到。不幸的是，没有办法比如直接将一些 AirPods 配对到眼镜。相反，你将不得不依赖内置的硬件来听音乐和接听电话。 在所有不同的设计选项（包括框架颜色、样式和镜片（包括太阳镜，透明，处方，过渡和偏光））中，有超过150种设计组合可能。框架还有一个透明选项，提供了对它背后的技术的一瞥。也许我们将迎来一个透明科技的回归，紧随 Nothing 的设备之后。 Ray-Ban Meta 今天开始在以下市场接受预订：美国，加拿大，英国，爱尔兰，意大利，法国，西班牙，比利时，奥地利，澳大利亚，德国，挪威，芬兰，丹麦和瑞典。它们将于10月12日在 Meta，LensCrafters，亚马逊和 Best Buy 开售。 价格从标准镜片的$299开始。偏光为$329，过渡为$379。处方镜片价格根据实际情况而定。

著名的iPhone设计师乔尼·艾夫（Jony Ive）和OpenAI首席执行官Sam Altman据了解已经就合作开发一款新的消费者AI硬件设备进行了讨论。SoftBank首席执行官孙正义也与他们讨论了这个想法。 这是怎么回事？ 如果艾夫和奥特曼继续前进，他们的联盟可能在科技巨头之间日益激烈的竞争中产生一款有影响力的新AI设备。 这意味着什么？ 来自艾夫的设计工作室LoveFrom和领先的AI实验室OpenAI的联合消费设备将是一个备受瞩目的合作伙伴关系。这标志着OpenAI超越软件的雄心，制造影响AI如何影响日常生活的实体产品。设备的详细信息尚不清楚，但它将利用两位领导者的优势。 我为什么应该关心？ 对于消费者来说，艾夫-OpenAI设备可能会像艾夫与苹果产品一样，将创新的AI功能打包在无法抗拒的硬件中。它可能会加速AI的整合到人们的家中。 对于OpenAI，该设备可能是对抗像Google和Meta这样的竞争对手的一个立足点。OpenAI已经通过ChatGPT引领了生成式AI，但竞争是激烈的。由OpenAI的AI提供动力的独特消费技术将帮助区分它。 这个合作还是暂定的。许多大型科技公司已经尝试并未能成功打造出热销的消费硬件。但是，如果艾夫，OpenAI和可能的SoftBank联手，他们可能会创造出一些具有变革性的东西。他们的血统和互补技能表明这是一个值得密切关注的合作伙伴关系。

设计、实施和优化能够充分利用大型语言模型（LLMs）的潜力的工作流程需要大量的努力和专业知识。自动化这些工作流程具有巨大的价值。随着开发人员开始创建越来越复杂的基于LLM的应用程序，工作流程将不可避免地变得更加复杂。这种工作流程的潜在设计空间可能是广阔和复杂的，从而增加了协调一个具有强大性能的最佳工作流程的挑战。 AutoGen是一个简化LLM工作流程的编排、优化和自动化的框架。它提供了可定制和可对话的代理，利用了最先进的LLM（例如GPT-4）的最强功能，同时通过与人类和工具的集成以及通过自动聊天在多个代理之间进行对话来解决它们的限制。 具体参看：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-enabling-next-generation-large-language-model-applications/?utm_source=bensbites&utm_medium=newsletter&utm_campaign=what-s-next-for-open-ai

根据一份职位列表，微软认为下一代核反应堆可以为其数据中心和人工智能雄心提供动力。该列表是为了招聘一位将领导公司核能策略的主要项目经理。 数据中心已经使用了大量的电力，这可能阻碍该公司的气候目标，除非它可以找到清洁的能源。对能源饥渴的AI使得公司面临更大的挑战。上周，AI主导了微软的Surface事件。 核能不会产生温室气体排放。即便如此，它也可能在处理放射性废物和建立铀供应链时引发全新的问题。关于核能在对抗气候变化中应该发挥的作用仍然是热烈争论的话题，但微软的联合创始人比尔·盖茨一直是该技术的大粉丝。 根据新的职位列表，看起来微软正在押注先进的核反应堆是答案。职位发布说它正在招聘一个人来“领导全球增长的核能基础设施的所有方面的项目倡议”。 微软特别是在寻找一个可以推出小型模块反应堆（SMR）计划的人。如今，关于核能的所有炒作都围绕着这些下一代反应堆。与它们更大的前辈不同，这些模块反应堆应该更容易和更便宜地建造。 尽管如此，如果微软想依靠SMR为其云和AI的数据中心供电，仍然有一些问题需要解决。一个SMR需要更多的高度浓缩的铀燃料，称为HALEU，比今天的传统反应堆更多。到目前为止，俄罗斯一直是HALEU的世界主要供应商。美国有推动建立铀的国内供应链的努力，这已经引发了铀矿和磨坊附近社区的抵制。然后还有处理核废物的问题，即使一群SMR也可以产生大量的，美国仍然在弄清楚如何长期存储。 微软没有回答The Verge关于其对下一代核能或如何解决可能伴随而来的这些挑战的计划的问题。盖茨也恰巧是TerraPower的创始人和主席，该孵化器正在开发SMR设计。该公司告诉CNBC：“目前还没有任何协议出售反应堆给微软。”微软已经与加拿大公用事业安大略省电力公司达成协议，购买清洁能源信用。据Axios报道，该公司正处于成为北美部署SMR的第一家公用事业公司的轨迹上。 微软还与一家名为Helion的公司达成了大胆的协议，从一家正在开发更加未来的聚变电厂的公司购买电力。与老式核反应堆和SMR设计不同，它们通过核裂变（分裂原子）产生电力，而核聚变涉及将原子一起强迫，就像星星一样创造自己的能源