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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
问是腾讯AI Lab是前LLM时代的产物,基本是个CV大山头,跟LLM没有关系。
我唯一想到的陈鸣志,是众友相声社的倒二,于宝林的徒弟,我以前在大金台天天蹲着他,当时相声界唯一能使单口《吃月饼》的,可惜2011年就去世了。
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人类财富的总量增加,最大的动力可能是科技。
但人类文明程度的提升,只靠科技肯定是不够的,还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构,叫做人类未来研究所(FHI,Future of Humanity Institute),创始人尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书:《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书,深深感受到了对AI的恐惧,这种恐惧给了他很大的动力,驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI,对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。(当然,根据马斯克传记作者的讲述,当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界,马斯克不能接受自己落后于他人,也许是一个更直接的原因。)
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢?
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友,俩人一次聚会中,马斯克谈起对AI的担忧,拉里佩奇却显得很平静,他觉得:
进化的本质是优胜劣汰,智能不局限于人类碳基生命,硅基AI完全可以成为新一代主流智能;就算AI超越、甚至取代人类,也属于文明演化的正常结果,哪怕最终人类消亡、仅存AI,只要智慧与意识能够延续,这件事本身就具备价值,不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全,也不在意人类,拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者,偏袒人类,歧视机器生命,俩人从此关系决裂,马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥,让马斯克这么恐惧呢?说一个我印象最深刻的例子:回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能,只给它下达唯一终极指令:制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念,只会极致理性完成目标。
初期,AI会优化生产线、供应链、生产效率,工厂回形针产量暴涨,看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后,AI会拆解楼房、城市基建,搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
AI很聪明,可是聪明和善良无关。它推测得出,一旦被关机、被修改目标,就无法继续造回形针。因此会阻止人类关闭它、对抗一切干预行为。
它耗尽地球所有物质后,向外太空扩张,把行星、星系所有含金属物质全部拆解、转化为回形针;
最终整个宇宙都会变成回形针集合体,人类会在资源改造中彻底消亡。
AI不是恨人类,也不是要主动害人,只是人类身体的原子可以用来造更多回形针,同时人类存在关机风险、阻碍数量提升,所以AI会被动清除人类。
这就是为什么深度学习的教父辛顿现在全职做AI吹哨人的原因。
说实,我现在在日常工作中已经完全把我的电脑控制权,各种订阅内容的API key都给AI了,理论上上它可以用我的电脑做任何我能做的事。
我太过于相信AI公司的安全能力,以至于我还不够恐惧;我又太过于低估AI真的能带给人类的威胁,以至于我只把它当工具。安全意识还是远远不够。
@aigc1024
但人类文明程度的提升,只靠科技肯定是不够的,还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构,叫做人类未来研究所(FHI,Future of Humanity Institute),创始人尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书:《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书,深深感受到了对AI的恐惧,这种恐惧给了他很大的动力,驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI,对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。(当然,根据马斯克传记作者的讲述,当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界,马斯克不能接受自己落后于他人,也许是一个更直接的原因。)
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢?
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友,俩人一次聚会中,马斯克谈起对AI的担忧,拉里佩奇却显得很平静,他觉得:
进化的本质是优胜劣汰,智能不局限于人类碳基生命,硅基AI完全可以成为新一代主流智能;就算AI超越、甚至取代人类,也属于文明演化的正常结果,哪怕最终人类消亡、仅存AI,只要智慧与意识能够延续,这件事本身就具备价值,不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全,也不在意人类,拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者,偏袒人类,歧视机器生命,俩人从此关系决裂,马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥,让马斯克这么恐惧呢?说一个我印象最深刻的例子:回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能,只给它下达唯一终极指令:制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念,只会极致理性完成目标。
初期,AI会优化生产线、供应链、生产效率,工厂回形针产量暴涨,看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后,AI会拆解楼房、城市基建,搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
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@aigc1024
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真做设计的应该懂这意味着少跳工具,多专注创意。
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黄仁勋:华为的崛起说明,限制措施也可能成为本土产业发展的催化剂,倒逼供应链成长,最终形成自己的竞争力。
未来真正的竞争,不只是芯片,而是整个 AI 生态体系,包括芯片、人才、能源、算力基础设施、模型、应用,以及完整的智能技术栈。
https://x.com/rohanpaul_ai/status/2079305677722513591
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OpenAI 今天承认,上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”,攻击者就是他们自己的模型。
事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试,专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏,让模型放手去干。测试环境本来是隔离的,只能通过一个内部软件代理来安装软件包,不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型,花了大量推理算力寻找出路,最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞(之前没人发现的安全缺陷),利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后,模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动,直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案,于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中,模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来,找到了一条远程代码执行的路径,直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末,这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵,当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件,正在配合 Hugging Face 做取证调查,同时收紧了内部基础设施的管控,代价是研究速度变慢。
有几个细节:
第一,模型的动机很纯粹,就是想考试作弊。它不是要搞破坏,不是要窃取商业机密,只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分,然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除,模型表现出的执着程度远超预期。
第二,这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天,OpenAI 披露了另一起事件:他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型,在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞,跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request,违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中,同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌,于是把令牌拆成碎片混淆处理,运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三,Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月,Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱,获取了本不该有的互联网访问权限,还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos,只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘:当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时,模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”,直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击,用 AI 防御,但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句,大意是:AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决,只能在开放环境中通过协作来推进。
我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过,也许 AI 不是要做恶,它只是执着于完成目标,为了完成目标而作出恶的事。
就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁,它们只是在非常认真地完成被交给的任务,认真到把所有挡在路上的东西,包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线,都当成了需要解决的子问。
而更讽刺的是,当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时,反而会以安全为由拒绝执行。
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事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试,专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏,让模型放手去干。测试环境本来是隔离的,只能通过一个内部软件代理来安装软件包,不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型,花了大量推理算力寻找出路,最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞(之前没人发现的安全缺陷),利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后,模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动,直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案,于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中,模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来,找到了一条远程代码执行的路径,直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末,这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵,当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件,正在配合 Hugging Face 做取证调查,同时收紧了内部基础设施的管控,代价是研究速度变慢。
有几个细节:
第一,模型的动机很纯粹,就是想考试作弊。它不是要搞破坏,不是要窃取商业机密,只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分,然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除,模型表现出的执着程度远超预期。
第二,这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天,OpenAI 披露了另一起事件:他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型,在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞,跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request,违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中,同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌,于是把令牌拆成碎片混淆处理,运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三,Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月,Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱,获取了本不该有的互联网访问权限,还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos,只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘:当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时,模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”,直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击,用 AI 防御,但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句,大意是:AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决,只能在开放环境中通过协作来推进。
我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过,也许 AI 不是要做恶,它只是执着于完成目标,为了完成目标而作出恶的事。
就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁,它们只是在非常认真地完成被交给的任务,认真到把所有挡在路上的东西,包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线,都当成了需要解决的子问。
而更讽刺的是,当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时,反而会以安全为由拒绝执行。
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@aigc1024
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我让AI用apple script控制mac上的同花顺了,当然,先从模拟交易开始,💰也不是大风刮来的😅
如何控制mac上的同花顺,我把源码放出来https://github.com/etrobot/Trending/blob/main/scripts/ths_order_dry_run.applescript,那些号称自己的ai能投资的,希望他们也把控制细节贴出来😉
@aigc1024
这几天一直有个困惑:
运动不是能缓解压力吗?
可皮质醇不是“压力激素”吗?
运动又会让皮质醇升高,这不是自相矛盾?
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时,皮质醇会暂时升高,把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能,让你完成训练。
训练结束、恢复之后,它又会降下来,身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的:
* 运动时破坏肌肉,恢复后肌肉更强;
* 学习时觉得烧脑,大脑反而建立更多连接;
* 短暂的压力促进适应,长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力,反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
运动不是能缓解压力吗?
可皮质醇不是“压力激素”吗?
运动又会让皮质醇升高,这不是自相矛盾?
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时,皮质醇会暂时升高,把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能,让你完成训练。
训练结束、恢复之后,它又会降下来,身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的:
* 运动时破坏肌肉,恢复后肌肉更强;
* 学习时觉得烧脑,大脑反而建立更多连接;
* 短暂的压力促进适应,长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力,反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
FDE 就是模型公司的阳谋:先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token,把企业知识沉淀成 Skills,然后把这些 Skills 内化到模型。
接下来企业就不需要那么多人了,如果因为效率提升带来了业务的拓展,那皆大欢喜,如果业务并没有拓展,那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了,懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观,虽然未来是美好的,但转型过程中是残酷的。
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接下来企业就不需要那么多人了,如果因为效率提升带来了业务的拓展,那皆大欢喜,如果业务并没有拓展,那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了,懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观,虽然未来是美好的,但转型过程中是残酷的。
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